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OpenAI公开递归自我改进进度:Agent工时已达人类3.1倍

动察 Beating AI 快讯,OpenAI 去年给自己定了两个目标:2026 年 9 月造出「AI 研究实习生」,2028 年 3 月造出真正的自动 AI 研究员。现在第一个目标已经达成。


OpenAI 最新公布的内部数据显示,人类给出明确的研究问题后,Agent 已经能独立完成一些原本需要熟练研究员花几天的任务。

研究员现在越来越常把任务交给 Agent。到 8 月中旬,按研究部门总量折算,人类每工作 8 小时,多个 Agent 合计会运行约 24.8 小时,相当于 3.1 个 Agent 工作日。今年 6 月以前,Agent 总运行时间还低于人类。这里算的是运行时长,不代表研发效率直接提高了 3.1 倍。


Agent 接的任务也越来越重。年初主要是写研究和基础设施代码,现在已经开始承担实验监控等更长、更复杂的工作。8 月每名活跃实验者运行的实验数量,也创下 OpenAI 开始统计以来的新高。


但研究方向目前还是人来定。Agent 很少负责高层研究规划,而且过去半年里,即使成功完成的 4 到 8 小时任务,超过一半也至少需要一次人工介入。


OpenAI 下一步的目标,是在 2028 年 3 月把「实习生」升级成能完成更完整研究工作的自动 AI 研究员。

AI 解读
OpenAI 按期兑现了去年 10 月对外公布的第一个里程碑。9 月这个时间节点是当时 Altman 公开承诺过的,此次披露并非突发进展,而是季度性的路线图验收。值得注意的不是 Agent 能干活,而是 OpenAI 主动公布了「3.1 倍工时」之外的另一组数据:过去半年成功完成的 4 至 8 小时任务,超过一半至少需要一次人工介入,且研究方向完全由人制定。

这组数据实际上划定了一条清晰的能力边界——递归自我改进叙事目前停留在执行层自动化,研究规划与关键节点纠错仍是人类垄断的环节。此前 Anthropic 已警告递归改进可能在两年内到来,张凯夫亦判断 AI 参与自身研发将带来指数级变化。OpenAI 用人工介入率给这些宏观预测提供了可量化的现实锚点。真正的信号是,他们愿意以牺牲部分叙事强度的代价公布这组限制性数据,说明下一阶段目标(2028 年 3 月)的验收标准,很可能将直接对标这条边界能否被突破。
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