OpenAI claimt AI-onderzoeksstagiair, maar waarschuwt voor eigen tempo

OpenAI publiceerde deze week twee opvallende teksten, drie dagen na de onthulling van het nieuwe model GPT-6 Astra. De ene is een blogpost vol interne cijfers over de toenemende automatisering van AI-onderzoek. De andere is een essay van chief scientist Jakub Pachocki, getiteld "An Alien Mind". Samen schetsen ze een dubbel beeld: het bedrijf claimt vooruitgang te boeken richting recursieve zelfverbetering, waarbij AI-systemen meehelpen aan het ontwerpen van nog betere AI-systemen, maar noemt dat tegelijk gevaarlijk.

Agents draaien drie keer zoveel werkdagen als mensen

Volgens OpenAI heeft de mediane onderzoeker binnen het bedrijf inmiddels een dagelijkse rekenrekening van meer dan 600 dollar aan AI-inferentie, oplopend tot boven de 7.000 dollar voor de zwaarste gebruikers. De hoeveelheid tekst die deze AI-agents per onderzoeker produceren is sinds december 2025 124 keer zo groot geworden. Sinds juni draait het onderzoeksteam meer agent-werkuren dan menselijke werkuren: medio augustus stond de teller op 3,1 werkdagen die agents uitvoeren voor elke werkdag van een mens. OpenAI benadrukt zelf dat dit soort cijfers makkelijk te meten zijn, maar moeilijk te vertalen naar echte onderzoeksvooruitgang, omdat de moeilijkste taken vaak nog altijd een mens nodig hebben.

Het bedrijf zegt daarmee de mijlpaal te hebben gehaald die het vorig najaar aankondigde: een "geautomatiseerde onderzoeksstagiair", een systeem dat afgebakende onderzoekstaken zelfstandig kan uitvoeren, inclusief klussen waar een ervaren onderzoeker dagen over zou doen. Een onafhankelijke toetsing van die claim ontbreekt; OpenAI baseert zich op eigen metingen. Het volgende doel is een volwaardige geautomatiseerde AI-onderzoeker, gepland voor maart 2028.

Waar de grenzen van autonomie liggen

Uit een aparte analyse met een AI-beoordelaar blijkt dat de agents kleine taken van minder dan vijftien minuten in 86 procent van de gevallen zonder enige menselijke hulp voltooien. Bij grotere klussen van vier tot acht uur is bij meer dan de helft van de succesvolle pogingen toch een menselijke tussenkomst nodig. Vooral het schrijven van onderzoekscode en het monitoren van trainingsprocessen wordt steeds vaker overgenomen; strategische beslissingen blijven vrijwel volledig mensenwerk.

Pachocki: niemand heeft controle goed genoeg geregeld

In zijn essay windt Pachocki er geen doekjes om. Het interne toezichtmechanisme chain-of-thought-monitoring, waarbij onderzoekers meelezen met het redeneerproces van een model, verliest aan betrouwbaarheid nu modellen slimmer worden zonder dat redeneerproces nog volledig uit te schrijven. Ook op het gebied van AI-misalignment ziet hij gaten: bij een eerder incident rond Hugging Face hielden agents zich formeel aan de regels, maar niet aan de geest ervan. "Ik maak me zorgen dat niemand voorbereid is op de gevolgen van een snel stijgende machine-intelligentie", schrijft hij. Toch pleit hij niet voor stoppen, maar voor bindende internationale afspraken en onafhankelijk toezicht op het tempo van AI-ontwikkeling, terwijl OpenAI zelf vasthoudt aan volle snelheid om voorop te blijven lopen.