reymer.ai

Секретное оружие Сэма Альтмана: как OpenAI подсадила своих сотрудников на GPT-5

Пока мир ждет релиза, внутри компании уже работает агент на базе GPT-5, который заменяет целый отдел аналитиков. Мы узнали, как он устроен.

Обновлено:
2 мин чтения
1 просмотров
Секретное оружие Сэма Альтмана: как OpenAI подсадила своих сотрудников на GPT-5

Представьте, что у вас есть сотрудник, который знает наизусть 600 петабайт данных, никогда не спит и пишет идеальные SQL-запросы быстрее, чем вы успеваете налить кофе. Звучит как фантастика? Для сотрудников OpenAI это уже рутина.

Компания приоткрыла завесу тайны над своим внутренним инструментом — Data Agent. И это не просто чат-бот, а полноценная автономная система, работающая на базе еще не выпущенной модели GPT-5 и Codex.

Почему это меняет всё?

Главная проблема больших корпораций — это «болото данных». У OpenAI более 70 000 датасетов. Раньше аналитики тратили дни, пытаясь понять, какую таблицу использовать. Теперь они просто спрашивают агента: «Где у нас самые ненадежные поездки такси в Нью-Йорке?».

Агент не просто ищет ответ. Он думает:

  1. Сам пишет код для извлечения данных.
  2. Проверяет себя: если результат выглядит странно (например, ноль строк), он ищет ошибку в своей логике и исправляет её.
  3. Учится на ошибках: у агента есть память. Если вы поправили его один раз, он запомнит это навсегда.

6 слоев контекста

Секрет не только в GPT-5, но и в том, как агента «заземлили». Он не галлюцинирует, потому что использует шесть слоев проверки:

  • Метаданные и Lineage: понимает, откуда данные пришли.
  • Человеческие аннотации: эксперты объясняют смысл колонок.
  • Codex Enrichment: агент читает код, чтобы понять суть данных.
  • Корпоративная база знаний: читает Slack и Notion, чтобы знать контекст запусков.
  • Память: запоминает прошлые исправления.
  • Runtime-проверка: делает пробные запросы к базе в реальном времени.

Что это значит для нас?

OpenAI фактически показала будущее офисной работы. Это конец эпохи, когда мы тратили 80% времени на поиск информации и только 20% — на решения. Если этот инструмент станет публичным (а технологии Codex и Embeddings уже доступны), профессия дата-аналитика трансформируется навсегда. Вопрос лишь в том, готовы ли мы доверить ИИ не просто писать письма, а принимать решения на основе данных, которые мы сами уже не в силах переварить.

TL;DR

Главное

OpenAI создала внутреннего автономного агента на базе GPT-5, который самостоятельно пишет SQL, проверяет свои ошибки и обучается на действиях сотрудников, сокращая время анализа с дней до минут.

Ключевые факты

  • /База данных: 600 петабайт и 70 000 таблиц
  • /Технологии: GPT-5, Codex, Evals API
  • /Пользователи: 3500+ сотрудников внутри OpenAI
  • /Особенность: Агент обладает долгосрочной памятью и учится на правках пользователей

Инсайт

Главная фишка не в мощности модели GPT-5, а в системе «саморефлексии»: агент способен понять, что его SQL-запрос вернул бред, и исправить его без участия человека.

Источник:Openai

Читайте также