Год назад OpenAI обещала создать ИИ-исследователя – стажера к осени 2026 года. Создала – и он стоит до $7000 в день 28 октября 2025 года глава OpenAI Сэм Альтман дал два обещания: “автоматизированный ИИ-стажер-исследователь” к сентябрю 2026 года и “настоящий автоматизированный ИИ-исследователь” к марту 2028-го. Сегодня OpenAI опубликовала отчет о том, как использует ИИ для создания новых версий ИИ, и заявила: стажер создан в срок. Цель ставила и результат принимала одна и та же компания, так что проверить нельзя – но отчет интересный Для начала разберемся, что в OpenAI понимают под ИИ-стажером-исследователем. Как уточнял главный ученый компании Якуб Пахоцкий, это система, которой можно делегировать задачу на несколько дней человеческой работы. Планка выглядит реальной: у меня GPT-5.6 Pro и GPT-6 Pro регулярно работают по 4 часа, в человеческих часах это дни. Задачи OpenAI сложнее моих – но и ресурсов у них больше. Насколько больше – показывает статистика: медианный исследователь тратит на агентов $600 в день по рыночной цене токенов, топ-10% – больше $7000. До июня 2026 суммарное время работы агентов было меньше суммарного человеческого труда. С середины августа – 3,1 агент-дня на один 8-часовой человеко-день. При этом в компании растет процент исследователей, запускающих четырех агентов в параллели. Что умеет такой стажер? Самый интересный публичный пример: GPT-5.6 Sol, которая отвечала за пост-тренинг легкой версии самой себя – GPT-5.6 Luna. Интересно, что Теджал Патвардхан (research lead по пост-тренингу) сказала, что это не та задача, которую можно поручить человеку-стажеру – то есть внутри компании считают, что ИИ-агенты уже стоят ступенькой выше. И это первая половина лета (отчет вышел 30 июля) и GPT-5.6 Sol – сейчас же до пользователей добралась GPT-6, а внутри компании ее крутили еще раньше. В августе в OpenAI установили рекорд количества экспериментов на одного активного исследователя. При этом до минимума сократилось число постов в каналах техподдержки – ИИ-агенты исправляют проблемы сами. В компании оговариваются, что рост экспериментов коррелирует с ростом доступной вычислительной мощности – не только “модели стали умнее”, но и ресурсов у них стало больше. При этом основной рост произошел за счет кода исследований и инфраструктуры, техпомощь, мониторинг, а вот на планирование высокого уровня приходится минимум токенов. Приоритеты, выбор идей, решения о масштабировании, паузе и деплое – “по-прежнему за людьми”. Также в OpenAI отмечают, что больше половины 4-8-часовых успешных задач требовали минимум одного человеческого вмешательства. Можно по-разному оценивать эти слова, называть их рекламой, пиаром перед возможным IPO. Но доказательство у нас перед глазами: GPT-6 стала реальным рывком вперед – а значит, темпы исследований в OpenAI не падают. И что интересно – в компании, похоже, и сами этому не рады. Параллельно отчету все тот же Якуб Пахоцкий опубликовал эссе An Alien Mind, в котором открыто признал: ни одна компания не решила вопрос выравнивания ИИ-моделей нового поколения настолько, чтобы продолжать развитие на набранной скорости. Основной инструмент контроля ИИ – мониторинг рассуждений – и прямо сейчас его надежность начинает снижаться, так как модели все меньше проговаривают свои "мысли" и все лучше ими управляют. Якуб считает, что ИИ-компаниям нужно добровольно затормозить исследования, а документы Preparedness Framework и RSP Anthropic (в них оценивается потенциальная опасность новых моделей) стоит положить в основу международных индустриальных стандартов с независимым аудитом. Получается, что самое дорогое в ИИ-стажере OpenAI – не $7000 в день. Самое дорогое – что с каждым месяцем начальство все хуже понимает, как он думает. И это единственная метрика в отчете, которая идет вниз. — Как контролировать ИИ в своих задачах, я рассказываю на “Бусти”. Там есть лонгриды по промптингу, вайб-кодингу, творческим задачам, а также недавно обновленный лонгрид, как вкатиться в ИИ-агентов.