OpenAI gibt an, dass seine Codierungsagenten jetzt für jeden Menschentag drei Tage arbeiten
OpenAI hat interne Zahlen veröffentlicht, aus denen hervorgeht, dass seine Forschungsorganisation für jeden menschlichen Arbeitstag 3,1 Agenten-Arbeitstage Coding-Agent-Laufzeit verbraucht, und sagt, dass es sein Ziel eines automatisierten Forschungspraktikanten bis September erreicht hat.
OpenAI hat gestern eine Reihe interner Zahlen darüber veröffentlicht, wie viel seiner eigenen Forschung inzwischen von KI-Agenten durchgeführt wird, und die Schlagzeilenzahl ist aufgrund ihrer Spezifität ungewöhnlich: 3,1 Agenten-Arbeitstage Coding-Agenten-Aufwand für jeden Arbeitstag menschlicher Arbeit in seiner Forschungsorganisation. Das Unternehmen gibt an, sein erklärtes Ziel erreicht zu haben, bis September 2026 einen „Praktikanten für die automatisierte Forschung“ einzustellen.
Die Metrik verdient eine kleine Entschlüsselung, denn sie macht eine Menge Arbeit. OpenAI hat die Gesamtlaufzeit seiner Codierungsagenten in Standardarbeitstage von acht Stunden umgewandelt und diese mit menschlicher Arbeit verglichen. Vor Juni 2026 lag die kombinierte Agentenlaufzeit unter den gesamten menschlichen Stunden. Mitte August war es schon nach drei vor eins. Die Laufzeit wird nicht ausgegeben und ein Agent kann acht Stunden damit verbringen, sich im Kreis zu drehen. Daher misst dieser Wert den Aufwand und nicht die gelösten Probleme. OpenAI berichtet außerdem, dass seine intensivsten internen Benutzer mehr als 7.000 US-Dollar pro Tag für Token ausgeben, was einen Eindruck von der Größenordnung vermittelt. Das Unternehmen definiert „Forschungspraktikant“ sorgfältig: ein System, das genau definierte Aufgaben unter menschlicher Leitung ausführt, einschließlich solcher, für die ein erfahrener Forscher einige Tage in Anspruch nehmen würde. Kein Wissenschaftler, der seine eigene Agenda wählt. OpenAI gibt an, bis März 2028 einen wirklich automatisierten KI-Forscher anzustreben.
Warum das überhaupt veröffentlichen? Teilweise ist es ein Rekrutierungs- und Investorensignal, teilweise ist es eine Antwort auf eine Frage, die Labore immer wieder stellen: Wenn diese Tools so gut sind, wie Sie sagen, nutzen Sie sie dann selbst? Dies ist das erste Mal, dass ein Grenzlabor eine konkrete interne Kennzahl auf den Tisch legt, anstatt auf Produktivität hinzuweisen. Behandeln Sie es als einen Selbstbericht, denn das ist es, was es ist, und weil „Agent-Arbeitstage“ eine von OpenAI erfundene und definierte Metrik ist. Allerdings ist die zugrunde liegende Behauptung langsamer überprüfbar: Wenn sich die Forschung tatsächlich um das Dreifache beschleunigt, sollte dies im Versandrhythmus sichtbar werden, und die letzten sechs Wochen waren in der gesamten Branche ungewöhnlich beschäftigt.
Was das für Sie bedeutet. Wenn Sie Code schreiben, ist die praktische Lektion nicht das Verhältnis, sondern die Form der Arbeit. OpenAI beschreibt Agenten, die begrenzte Aufgaben mit einer klaren Definition von „erledigt“ erledigen und die Ergebnisse dann an einen Menschen zur Beurteilung zurückgeben. Das ist ein Workflow, den Sie heute mit den Tools, die Sie bereits haben, kopieren können, und er ist um einiges produktiver, als ein Modell zu bitten, etwas Vages zu tun. Wenn Sie keinen Code schreiben, ist das Interessante, was „praktikant“ bedeutet: überwacht, begrenzt und überprüft. Alle, die bei der Arbeit mit Agenten experimentieren, kommen zu derselben Form, was eine echte Erkenntnis ist, selbst wenn die damit verbundene Zahl von einem Unternehmen stammt, das offensichtlich an der Antwort interessiert ist.
Quellen
Quellen: https://openai.com/index/research-acceleration-view-inside-openai/
Der leitende Wissenschaftler von OpenAI sagt, kein Labor habe die Ausrichtung gut genug gelöst, um so schnell weiterzumachen
Jakub Pachocki veröffentlichte am 6. September einen Aufsatz mit dem Titel „An Alien Mind“, in dem er argumentierte, dass kein Labor die Ausrichtung und Überwachung ausreichend gelöst habe, um mit maximaler Geschwindigkeit weiter zu skalieren, und dass er freiwillige Verlangsamungen erwarte.
