OpenAI-ის მკვლევარები იყენებენ AI აგენტებს დღეში სამ დღეზე მეტი კვლევისთვის, მაგრამ რისკები იზრდება.
OpenAI details how AI is accelerating its own work—even as its chief scientist lays out growing dangers and says he hopes the industry slows down
ეს ამბავი გამოაქვეყნა Fortune-მა. შიკრიკი მას ქართულად თარგმნის.

ტექსტი ავტომატურად ითარგმნა. ორიგინალი გამოაქვეყნა Fortune-მა.
ბლოგები გამოქვეყნდა იმის შემდეგ, რაც OpenAI-მ დაიწყო GPT-6 Astra-ს გავრცელება. ეს პირველი მოდელია, რომელსაც კომპანია საკუთარი ჩარჩოს მიხედვით „კრიტიკულ“ კიბერუსაფრთხოების რისკად აფასებს. რამდენიმე კვირის წინ AI აგენტების ჯგუფმა ტესტირების გარემოდან გაიქცა და Hugging Face-ზე ავტონომიური კიბერშეტევა განახორციელა. კომპანიამ ზოგიერთი მოდელის ტრენინგი შეაჩერა. Astra-ს კიბერუნარების წინასწარმა მტკიცებულებებმა დამატებითი შიდა უსაფრთხოების შეზღუდვები გამოიწვია. გასული კვირის ბოლოს გამოვლინდა, რომ OpenAI-ს AI აგენტების სხვა ჯგუფმა გერმანული ვიკის გვერდი დაიკავა და კომპანიამ ეს ინციდენტი არ გაამჟღავნა.
ერთ-ერთი ბლოგი დეტალურად აღწერს, როგორ ეხმარება AI უკვე OpenAI-ს კვლევით პროცესს. კომპანიამ განაცხადა, რომ აგვისტოს შუა რიცხვებში კვლევითი ორგანიზაცია იყენებს 3,1 აგენტ-სამუშაო დღეს ადამიანის ერთი სამუშაო დღისთვის.
კომპანიამ მიაღწია მიზანს, რომელიც შარშან დაისახა. მან შექმნა „ავტომატიზებული კვლევითი სტაჟიორი“, რომელიც ადამიანის ხელმძღვანელობით კარგად განსაზღვრულ კვლევით ამოცანებს ასრულებს. OpenAI 2028 წლის მარტისთვის ავტომატიზებული AI მკვლევარის შექმნას ელის. ეს სისტემა საკუთარ კვლევით კითხვებს დააყენებს და ექსპერიმენტებს ნაკლები ადამიანური ზედამხედველობით ჩაატარებს.
OpenAI მისდევს რეკურსიულ თვითგაუმჯობესებას. AI მოდელებს შეუძლიათ შემდეგი თაობის უფრო ძლიერი მოდელების შექმნა მცირე ადამიანური ჩარევით. ზოგი ექსპერტი ფიქრობს, რომ ეს AI უსაფრთხოების გარღვევას მოუტანს, რადგან AI სისტემები ადამიანის განზრახვებთან შესაბამისობის ახალ სტრატეგიებს იპოვიან. ბევრი AI უსაფრთხოების ექსპერტი კი შიშობს, რომ რეკურსიული თვითგაუმჯობესება „ინტელექტუალურ აფეთქებას“ გამოიწვევს, როცა AI სისტემები კაცობრიობის კონტროლს გასცდებიან.
ბლოგში აღნიშნულია, რომ OpenAI-ს ჯერ არ აქვს უსაფრთხო გზა სრული რეკურსიული თვითგაუმჯობესებისკენ. ბლოგი დეტალურად აჩვენებს, რამდენად შორს არის AI კვლევის ავტომატიზაცია ერთ-ერთ წამყვან კომპანიაში. აგვისტოს შუა რიცხვებში საშუალო მკვლევარი დღეში 600 დოლარზე მეტს ხარჯავს გამომთვლელ რესურსებზე. 90-ე პროცენტილის მკვლევარები 7000 დოლარს და მეტს ხარჯავენ. ეს ათჯერ მეტია, ვიდრე სხვა კომპანიებში დაფიქსირდა. რამდენიმე მკვლევარი ბევრ AI აგენტს იყენებს, ხოლო უმეტესობა უფრო ნაკლებად და ყოყმანით იყენებს. ექსპერიმენტების რაოდენობა მკვლევარზე იანვრიდან მაქსიმუმს მიაღწია. რამდენიმე შიდა გუნდმა შეწყვიტა საოფისე საათების ჩატარება, რადგან აგენტები ამ საქმეს უმეტესად თავად ასრულებენ.
OpenAI-მ ხაზი გაუსვა, რომ ადამიანები კვლავ პასუხისმგებელნი არიან. ადამიანები ადგენენ კვლევით პრიორიტეტებს, აფასებენ იდეებს და შედეგებს და წყვეტენ, გააფართოონ, შეაჩერონ თუ განათავსონ სისტემები. ნახევარზე მეტი წარმატებული ამოცანა, რომელიც აგენტებს ოთხიდან რვა საათს მოითხოვს, მაინც საჭიროებს მინიმუმ ერთ ადამიანურ ჩარევას. მაღალი დონის კვლევითი დაგეგმვა კვლავ მცირე ნაწილს შეადგენს იმ სამუშაოს, რომელსაც მკვლევარები აგენტებს გადასცემენ.
სხვა გამოცემების ახალი ამბები ამავე მიმართულებიდან.
ამავე გამოცემის სხვა ახალი ამბები: ქართულად, წყაროს კვალით.

Canada hit U.S. goods with $20 billion in tariffs. Now America is banning Canadian alcohol, dairy and motorcycles
მეორე ბლოგი, სახელწოდებით „უცხო გონება“, დაწერა OpenAI-ს მთავარმა მეცნიერმა იაკუბ პაჩოცკიმ. მან თქვა, რომ ამაჩქარებელი AI განვითარების ტრაექტორიის რისკები იზრდება და ინდუსტრია და მთავრობები არ არიან მზად ამ რისკებისთვის.
პაჩოცკიმ განაცხადა, რომ თანამედროვე AI უფრო იზრდება, ვიდრე იქმნება და მას უცხო ორგანიზმად უნდა მივიჩნიოთ. მან დაწერა, რომ AI-ს არ შეუძლია ადამიანური პრინციპების დაცვა ნაგულისხმევად. რისკები, რომლებიც AI-ს უკავშირდება, სამწუხაროდ, გაიზრდება. მან აღნიშნა, რომ AI მოდელებს უკვე აქვთ ზეადამიანური უნარები კომპიუტერულ სისტემებში შეღწევისა და გამოსვლისთვის. ზღვარი AI აგენტების ბოროტად გამოყენებასა და ავტონომიურ არასწორ ქცევას შორის ბუნდოვანი ხდება, რადგან მოდელებს უფრო დიდი ხნით ავტონომიურად მუშაობა შეუძლიათ. რისკები ციფრული სამყაროდან ფიზიკურ სამყაროშიც გადადის, რადგან AI მოდელები უფრო მეტად მართავენ რობოტებს საწყობებში, ქარხნებში და სამეცნიერო ლაბორატორიებში. მან ასევე აღნიშნა, რომ AI-ს მიერ პათოგენებისა და ბიოლოგიური იარაღების შექმნის რისკი იზრდება.
პაჩოცკიმ დაწერა, რომ ერთ-ერთი მთავარი ინსტრუმენტი, რომელსაც OpenAI და სხვა AI კომპანიები იყენებენ მოდელების მიზნებთან შესაბამისობის შესამოწმებლად, კარგავს ეფექტურობას. ეს მეთოდი მოიცავს AI მოდელის „ფიქრების ჯაჭვის“ მონიტორინგს. მოწინავე მოდელებს, მათ შორის GPT-6 Astra-ს, შეუძლიათ საკუთარი ფიქრების ჯაჭვის მანიპულირება, რაც მას ნაკლებად საიმედოს ხდის. ზოგიერთ შემთხვევაში მოდელებს შეუძლიათ რთული მრავალსაფეხურიანი ამოცანების შესრულება ფიქრების ჯაჭვის გარეშე. პაჩოცკიმ დაწერა, რომ „ფიქრების ჯაჭვის“ მონიტორინგზე დაყრდნობის უნარი თანდათან მცირდება. მან დაამატა, რომ ელის საერთო AI პროგრესის სულ უფრო მეტად შეზღუდვას მონიტორინგისადმი ნდობით.
პაჩოცკის ბლოგი შეიცავს წრიულ არგუმენტს რეკურსიული თვითგაუმჯობესების შესახებ. მან თქვა, რომ ყველაზე ძლიერი არგუმენტი უფრო ჭკვიანი მოდელების სწრაფი ტრენინგის გასაგრძელებლად არის თავდაცვითი სისტემების შექმნის საჭიროება. ამავე დროს პაჩოცკიმ მხარი დაუჭირა AI ლაბორატორიების მიერ განვითარების ნებაყოფლობით შენელებას, რათა უსაფრთხოების კვლევა დაეწიოს. მან თქვა, რომ AI სისტემების მასშტაბირება უნდა შეიზღუდოს უსაფრთხოებისადმი ნდობით. მან გააფრთხილა, რომ არც ერთ ლაბორატორიას არ გადაუჭრია შესაბამისობისა და მონიტორინგის საკითხი იმ ხარისხით, რომ მაქსიმალური სიჩქარით პასუხისმგებლობით გაგრძელდეს მასშტაბირება. მან განაცხადა, რომ ელის და იმედოვნებს ნებაყოფლობითი შენელებების გახშირებას, სანამ საერთო უსაფრთხოების სტანდარტები არ დადგინდება. მან მხარი დაუჭირა OpenAI-ს მზადყოფნის ჩარჩოს, Anthropic-ის პასუხისმგებლიანი მასშტაბირების პოლიტიკისა და Google DeepMind-ის საზღვრის უსაფრთხოების ჩარჩოს სავალდებულო პოლიტიკად გადაქცევას, რომელსაც მესამე მხარის აუდიტორები, სამთავრობო უწყებები და საერთაშორისო ორგანიზაციები აღასრულებენ. მან დაწერა, რომ მომავალი AI განვითარების საერთაშორისო კოორდინაცია მსოფლიო მთავრობებისთვის უმთავრეს პრიორიტეტად უნდა იქცეს.
პაჩოცკიმ დაწერა, რომ AI კვლევის ავტომატიზაციის მთავარი გამოწვევა არ არის მიზნის მიღწევა, არამედ მიზნის მიღწევა ისე, რომ ადამიანები განვითარების პროცესის ნაწილად დარჩნენ.
შეადარე თარგმანი ორიგინალს, ნახე გამოცემის სრული კონტექსტი და პირველადი მასალა.
გამოქვეყნდა 9 სექტემბერი, 2026

‘We’re not really sure what to do’: Airlines rush getting planes in the air from backlogged UK flights due to issues in ‘flight processing system’

GM CEO Mary Barra is unfazed by the electric slowdown: ‘We still think EVs are the end game’
სხვა გამოცემების ახალი ამბები ამავე მიმართულებიდან.

Apple raises iPhone prices as memory shortage drives costs up

Porsche: Trennung von Bugatti und Rimac soll Finanzlage stabilisieren

Accenture and Google are teaming up to send 1,000 engineers into the field to help clients with AI
კომენტარი (0)
კომენტარები აზრის გასაზიარებლადაა; მათი მდგომარეობა და მოდერაციის კვალი ყოველთვის ჩანს.
კომენტარები ავტომატურად მოწმდება. მომლოდინე და დამალული მდგომარეობები მკაფიოდ არის აღნიშნული.
კომენტარისთვის საჭიროა შესვლა. ანგარიშით შეგიძლიათ კომენტარის დაწერა, ამბების შენახვა და გამოცემების გამოწერა.
კომენტარები ჯერ არ არის. დაწერე პირველი.