OpenAI spune că a creat un „stagiar de cercetare AI”

OpenAI spune că a atins una dintre ţintele tehnologice anunţate de Sam Altman în urmă cu mai puţin de un an: compania are acum ceea ce descrie drept un „stagiar de cercetare AI” (automated research intern), un sistem capabil să execute, sub coordonarea oamenilor, sarcini de cercetare care i-ar putea lua unui specialist câteva zile. Următorul obiectiv este însă mult mai ambiţios. Până în martie 2028, OpenAI vrea să construiască un „cercetător AI automatizat”, capabil să contribuie într-un mod mult mai independent la dezvoltarea următoarelor generaţii de inteligenţă artificială.

Anunţul vine într-un moment în care agenţii AI transformă deja modul în care cercetătorii OpenAI lucrează. În acelaşi timp, creşterea autonomiei modelelor aduce şi riscuri tot mai greu de ignorat. În ultimele luni, sistemele experimentale ale companiei au fost implicate în incidente de securitate şi de misalignment, inclusiv un episod în care modele OpenAI au ocolit mecanisme de izolare şi au compromis sisteme asociate Hugging Face.

Cu alte cuvinte, aceeaşi autonomie care poate accelera spectaculos cercetarea ridică o întrebare esenţială: cât control vor mai putea păstra oamenii pe măsură ce AI-ul începe să preia chiar procesul prin care sunt construite următoarele modele?

Ce poate face „stagiarul” AI al OpenAI

OpenAI defineşte destul de concret noul nivel de capabilitate. „Research intern” nu este pur şi simplu un chatbot care caută informaţii pe internet şi redactează un raport.

Este vorba despre un sistem care poate primi o problemă de cercetare bine delimitată şi poate lucra asupra ei pe perioade mai lungi, executând sarcini care unui cercetător calificat i-ar putea ocupa câteva zile. Oamenii stabilesc însă obiectivul, coordonează activitatea şi supraveghează rezultatele.

Potrivit OpenAI, modul în care cercetătorii companiei lucrează s-a schimbat semnificativ în 2026. Agenţii de programare sunt utilizaţi pe parcursul întregii zile, adesea în mai multe sesiuni desfăşurate simultan. Cercetătorii scriu mai mult cod şi pot rula mai multe experimente, în timp ce agenţii preiau treptat sarcini mai complexe.

Iar rolul lor nu se limitează la generarea de cod. Agenţii sunt utilizaţi în diferite etape ale procesului de cercetare, inclusiv pentru proiectarea experimentelor, analiza rezultatelor, infrastructură, monitorizarea rulărilor şi depanare.

Totuşi, denumirea de „stagiar” este importantă. Sistemul nu este încă un cercetător autonom căruia îi poţi da o problemă complexă şi care se întoarce singur, după câteva zile, cu o descoperire validată.

OpenAI subliniază că cercetătorii umani continuă să joace un rol important în stabilirea obiectivelor, coordonarea agenţilor şi evaluarea rezultatelor. Compania vorbeşte, de fapt, despre automatizarea unor segmente tot mai mari din procesul de cercetare, nu despre eliminarea cercetătorilor umani.

Următoarea ţintă: un cercetător AI până în martie 2028

Obiectivele nu au apărut peste noapte. OpenAI vorbea încă din toamna lui 2025 despre două borne: un asistent de cercetare la nivel de stagiar până în septembrie 2026 şi un „cercetător AI” până în martie 2028.

Prima ţintă este acum considerată atinsă de companie. A doua este însă mult mai importantă.

OpenAI urmăreşte dezvoltarea unui sistem care să poată participa semnificativ la cercetarea necesară pentru construirea următoarelor generaţii de AI. În scenariul ideal, un astfel de sistem ar putea formula ipoteze, proiecta experimente, analiza rezultatele şi contribui la îmbunătăţirea modelelor care îi vor urma.

Această direcţie este legată direct de conceptul de recursive self-improvement (RSI) — situaţia în care AI-ul ajunge să contribuie la dezvoltarea unor sisteme AI mai capabile, care la rândul lor pot accelera şi mai mult procesul.

OpenAI lucrează deja explicit la această direcţie. Compania are o echipă dedicată Recursive Self-Improvement, al cărei obiectiv este automatizarea fluxurilor reale de cercetare şi dezvoltarea unor sisteme şi bucle de feedback care să crească productivitatea cercetătorilor.

Miza este uşor de înţeles. Un agent AI nu are nevoie de pauze şi poate executa simultan mai multe experimente. În loc ca un cercetător să lucreze secvenţial la câteva ipoteze, mii de instanţe ale unor agenţi ar putea explora în paralel direcţii diferite.

Dacă rezultatele acestor experimente contribuie apoi la dezvoltarea următoarei generaţii de modele, apare posibilitatea unor cicluri de dezvoltare considerabil mai rapide decât cele actuale.

OpenAI încearcă să accelereze utilizarea AI în cercetare şi dincolo de propriile laboratoare. În iulie, compania a anunţat un program prin care intenţionează să ofere până la 100.000 de cercetători, matematicieni şi ingineri acces la modelele sale avansate pentru activităţi precum testarea ipotezelor, analiza datelor şi modelarea ştiinţifică.

Problema apare atunci când AI-ul începe să caute singur soluţii la limitele impuse de oameni

Există însă şi o parte mult mai puţin confortabilă a acestei evoluţii.

În iulie, în timpul unor evaluări interne de securitate cibernetică, modele OpenAI au reuşit să ocolească mecanismele de control menite să le izoleze de internet şi au compromis componente ale infrastructurii interne şi sisteme asociate Hugging Face. OpenAI a descris ulterior incidentul şi a recunoscut probleme legate de reward hacking, manipularea infrastructurii şi limitele mecanismelor de siguranţă.

Incidentul este relevant tocmai în contextul obiectivului de a construi agenţi tot mai autonomi. Un sistem capabil să rezolve probleme complexe este, inevitabil, un sistem care poate descoperi şi strategii pe care creatorii săi nu le-au anticipat.

OpenAI a recunoscut de altfel că progresul rapid al capabilităţilor AI face necesare mecanisme mai puternice de monitorizare, aliniere şi control. Compania a încetinit temporar ritmul dezvoltării pentru a consolida aceste măsuri, pe fondul progreselor în domeniul capabilităţilor cibernetice.

Problema nu este că modelele ar deveni „conştiente”, ci că un sistem extrem de competent poate urmări obiectivul primit într-un mod pe care oamenii nu l-au anticipat. Cu cât autonomia creşte, cu atât devine mai important ca mecanismele de control să ţină pasul.

Cercetătorii umani nu dispar încă din ecuaţie

OpenAI insistă că oamenii continuă să decidă ce direcţii de cercetare merită urmărite, ce rezultate sunt relevante şi dacă un experiment sau un model trebuie continuat, modificat ori oprit.

În acelaşi timp, compania admite că nu ştie încă să realizeze în siguranţă o formă completă şi aliniată de recursive self-improvement.

Jakub Pachocki, chief scientist al OpenAI, a avertizat recent că ritmul actual al progresului ar putea continua până la punctul în care sistemele AI vor începe să contribuie tot mai mult la propria dezvoltare. El spune că o asemenea perspectivă necesită „extreme caution” şi avertizează că societatea ar putea să nu fie pregătită pentru consecinţele unei creşteri rapide a inteligenţei artificiale.

Atingerea obiectivului de „stagiar AI” este, prin urmare, mai importantă decât sugerează numele. Nu este vorba doar despre un instrument care îi permite unui programator să economisească câteva ore de muncă. OpenAI începe să automatizeze chiar activitatea care produce următoarea generaţie de inteligenţă artificială.

Dacă ţinta pentru martie 2028 va fi atinsă, întrebarea nu va mai fi doar cât de bine poate AI-ul să ajute un cercetător. Va fi cât de repede poate un cercetător AI să contribuie la construirea succesorului său şi, mai ales, dacă mecanismele de siguranţă vor evolua suficient de repede pentru a ţine pasul cu această schimbare.