Forwarded from Innovation & Research
OpenAI делает ставку на создание автономного искусственного интеллекта для научных исследований
Компания OpenAI объявляет о новом грандиозном вызове: создание полностью автоматизированного AI-исследователя. Эта система, основанная на агентах, станет "путеводной звездой" компании на ближайшие годы, объединив исследования в области моделей рассуждений, агентов и интерпретируемости. OpenAI планирует к сентябрю разработать "автономного AI-стажера", способного самостоятельно решать небольшое количество конкретных исследовательских задач. Этот стажер станет предшественником полностью автоматизированной мультиагентной исследовательской системы, которую компания намерена представить в 2028 году.
Главный научный сотрудник OpenAI Якуб Пачоцки (Jakub Pachocki) объясняет, что цель — создать систему, способную работать самостоятельно в течение длительного времени с минимальным человеческим руководством, решая задачи, на которые у человека ушло бы несколько дней. Такие задачи могут охватывать математику, физику, биологию, химию, бизнес и политику. Пачоцки, сыгравший ключевую роль в разработке GPT-4 и моделей рассуждений, уверен, что технология уже близка к этому, ссылаясь на прогресс от GPT-3 к GPT-4 и успехи инструмента Codex.
Codex, выпущенный в январе, рассматривается как ранняя версия будущего AI-исследователя. Этот агентный инструмент способен генерировать код для выполнения задач на компьютере, таких как анализ документов или создание диаграмм. По словам Пачоцки, большинство технических сотрудников OpenAI уже используют Codex в работе. Успехи в кодировании, включая решение нерешенных математических задач с помощью GPT-5, демонстрируют потенциал для применения в других научных областях.
Однако существуют серьезные риски, связанные с созданием системы, способной решать сложные проблемы с минимальным надзором. Пачоцки отмечает опасности сбоев, взломов или неправильного понимания инструкций. Для контроля OpenAI использует метод мониторинга цепочки мыслей (chain-of-thought monitoring), позволяющий отслеживать действия моделей через заметки в «черновиках». Пачоцки подчеркивает необходимость развертывания мощных моделей в изолированных средах и призывает к вовлечению политиков для регулирования.
Несмотря на конкуренцию с Anthropic и Google DeepMind, OpenAI продолжает задавать тренды в индустрии AI. Пачоцки не ожидает, что к 2028 году системы будут умнее людей во всех отношениях, но считает, что для трансформационного воздействия это и не требуется. Он видит будущее, где «целая исследовательская лаборатория» будет размещена в дата-центре, что изменит подход к научным открытиям.
#news #AI #AI4science
https://www.technologyreview.com/2026/03/20/1134438/openai-is-throwing-everything-into-building-a-fully-automated-researcher/
Компания OpenAI объявляет о новом грандиозном вызове: создание полностью автоматизированного AI-исследователя. Эта система, основанная на агентах, станет "путеводной звездой" компании на ближайшие годы, объединив исследования в области моделей рассуждений, агентов и интерпретируемости. OpenAI планирует к сентябрю разработать "автономного AI-стажера", способного самостоятельно решать небольшое количество конкретных исследовательских задач. Этот стажер станет предшественником полностью автоматизированной мультиагентной исследовательской системы, которую компания намерена представить в 2028 году.
Главный научный сотрудник OpenAI Якуб Пачоцки (Jakub Pachocki) объясняет, что цель — создать систему, способную работать самостоятельно в течение длительного времени с минимальным человеческим руководством, решая задачи, на которые у человека ушло бы несколько дней. Такие задачи могут охватывать математику, физику, биологию, химию, бизнес и политику. Пачоцки, сыгравший ключевую роль в разработке GPT-4 и моделей рассуждений, уверен, что технология уже близка к этому, ссылаясь на прогресс от GPT-3 к GPT-4 и успехи инструмента Codex.
Codex, выпущенный в январе, рассматривается как ранняя версия будущего AI-исследователя. Этот агентный инструмент способен генерировать код для выполнения задач на компьютере, таких как анализ документов или создание диаграмм. По словам Пачоцки, большинство технических сотрудников OpenAI уже используют Codex в работе. Успехи в кодировании, включая решение нерешенных математических задач с помощью GPT-5, демонстрируют потенциал для применения в других научных областях.
Однако существуют серьезные риски, связанные с созданием системы, способной решать сложные проблемы с минимальным надзором. Пачоцки отмечает опасности сбоев, взломов или неправильного понимания инструкций. Для контроля OpenAI использует метод мониторинга цепочки мыслей (chain-of-thought monitoring), позволяющий отслеживать действия моделей через заметки в «черновиках». Пачоцки подчеркивает необходимость развертывания мощных моделей в изолированных средах и призывает к вовлечению политиков для регулирования.
Несмотря на конкуренцию с Anthropic и Google DeepMind, OpenAI продолжает задавать тренды в индустрии AI. Пачоцки не ожидает, что к 2028 году системы будут умнее людей во всех отношениях, но считает, что для трансформационного воздействия это и не требуется. Он видит будущее, где «целая исследовательская лаборатория» будет размещена в дата-центре, что изменит подход к научным открытиям.
#news #AI #AI4science
https://www.technologyreview.com/2026/03/20/1134438/openai-is-throwing-everything-into-building-a-fully-automated-researcher/
MIT Technology Review
OpenAI is throwing everything into building a fully automated researcher
An exclusive conversation with OpenAI’s chief scientist, Jakub Pachocki, about his firm's new grand challenge and the future of AI.
Ученые НГУ получили патент на модель тепловой сети для ЖКХ https://www.nsu.ru/n/media/news/nauka/uchenye-ngu-poluchili-patent-na-model-teplovoy-seti-dlya-zhkkh/