Într-un interviu exclusiv acordat MIT Technology Review, Jakub Pachocki, omul de știință șef al OpenAI, a dezvăluit viziunea îndrăzneață a companiei pentru viitorul inteligenței artificiale. San Francisco-ul devine din nou epicentrul inovației tehnologice, odată cu anunțul celui mai ambițios proiect al gigantului în domeniul AI: construirea unui cercetător artificial complet autonom, capabil să abordeze probleme de o complexitate pe care oamenii abia dacă o pot înțelege.
OpenAI a stabilit un obiectiv pe care îl numește „Steaua Polară" pentru următorii ani – un sistem multi-agent complet automatizat care va putea opera independent în domenii precum matematica, fizica, biologia, chimia și chiar politici economice complexe. Termenul intermediar este septembrie 2025, când compania speră să lanseze un „stagiar AI" capabil să rezolve independently câteva probleme de cercetare specifice. Apoi, până în 2028, viziunea devine și mai grandioasă: o entitate artificială capabilă să descopere soluții pentru provocări pe care mintea umană nu le poate cuprinde.
Jakub Pachocki, figura-cheie din spatele succeselor precum GPT-4 și modelele de raționament din 2024, a explicat în cadrul interviului că traversăm un moment de cotitură în evoluția inteligenței artificiale. „Cred că ne apropiem de un punct în care vom avea modele capabile să funcționeze pe perioade nedeterminate, într-o manieră coerentă, similară cu cea umană", a declarat el. „Evident, vom dori întotdeauna ca oamenii să rămână la comandă, să stabilească obiectivele. Dar vom ajunge în punctul în care vom avea, practic, un întreg laborator de cercetare într-un centru de date."
Această viziune nu este singulară în peisajul tehnologic actual. Demis Hassabis de la Google DeepMind a afirmat în 2022 că aceasta este rațiunea pentru care a fondat compania. Dario Amodei, CEO-ul Anthropic, vorbește despre construirea echivalentului unei țări de genii într-un centru de date. Sam Altman, șeful lui Pachocki, și-a propus să vindece cancerul. Diferența pe care o subliniază omul de știință șef al OpenAI constă în faptul că, acum, compania dispune de majoritatea instrumentelor necesare pentru a transforma această viziune în realitate.
Primul pas concret a fost deja făcut. În ianuarie, OpenAI a lansat Codex, o aplicație bazată pe agenți care poate genera cod automat pentru a îndeplini diverse sarcini pe calculator. Poate analiza documente, crea grafice, sintetiza un rezumat zilnic al e-mailurilor și rețelelor sociale și multe altele. Compania susține că majoritatea angajaților săi tehnici folosesc acum Codex în activitatea zilnică. Pachocki vede în Codex o primă versiune timpurie a cercetătorului AI și anunță: „Mă aștept ca Codex să devină fundamental mai bun."
Cheia succesului constă în construirea unui sistem care poate opera pe perioade mai lungi, cu intervenție umană minimă. „Ceea ce căutăm pentru un stagiar de cercetare automatizat este un sistem căruia îi poți delega sarcini care i-ar lua unei persoane câteva zile", explică Pachocki. Doug Downey, cercetător la Allen Institute for AI, care nu are legături cu OpenAI, confirmă entuziasmul din industrie: „Există mulți oameni încântați de ideea construirii unor sisteme capabile de cercetare științifică pe termen lung. Cred că acest lucru este condus în mare parte de succesul agenților de programare. Faptul că poți delega sarcini substanțiale de codificare unor instrumente precum Codex este incredibil de util și impresionant. Și ridică întrebarea: putem face lucruri similare în afara codificării, în domenii mai ample ale științei?"
Pentru Pachocki, răspunsul este un „Da" categoric. El susține că este doar o chestiune de a avansa pe drumul deja trasat. O simplă creștere a capacității generale conduce automat la modele care pot funcționa mai mult timp fără asistență. El indică saltul de la GPT-3 din 2020 la GPT-4 din 2023 – cel de-al doilea a fost capabil să lucreze la o problemă mult mai mult timp decât predecesorul său, chiar fără antrenament specializat.
Modelele de raționament au adus un alt impuls semnificativ. Antrenarea LLMs-urilor să lucreze pas cu pas prin probleme, cu posibilitatea de a reveni asupra erorilor sau fundăturilor, a îmbunătățit dramatic capacitatea de a opera pe perioade extinse. Pachocki este convins că aceste modele vor continua să evolueze.
OpenAI antrenează sistemele să lucreze autonom pentru perioade mai lungi, hrănindu-le cu mostre specifice de sarcini complexe, precum probleme dificile din competiții de matematică și programare. Aceste exerciții obligă modelele să învețe cum să gestioneze volume mari de text și să împartă problemele în sub-sarcini multiple. „Scopul nu este să construim modele care câștigă doar competiții matematice", precizează Pachocki. „Aceasta ne permite să demonstrăm că tehnologia funcționează înainte de a o conecta la lumea reală. Dacă am vrea cu adevărat, am putea construi un matematician automatizat extraordinar. Avem toate instrumentele și cred că ar fi relativ ușor. Dar nu este ceva pe care îl vom prioritiza acum, pentru că, odată ce crezi că poți face asta, există lucruri mult mai urgente de făcut."
În prezent, OpenAI se concentrează pe aplicarea a ceea ce Codex face cu codificarea la rezolvarea de probleme în general. „Se petrece o schimbare majoră, în special în programare", spune Pachocki. „Munca noastră este acum total diferită față de acum un an. Nimeni nu mai editează efectiv cod tot timpul. În schimb, gestionezi un grup de agenți Codex."
Dacă Codex poate rezolva probleme de programare, logica spune că poate rezolva orice problemă. OpenAI a înregistrat succese notabile în ultimele luni. Cercetătorii au folosit GPT-5 pentru a descoperi soluții noi la probleme de matematică nerezolvate și pentru a depăși obstacole în biologie, chimie și fizică. „Văzând aceste modele propunând idei care i-ar lua unui doctorand săptămâni întregi mă face să cred că vom asista la o accelerare mult mai mare din partea acestei tehnologii în viitorul apropiat", afirmă Pachocki.
Totuși, Pachocki recunoaște că nu este un succes garantat și înțelege de ce unii oameni încă au îndoieli. El însuși nu folosea autocomplete acum un an, deși lucrează în domeniu. „Sunt foarte pedant cu codul meu. Îmi place să tastez tot manual în vim dacă pot." Totul s-a schimbat când a văzut ce pot face cele mai noi modele. „Pot rula experimente într-un weekend care anterior mi-ar fi luat o săptămână să programez. Nu cred că sunt la nivelul în care i-aș lăsa să preia întregul design, dar odată ce vezi că face ceva ce ar fi necesitat o săptămână – asta e greu de contestat."
Doug Downey este intrigat de ideea unui cercetător automatizat, dar avertizează că construirea unui astfel de sistem ar putea fi mai dificilă decât sugerează Pachocki. În vara trecută, Downey și colegii săi au testat mai multe LLMs-uri de top pe o serie de sarcini științifice. GPT-5, cel mai recent model OpenAI, a ieșit pe primul loc, dar a făcut încă multe erori. „Dacă trebuie să înlănțui sarcini, șansele să le obții corect pe toate în succesiune tind să scadă."
Când a fost întrebat despre riscurile unui sistem capabil să rezolve probleme complexe cu supraveghere umană minimă, Pachocki a răspuns că echipa sa discută constant despre aceste aspecte. „Dacă crezi că AI urmează să accelereze substanțial cercetarea, inclusiv cercetarea în domeniul AI, asta este o schimbare majoră în lume. Vine cu întrebări serioase fără răspuns. Dacă este atât de inteligent și capabil, dacă poate conduce un întreg program de cercetare, ce se întâmplă dacă face ceva rău?"
Pachocki vede mai multe moduri în care lucrurile ar putea merge prost: sistemul ar putea derapa, ar putea fi piratat sau ar putea interpreta greșit instrucțiunile. Cea mai bună tehnică pe care OpenAI o are în prezent pentru a aborda aceste îngrijorări este antrenarea modelelor de raționament să comunice în detaliu pașii pe care îi urmează, permițând supravegherea umană să intervină dacă ceva pare suspect. Totuși, rămâne întrebarea dacă această abordare va fi suficientă pe măsură ce capacitățile sistemelor cresc.
Ce urmează pentru OpenAI și pentru viitorul inteligenței artificiale? Răspunsul va veni în anii următori, pe măsură ce compania încearcă să transforme visul unui cercetător complet automatizat în realitate.
OpenAI investește totul în construcția unui cercetător complet automatizat
