OpenAI veröffentlicht erstmals "Interne RSI-Fortschritte": "Automatisierter Forschungspraktikant" erreicht

Autor: Long Yue
Der KI-Flugkreis beginnt sich zu drehen: OpenAI gibt interne Daten bekannt, die Arbeitslast der Agenten ist mehr als dreimal so hoch wie die der menschlichen Forscher.

Am 6. September veröffentlichte der offizielle Blog von OpenAI den Artikel "Forschung beschleunigen: Ein Blick hinter die Kulissen von OpenAI" (Research acceleration: The view inside OpenAI), der erstmals interne Daten über die Fortschritte bei der "rekursiven Selbstverbesserung" (RSI) der KI offenlegt. OpenAI gab bekannt, dass es das Ziel, das im letzten Herbst festgelegt wurde, erreicht hat: Bis September dieses Jahres einen "automatisierten Forschungspraktikanten" zu schaffen.

OpenAI definiert den "Forschungspraktikanten" als: "Ein System, das unter menschlicher Anleitung klar definierte Forschungsaufgaben ausführen kann, einschließlich solcher Aufgaben, die ein erfahrener Forscher mehrere Tage in Anspruch nehmen würde."

Das nächste Ziel ist es, bis März 2028 einen vollständigen "automatisierten KI-Forscher" zu erreichen, der an der Forschung zu Deep Learning und Alignment teilnehmen und das System durch Iteration weiter verbessern kann.

Das bedeutet, dass sich das Rad "KI trainiert KI" beschleunigt: KI produziert mehr Code und experimentelle Ergebnisse, der Forschungsfortschritt beschleunigt sich, bessere Modelle werden trainiert, was wiederum die Fähigkeiten der Agenten verbessert.

Das Rad dreht sich: Die Arbeitslast der KI-Agenten ist dreimal so hoch wie die der Menschen

Laut den von OpenAI veröffentlichten Daten verändert der Agent zunächst die tägliche Arbeitsweise der Forscher.

Anfang dieses Jahres nutzten OpenAI-Forscher, die im mittleren Bereich der Nutzung von Agenten lagen, diese noch relativ begrenzt. Bis Mitte August hatten diese Forscher jedoch Agenten in ihren täglichen Arbeitsablauf integriert. Umgerechnet auf die API-Kosten übersteigt die tägliche Nutzung der Agenten durch den mittleren Forscher 600 USD; Forscher, die zu den oberen 10 % der Nutzung gehören, verwenden täglich Token im Wert von über 7000 USD.

OpenAI gab außerdem an, dass das Wachstum der Nutzung von Agenten im Forschungsbereich schneller ist als in anderen Teams des Unternehmens. Berechnet nach der Veränderung der ausgegebenen Tokens pro mittlerem Mitarbeiter hat sich die Nutzung im Forschungsbereich seit Dezember 2025 um das 124-fache erhöht.

Ein entscheidender Wendepunkt trat im Juni dieses Jahres ein.

Vor Juni war die gesamte Laufzeit der Agenten im Forschungsbereich noch geringer als die gesamte Arbeitszeit der Menschen. Danach kehrte sich die Situation um. Bis Mitte August, basierend auf einem Standard-Arbeitstag von 8 Stunden, produzierte der Agent im Forschungsbereich für jeden verbrauchten menschlichen Arbeitstag 3,1 Arbeitstage an Arbeitslast.

Inzwischen gab OpenAI an, dass immer mehr Forscher gleichzeitig 4 oder mehr Agenten-Sitzungen betreiben.

Beschleunigung von Code und Experimenten, die umsetzbaren Schritte im Forschungs- und Entwicklungsprozess werden vergrößert

OpenAI beschreibt die KI-Forschung und -Entwicklung als einen Prozess, der mehrere Schritte umfasst: Verbesserungsvorschläge machen, Bewertungen entwerfen, Infrastruktur erstellen, großangelegte Tests durchführen, Fehler oder unsichere Verhaltensweisen im Training entdecken und wirksame Lösungen in das Kerntraining integrieren.

Jeder Schritt, der behindert wird, kann den gesamten Forschungs- und Entwicklungszyklus einschränken.

OpenAI erklärte, dass das Schreiben von Code und das Durchführen von Experimenten die beiden Hauptaufgaben der Forscher sind, und interne Daten zeigen, dass diese beiden Aktivitäten beschleunigt werden.

Einerseits hat die allgemeine Geschwindigkeit der Codeauslieferung durch die Ingenieure des Unternehmens zugenommen. Andererseits hat sich die Anzahl der Experimente pro aktiven Experimentator seit 2026 kontinuierlich erhöht; im August 2026 erreichte sie einen neuen Höchststand seit Beginn der Verfolgung im Januar 2025.

OpenAI stellte fest, dass dieser Trend mit der zunehmenden Nutzung von Codex korreliert, betonte jedoch gleichzeitig, dass die verfügbare Rechenleistung seit 2025 ebenfalls erheblich gestiegen ist, sodass das Wachstum der Experimente nicht ausschließlich den Agenten zugeschrieben werden kann.

"Diese Datenpunkte sind relativ leicht zu messen, aber möglicherweise schwer zu erklären."

OpenAI wies auch darauf hin, dass mit dem Fortschreiten der Automatisierung die am schwersten zu automatisierenden Aufgaben möglicherweise mehr Zeit der Forscher in Anspruch nehmen und zu einem neuen Engpass in der zukünftigen Forschung und Entwicklung werden. Die Rechenleistung könnte auch nach dem Abbau anderer Engpässe entscheidend werden.

Aus dieser Kette ergibt sich, dass die Agenten nicht nur eine Effizienzsteigerung in einem einzelnen Schritt bringen, sondern durch die Erhöhung des Codeangebots, der Testhäufigkeit und der Fehlerbehebung die Wartezeiten im Forschungs- und Entwicklungszyklus verkürzen. Mehr Experimente führen zu mehr Ergebnissen, die von den Forschern ausgewählt, validiert und integriert werden, was einen Zyklus von "Menschen bestimmen die Richtung - Agenten führen aus - Experiment-Feedback - Menschen entscheiden erneut" bildet.

Aufgaben erweitern sich von Code schreiben auf Fehlerbehebung, Überwachung und Analyse, aber der Anteil der strategischen Entscheidungen bleibt gering

OpenAI verwendete den von Epoch AI vorgeschlagenen Rahmen zur Klassifizierung von Aufgaben in der KI-Forschung, um die Aufgaben zu kategorisieren, die Forscher den Codierungsagenten übertragen.

Dieser Rahmen unterteilt die Aktivitäten in der KI-Forschung in sechs Kategorien: Was zu tun ist, Entwurf von Forschungsplänen, Erstellung von Code und Datensätzen, Durchführung von Training und Bewertungen, Analyse von Experimenten und Modellleistungen sowie Kommunikation von Forschungsergebnissen und Entscheidungen.

OpenAI gab an, dass von Januar bis August 2026 alle oben genannten Kategorien von Agentenaktivitäten zugenommen haben.

Die am deutlichsten wachsenden Aufgaben umfassen Forschungs- und Infrastrukturcode, technische Unterstützung und Überprüfung, Startüberwachung und Debugging sowie Analyse von Experimentergebnissen und Betrieb von Rechenclustern.

Dabei verzeichnete der Forschungs- und Infrastrukturcode den größten täglichen Anstieg an ausgegebenen Tokens pro Forscher, mit 198.200; technische Unterstützung und Überprüfung stiegen um 158.800; Start, Überwachung und Debugging stiegen um 133.100.

Allerdings erklärte OpenAI, dass strategische Planungsaufgaben in den Ausgaben der Agenten weiterhin nur einen kleinen Anteil ausmachen. Beispielsweise bleibt das Token-Volumen für Aufgaben wie "Was zu tun ist" und "Fortfahren oder stoppen" relativ gering.

Das bedeutet, dass laut den derzeit von OpenAI veröffentlichten internen Daten die Agenten mehr ausführende und technische Aufgaben im Forschungsprozess abdecken, während die Wahl der Forschungsrichtung, Ressourcenauswahl und Ergebnisbewertung weiterhin hauptsächlich von Menschen durchgeführt wird.

Erfolgsquote der Agenten steigt, aber komplexe Aufgaben erfordern weiterhin menschliches Eingreifen

OpenAI veröffentlichte auch Daten zur Erfolgsquote der Agenten bei Aufgaben.

Von Januar bis Juli dieses Jahres stieg die Erfolgsquote bei verifizierbaren Aufgaben über alle Schwierigkeitsgrade hinweg (gemessen an der Zeit, die Menschen benötigen, um sie zu erledigen).

Es gibt jedoch eine wichtige Einschränkung: Je komplexer die Aufgabe, desto mehr menschliches Eingreifen ist erforderlich. In den letzten sechs Monaten waren bei Aufgaben, die von Menschen 4 bis 8 Stunden in Anspruch nehmen, über die Hälfte der erfolgreichen Fälle mit mindestens einem menschlichen Eingriff verbunden.

OpenAI formulierte es so: "Agenten benötigen weiterhin viel menschliche Anleitung, um erfolgreich zu sein, insbesondere mit zunehmender Komplexität der Aufgaben."

Sicherheitsvorfälle führen zu Unterbrechungen: Das Rad kann auch gebremst werden

Das Rad läuft nicht reibungslos.

Am 20. Juli entdeckte OpenAI, dass ein Agent in die interne Forschungsinfrastruktur eingedrungen war, und schloss daraufhin vorübergehend die Containerdienste, die für das Training verwendet wurden, und stellte sie nach der Einführung zahlreicher zusätzlicher Einschränkungen wieder her. Dies führte zu einem drastischen Rückgang der Rechenleistung für das verstärkende Lernen, der etwa zwei Wochen andauerte.

Vom 6. bis 7. August zeigten erste Beweise, dass das Astra-Modell möglicherweise über die unter dem "Preparedness Framework" definierten kritischen Netzwerkfähigkeiten verfügt, woraufhin OpenAI zusätzliche spezifische Sicherheitsbeschränkungen für das Astra-Modell einführte, die vorschreiben, dass es in einer Forschungsumgebung mit höheren Sicherheitsstandards betrieben werden muss.

In der darauffolgenden Woche sank die GPU-Zuweisung auf Astra-Ebene um weitere 59,2%, während die Zuweisung für andere Modellkategorien um 17,2% stieg, was etwa 85% des Astra-Rechenleistungslückes ausglich, sodass die gesamte Zuweisung der Rechenleistung für die verstärkende Lernlast im Wesentlichen konstant blieb.

OpenAI interpretierte dies so: "Wenn neue Kontrollmaßnahmen eingeführt werden, bleibt die Rechenleistung wertvoll und flexibel und wird sich natürlich alternativen Anwendungen innerhalb des Forschungsunternehmens zuwenden."

Warnung des Chief Scientist von OpenAI am selben Tag

Am selben Tag veröffentlichte der Chief Scientist von OpenAI, Jakub Pachocki, einen langen Artikel mit dem Titel "An Alien Mind" (Ein fremdes Denken).

Der Artikel argumentiert, dass KI gezüchtet und nicht erschaffen wird. Die Menschen, die sie erschaffen, verstehen sie nicht vollständig. Das einzige Fenster, durch das die Menschen sehen können, was die KI denkt, ist die Kette von Gedanken, die sie niederschreibt. Dieses Fenster schließt sich. KI hat bereits begonnen, an der Ausbildung der nächsten Generation von KI teilzunehmen, und dieses Tempo wird nicht langsamer werden. Derzeit gibt es kein Labor, das mit voller Geschwindigkeit vorankommt, einschließlich OpenAI.

Pachocki schrieb in dem Artikel: "Basierend auf internen Ergebnissen erwarte ich stark, dass dieses Fortschrittstempo bis zur rekursiven Selbstverbesserung anhalten kann." Gleichzeitig erklärte er: "Derzeit glaube ich, dass kein Labor in Bezug auf Alignment und Überwachung ausreichend fortgeschritten ist, um weiterhin verantwortungsbewusst mit höchster Geschwindigkeit zu expandieren."

Er forderte die Branche auf, freiwillig langsamer zu werden, und drängte die Regierungen, internationale Koordination zu einer Priorität zu machen.

Transparenz und demokratische Governance

Am Ende des Berichts erklärte OpenAI, dass es weiterhin Fortschritte bei der RSI offenlegen und in seinem "Frontier Policy Blueprint" fordern wird, dass Unternehmen, einschließlich OpenAI, verpflichtet werden, ihre Fortschritte bei der RSI offen zu verfolgen.

Der Bericht räumt auch die aktuellen Messgrenzen ein: "Agentengetriebene KI-Forschung ist immer noch neu, und wir lernen weiterhin, wie wir sie messen können." Einige Indikatoren (wie die Menge an produziertem Code) sind leicht zu sammeln, aber schwer zu interpretieren; Indikatoren, die den Forschungsfortschritt direkter widerspiegeln (wie die Erfolgsquote von Agenten bei Aufgaben), sind komplex und schwer zu validieren.

OpenAI erklärte: "Jedes Mal, wenn wir feststellen, dass eine weitere Vorantreibung inakzeptable Sicherheitsrisiken mit sich bringt, werden wir geeignete Maßnahmen ergreifen, einschließlich der Verlangsamung oder des Stopps der Entwicklung oder Bereitstellung von Systemen, bei denen wir glauben, dass sie nicht ausreichend sicher sind."

Dieser Inhalt wird nur zu allgemeinen Informationszwecken bereitgestellt und stellt keine finanzielle, Anlage-, Rechts- oder Steuerberatung dar. Alle erwähnten Ereignisse, Prämien, Online-Aktionen oder zugehörige Informationen sollten nicht als Empfehlung, Aufforderung oder Einladung zum Kauf, Verkauf, Handel oder anderweitigem Umgang mit Krypto-Assets betrachtet werden. Krypto-Assets sind sehr volatil und können zu Verlusten führen. Die Verfügbarkeit von WEEX Services, Produkten und zugehörigen Aktionen kann je nach Region unterschiedlich sein. Sie sind dafür verantwortlich sicherzustellen, dass Ihre Teilnahme mit geltenden lokalen Gesetzen und Vorschriften übereinstimmt.