Автоматизация разработки ИИ: как программные агенты меняют процесс исследований

Процесс создания искусственного интеллекта сам по себе становится автоматизированным. Недавно опубликованные внутренние данные показывают, что исследователи всё чаще делегируют рутинные задачи программным агентам. По сути, индустрия достигла этапа, когда ИИ помогает создавать следующий, более совершенный ИИ.

Эта концепция часто называется рекурсивным самосовершенствованием (RSI). Долгое время она оставалась теоретической, но теперь мы видим практические шаги в этом направлении. Разработчики заявили о создании «автоматизированного стажера-исследователя» — системы, способной выполнять четко поставленные задачи под руководством человека, на которые у обычного специалиста ушло бы несколько дней.

Масштабы внедрения этих инструментов внутри исследовательских лабораторий впечатляют. До июня текущего года общее время работы агентов было меньше, чем время работы людей. Сейчас ситуация изменилась: на один стандартный восьмичасовой рабочий день человека приходится 3,1 дня работы агентов.

Финансовые метрики также отражают этот сдвиг. Медианный исследователь тратит более 600 долларов в день на вычислительные мощности (через API) для своих агентов. У 10% самых активных пользователей эта сумма превышает 7000 долларов ежедневно. Инженеры запускают сразу несколько агентов параллельно, что позволяет тестировать гипотезы с беспрецедентной скоростью.

Меняется и характер задач, которые доверяют алгоритмам. Если в начале года агенты в основном писали базовый код и настраивали инфраструктуру, то сейчас они все чаще занимаются мониторингом процессов и технической поддержкой. Например, внутренние каналы для консультаций между разработчиками стали менее активными, так как агенты успешно справляются с поиском ошибок в коде экспериментов.