北京
OpenAI发布内部数据，展示AI代理如今在多大程度上驱动着自家模型研发，并表示已在通往自我改进AI的路上达成了一个自设里程碑。首席科学家Jakub Pachocki同时发出罕见直白警告：没有任何实验室把这些系统的控制问题解决到位。
OpenAI发布了两篇配套文本。一篇是博客文章，公布AI研究日益自动化的内部指标；另一篇是首席科学家Jakub Pachocki的文章《An Alien Mind》。两者都在公司发布GPT-6 Astra三天后上线。核心信息是：OpenAI正快速迈向递归自我改进（RSI），并且认为这件事危险。所有数据均来自公司内部，OpenAI未提及任何独立审查。
“自动研究实习生”达标
OpenAI称，已达成去年秋天宣布的目标：一个“自动研究实习生”系统，能在人类指导下处理边界清晰的研究任务，包括那些有经验的研究员需要数天才能完成的工作。
OpenAI没有给出这一说法的详细验证。博客只写道，该里程碑是“按照我们的测量”达成的。到2028年3月，OpenAI想打造一个完整的自动化AI研究员。公司表示，人类仍负责设定研究优先级、判断结果，并决定扩展、暂停和部署。
研究员日均推理费用超600美元
用量数据揭示了编程代理已多么深入地嵌入日常研究。报告显示，按API价格计算，OpenAI中位数研究员每天消耗超过600美元推理费用，第90百分位则超过7000美元。中位数研究员的token输出自2025年12月以来增长了124倍，远超公司其他部门。自6月起，代理运行时长已超过人类工作时长。
OpenAI自身对这些数字态度谨慎。这类指标“相对容易收集，但很难解读，因为它们与研究进展的关系并不确定”。每名研究员的实验次数在8月创下自2025年初开始追踪以来的纪录，同时也与算力容量的大幅跃升同步。报告称，整体进展可能比这些单项指标增长得更慢，因为最难自动化的任务成了瓶颈。
哪类工作被移交
被移交的工作类型正在变化。按照Epoch AI的分类法，每一类研究工作都在增长。增幅最大的是研究代码和基础设施代码的编写、技术帮助，以及训练运行的监控。
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