Ещё прошлой осенью в OpenAI поставили цель: к сентябрю 2026 года получить «автоматизированного исследователя-стажёра». Такая система должна брать сформулированную задачу и выполнять работу, которая у специалиста могла бы занять несколько дней.
К середине августа эксперимент уже дал результат. По данным OpenAI, медианный исследователь ежедневно тратит на агентов более $600 по API-тарифам, а у 90-го перцентиля расходы превышают $7000 токенов в день. На рабочий день сотрудника приходится около 3,1 агенто-рабочего дня — ещё в июне машинного времени было меньше человеческого.
Растёт число экспериментов на одного активного экспериментатора и доля успешных запусков. Сложность задач OpenAI оценивает по времени, которое потребовалось бы человеку: меньше часа, 1-4 часа, 4-8 часов и так далее.
Но до полной автономности далеко. Более половины задач уровня 4-8 часов всё ещё требуют вмешательства человека. Поэтому следующая цель компании — к марту 2028 года создать полноценного автоматизированного ИИ-исследователя.
OpenAI призвала другие компании отрасли делиться такими показателями, связав это с приближением рекурсивного самоулучшения. По мнению авторов поста, общество должно видеть динамику процесса и обсуждать его последствия.
Если тренд сохранится, агенты смогут брать на себя всё более длинные цепочки задач. Для бизнеса это может означать ускорение исследований и пересмотр того, какую работу должен выполнять человек.
Но чем больше агенты исследуют и генерируют ответы, тем важнее для бизнеса контролировать, как его бренд представлен в этих ответах. Эту задачу решает платформа AIMonitor.pro, которая показывает упоминания, позиции и тональность бренда в ChatGPT, Алисе, Gemini и других нейросетях.
