OpenAI செப்டம்பர் 6, 2026 அன்று, கடந்த இலையுதிர்காலத்தில் அறிவித்த இலக்கை அடைந்துவிட்டதாக கூறியது: இந்த ஆண்டு செப்டம்பரில் "தானியங்கி ஆராய்ச்சி பயிற்சியாளரை" களமிறக்குகிறது. "ஆராய்ச்சி முடுக்கம்: OpenAI இன் உள்ளே உள்ள பார்வை" என்ற தலைப்பில் ஒரு புதிய வலைப்பதிவு இடுகையில், நிறுவனம் முதன்முறையாக AI முகவர்கள் அதன் சொந்த ஆராய்ச்சி நிறுவனத்தில் எவ்வளவு ஆழமாக பிணைக்கப்பட்டுள்ளது என்பதை வெளிப்படுத்தியது - ஆகஸ்ட் நடுப்பகுதியில், org ஒவ்வொரு மனித வேலை நாளுக்கும் 3.1 முகவர்-வேலை நாட்களைப் பயன்படுத்துகிறது.

Engadget மற்றும் Unite.AI ஆல் முதலில் அறிவிக்கப்பட்ட இந்த மைல்கல், AI ஆராய்ச்சியை துரிதப்படுத்தும் AI பற்றி பேசும் போது OpenAI என்றால் என்ன என்பது பற்றிய தெளிவான அளவு படம். விரிவான கதையைப் பின்பற்றும் வாசகர்களுக்கு, முகவர்களைச் சுற்றியுள்ள பணிகளை எல்லைப்புற ஆய்வகங்கள் எவ்வாறு மறுசீரமைக்கின்றன என்பது பற்றிய எங்கள் தொடர்ச்சியான AI ஆராய்ச்சி கவரேஜ் உடன் இது பொருந்துகிறது.

'தானியங்கி ஆராய்ச்சி பயிற்சி' உண்மையில் என்ன அர்த்தம்

வலைப்பதிவு இடுகை இலக்கை துல்லியமாக வரையறுக்கிறது: மனித வழிகாட்டுதலின் கீழ் நன்கு வரையறுக்கப்பட்ட ஆராய்ச்சி பணிகளைச் செய்யக்கூடிய ஒரு அமைப்பு, திறமையான ஆராய்ச்சியாளருக்கு சில நாட்கள் எடுக்கும் பணிகள் உட்பட. OpenAI இன் சொந்த அளவீடுகளின்படி, கடந்த இலையுதிர்காலத்தில் நிறுவனம் இலக்கை அறிவித்தபோது, ​​​​தோராயமாக நிர்ணயித்த அட்டவணையில், அந்த பட்டி இப்போது பூர்த்தி செய்யப்பட்டுள்ளது.

அடுத்த இலக்கு கணிசமாக அதிக லட்சியமானது. ஓபன்ஏஐ மார்ச் 2028க்குள் ஒரு தானியங்கி AI ஆராய்ச்சியாளரை நோக்கி "வலுவான முன்னேற்றம்" அடைவதாகக் கூறுகிறது - இது மனித மேற்பார்வையின் கீழ் ஆழ்ந்த கற்றல் மற்றும் சீரமைப்பு ஆராய்ச்சியை முன்னோக்கித் தள்ள, மீண்டும் மீண்டும் சுய-மேம்படுத்தலை செயல்படுத்துகிறது. மனிதர்கள் இன்னும் ஆராய்ச்சி முன்னுரிமைகளை அமைக்கிறார்கள், எந்த யோசனைகள் மற்றும் முடிவுகள் பின்பற்றத் தகுந்தவை என்பதைத் தீர்மானிப்பதோடு, கொடுக்கப்பட்ட அமைப்பை அளவிடலாமா, இடைநிறுத்தலாமா அல்லது பயன்படுத்தலாமா என்பதைத் தீர்மானிப்பதில் நிறுவனம் கவனமாக உள்ளது.

உரிமைகோரலுக்குப் பின்னால் உள்ள எண்கள்

2026 ஆம் ஆண்டில் OpenAI இன் ஆராய்ச்சியாளர்களின் தினசரி வேலை எவ்வளவு தீவிரமாக மாறிவிட்டது என்பதை இடுகையில் உள்ள மிகவும் குறிப்பிடத்தக்க புள்ளிவிவரங்கள் விவரிக்கின்றன:

  • ஒரு மனித வேலை நாளுக்கு 3.1 முகவர்-வேலை நாட்கள். ஜூன் 2026 க்கு முன்பு, ஆராய்ச்சி நிறுவனம் முழுவதும் மொத்த முகவர் இயக்க நேரம் இன்னும் மொத்த மனித உழைப்புக்குக் குறைவாக இருந்தது. ஆகஸ்ட் நடுப்பகுதியில், முகவர்கள் ஒரு நிலையான எட்டு மணி நேர நாளுக்கு எதிராக அளவிடப்பட்ட மனிதர்களின் முயற்சியை விட மூன்று மடங்கு அதிகமாக பங்களித்தனர்.
  • சராசரி ஆராய்ச்சியாளருக்கு நாளொன்றுக்கு $600+. ஆண்டின் தொடக்கத்தில், முகவர் பயன்பாட்டின் அடிப்படையில் தரவரிசைப்படுத்தப்பட்ட சராசரி ஆய்வாளர் குறியீட்டு முகவர்களுடன் மட்டுமே பரிசோதனை செய்தார். ஆகஸ்ட் நடுப்பகுதியில், சராசரி ஆய்வாளர் தினசரி ஏஜெண்டுகளை இயக்கி, ஏபிஐ விலையில் ஒரு நாளைக்கு $600க்கும் அதிகமான அனுமானத்தை உட்கொண்டார்.
  • 90வது சதவீதத்தில் நாளொன்றுக்கு $7,000+. ஆராய்ச்சி நிறுவனத்தில் உள்ள அதிகப் பயனர்கள் இப்போது நாளொன்றுக்கு $7,000க்கும் அதிகமான டோக்கன்களை எரித்து, நான்கு அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட ஏஜெண்டுகள் ஒரே நேரத்தில் பணிபுரியும் போது அதிக அளவில் ஒரே நேரத்தில் செயல்படுகின்றனர்.
  • பரிசோதனை அளவு பதிவு. ஜனவரி 2025 இல் கண்காணிப்பு தொடங்கியதிலிருந்து, ஆகஸ்ட் 2026 இல், செயலில் உள்ள ஒரு பரிசோதனையாளருக்கான சோதனைகளின் எண்ணிக்கை எப்போதும் இல்லாத அளவுக்கு உயர்ந்தது.

OpenAI ஆனது முதன்மையாக அதன் குறியீட்டு முகவரான கோடெக்ஸை ஏற்றுக்கொள்வதன் மூலம் உற்பத்தித்திறன் அதிகரிப்புக்குக் காரணம், அதே நேரத்தில் கிடைக்கக்கூடிய கணக்கீடும் 2025 முதல் கணிசமாக வளர்ந்துள்ளது என்பதை ஒப்புக்கொள்கிறது - எனவே ஆதாயங்கள் அதிக முகவர்கள், சிறந்த முகவர்கள் மற்றும் அவற்றை இயக்குவதற்கான வன்பொருள் ஆகியவற்றின் கலவையாகும்.

முகவர்கள் உண்மையில் என்ன செய்கிறார்கள்

முகவர் செயல்பாட்டை வகைப்படுத்த, OpenAI ஆனது Epoch AI ஆல் வெளியிடப்பட்ட ஆராய்ச்சி-பணி வகைபிரிப்பைப் பயன்படுத்தியது, இது O*NET தொழில்சார் வகைப்பாடு அமைப்பால் ஈர்க்கப்பட்டது. இது AI ஆராய்ச்சி மற்றும் மேம்பாட்டை ஆறு கட்டங்களாக உடைக்கிறது: முடிவு செய்தல், வடிவமைத்தல், உருவாக்குதல், இயக்குதல், பகுப்பாய்வு செய்தல் மற்றும் தொடர்புகொள்தல்.

ஜனவரி மற்றும் ஆகஸ்ட் 2026 க்கு இடையில் முகவர் செயல்பாடுகளின் ஆறு வகைகளும் அதிகரித்துள்ளன. ஜனவரியில், ஆராய்ச்சி மற்றும் உள்கட்டமைப்பு குறியீடுகள் ஆதிக்கம் செலுத்தியது; தொழில்நுட்ப உதவி மற்றும் சோதனை ஓட்டங்களைக் கண்காணிப்பதில் குறிப்பிடத்தக்க வளர்ச்சியுடன், அந்த வகை விரிவடைந்து வருகிறது. உயர்நிலை திட்டமிடல், இதற்கு மாறாக, முகவர் வெளியீட்டு டோக்கன்களின் குறைந்தபட்ச பகுதியாகவே உள்ளது - மூலோபாய முடிவுகள் இன்னும் மனிதர்களுடன் அமர்ந்திருக்கின்றன.

பின் அறிக்கையின்படி, OpenAI இன் ஆராய்ச்சியாளர்கள், உள்கட்டமைப்புச் சிக்கல்களுக்கு முன்பு அலுவலக நேரத்தை வைத்திருந்த பல குழுக்கள், உள்கட்டமைப்புச் சிக்கல்களைத் தீர்ப்பதில் குறியீட்டு முகவர்கள் சிறந்து விளங்குவதைக் கண்டறிந்துள்ளனர்.

ஏன் மைல்ஸ்டோன் ஓபன்ஏஐ தாண்டி முக்கியமானது

இந்த அறிவிப்பு ஒரு முக்கியமான தருணத்தில் இறங்குகிறது. சட்டமியற்றுபவர்கள், பாதுகாப்பு ஆராய்ச்சியாளர்கள் மற்றும் போட்டியாளர்கள் அனைவரும் AI அமைப்புகள் AI ஆராய்ச்சியை அர்த்தமுள்ள வகையில் முடுக்கிவிட முடியும் என்பதற்கான சான்றுகளை கவனித்து வருகின்றனர் - அதிக திறன் கொண்ட அமைப்புகளை நோக்கி காலக்கெடுவை சுருக்குவதற்கான வழிமுறையாகும். OpenAI இன் சொந்தத் தலைமை விஞ்ஞானி அதே நாளில் ஒரு துணைக் கட்டுரையை வெளியிட்டார், எந்த ஆய்வகமும் இன்னும் முழு வேகத்தில் அளவிடுவதற்கு போதுமான சீரமைப்பைத் தீர்க்கவில்லை, இது உற்பத்தித்திறன் எண்களுடன் ஒரு குறிப்பிடத்தக்க சுருக்கமாகும்.

பொருளாதார தாக்கங்களும் குறிப்பிடத்தக்கவை. ஒரு ஆராய்ச்சி நிறுவனம் நாளொன்றுக்கு ஒரு ஆராய்ச்சியாளருக்கு ஆயிரக்கணக்கான டாலர்களை அனுமானத்தில் உட்கொண்டால் - மற்றும் அதை ஒரு பேரமாக கருதுகிறது - இது நிறுவன AI செலவு எங்கு செல்கிறது என்பதைக் குறிக்கிறது. ஏஜென்ட்-வேலைநாட்கள் கணக்கீடு போலவே வாங்கக்கூடிய உள்ளீடாக மாறி வருகின்றன.

ஓபன்ஏஐ தனது சொந்த வீட்டுப்பாடத்தை தரப்படுத்தியதை சந்தேகம் கொண்டவர்கள் சுட்டிக்காட்டுவார்கள்: "தானியங்கி ஆராய்ச்சி பயிற்சி" தரநிலை வரையறுக்கப்பட்டு உள்நாட்டில் அளவிடப்படுகிறது, மேலும் 3.1:1 விகிதம் நேரடியாக தொடங்கப்பட்ட முகவர்கள் மற்றும் கீழ்நிலை துணை முகவர்கள் இரண்டையும் கணக்கிடுகிறது. நிறுவனத்தின் புள்ளிவிவரங்கள் மிகவும் வேறுபட்ட சிரம நிலைகளின் குறியீட்டு முறை, கண்காணிப்பு மற்றும் பகுப்பாய்வு வேலைகளையும் இணைக்கின்றன.

இன்னும், திசை தெளிவற்றது. எட்டு மாதங்களுக்கு முன்பு, உலகின் மிகச் சிறந்த நிதியுதவி பெற்ற AI ஆய்வகங்களில் ஒன்றில் ஏஜென்ட் நேரம் மனித நேரத்தைப் பின்தங்கியிருந்தது. இன்று அது மூன்றில் இருந்து ஒன்றுக்கு அதிகமாக உள்ளது - மேலும் ஆய்வகத்தின் தலைமை ஏற்கனவே அடுத்த மைல்கல்லை உருவாக்கி வருகிறது, மார்ச் 2028க்குள் தானியங்கி AI ஆராய்ச்சியாளர், "எப்போது," இல்லை "என்றால்".

---

AIக்கு முன்னால் இருங்கள்

சமீபத்திய AI செய்திகள், பகுப்பாய்வு மற்றும் முன்னேற்றங்கள் - அனைத்தையும் ஒரே இடத்தில் பெறுங்கள்.

மேலும் AI செய்திகளைப் படிக்கவும் →