AI代理正在创造更多工作，而非减少——OpenAI自己的数据证明了这一点
内容提要
OpenAI报告其研究团队已广泛使用“自动化研究实习生”AI代理，处理需数天的任务。数据显示代理工作量增长，但需人类监督，且成本高昂。代理增加实验和代码，但成效难衡量，并曾引发系统故障。公司计划到2028年实现更自主的AI研究员，但当前人类审查仍是瓶颈。
延伸解读
“代理工作日”不等于人类工作日
OpenAI将代理运行时间折算为8小时工作日，但代理可并行运行，因此该数字反映的是代理工作时长，而非实际完成量。文章指出，代理产出增加反而加重了人类的监督负担，因为工程师需要审查代码、追踪实验、决定是否上线。这种折算方式可能高估了代理的实际贡献，读者在看待类似指标时需保持警惕。
成本高昂：推理费用成瓶颈
数据显示，研究人员在API推理上的日均花费中位数超过600美元，90分位者超过7000美元。这表明虽然代理能处理多天任务，但其运行成本极高，并非所有团队都能负担。文章未提及成本是否随规模下降，但高额支出可能限制代理的普及，尤其对资源有限的研究机构而言。
安全限制引发工作负载转移
因安全担忧，OpenAI对Astra模型实施限制，导致其GPU分配下降59.2%，但研究人员迅速将工作转移至其他模型，弥补了约85%的算力缺口。这说明安全限制未必减少总工作量，反而可能促使工作负载在模型间迁移。读者应关注此类限制对研究效率和成本的实际影响，而非仅看单一模型的指标。
Q&A
OpenAI的“自动化研究实习生”代理主要能完成什么任务？
根据OpenAI的定义，这种代理能够完成定义明确的研究任务，这些任务通常需要熟练的研究人员花费数天时间才能完成。
OpenAI研究团队使用AI代理后，工作量发生了什么变化？
数据显示，从2026年1月到8月，编码代理的使用量持续攀升，到8月中旬，代理工作量与人类工作量的比例达到3.1:1，即每个人类工作日对应3.1个代理工作日。
OpenAI研究人员使用AI代理的推理成本有多高？
按API价格计算，研究人员使用代理的推理成本中位数每天超过600美元，而第90百分位的研究人员每天花费超过7000美元。
