AI-translated from English; not yet reviewed by a fluent editor.

# Sa isang proyekto ng AI model, mga ahente ang nagmungkahi ng mga paraan ngunit mga mananaliksik ang gumawa ng huling pasya

> Sinuri ng pangkat ng Atria Dawn ang 769 tala ng gawain mula sa sarili nitong pagbuo ng modelo. Madalas magmungkahi ng mga paraan at magrebisa ng resulta ang mga ahente, samantalang iniulat ng mga kalahok na tao ang gumawa ng karamihan sa mga huling pasya. Isang proyekto lamang ang inilalarawan ng mga natuklasan.

By BIG CHANGE Editorial

Published: 2026-09-27T17:05:31.968Z
Updated: 2026-09-27T17:05:31.968Z
Canonical: https://bigchange.ai/blog/atria-dawn-ai-agents-human-research-decisions

![Conceptual charcoal illustration of an anonymous researcher in profile considering code-like marks on a desktop monitor, with one hand on a mouse.](https://bigchange.ai/api/media/file/atria-dawn-research-choice-hero-v1.png)
AI-generated conceptual illustration by BIG CHANGE.

Gumamit ng AI ang pangkat na bumubuo sa Atria Dawn Preview sa 713 sa 739 gawaing may malinaw na sagot ng mga kalahok tungkol sa paggamit ng AI. Sa [pag-aaral nila sa sarili nilang gawain sa pagbuo](https://arxiv.org/html/2609.15818v2), tao pa rin ang gumawa ng huling pasya sa 85.5% ng mga naitalang pasya tungkol sa mga pamamaraan o parameter. Binabanggit sa pamagat ng papel ang “agentic superintelligence,” ngunit mas tiyak na inilalarawan ng mga tala ng gawain kung paano hinati ng pangkat ang trabaho.

Isinumite ang [preprint](https://arxiv.org/abs/2609.15818) noong Setyembre 14 at binago noong Setyembre 17, 2026. Nakabatay ito sa 769 tala ng gawain mula sa 56 kalahok, gayundin sa mga log ng ahente, sa iisang proyekto ng pagbuo ng modelo. Inilalarawan ng mga may-akda ang mga tala bilang case study kung paano gumamit ng mga ahente ang kanilang pangkat sa pagbuo ng Atria Dawn Preview.

## Ang malaking pagbabago

- **Ano ang nagbago:**Itinala ng pangkat kung paano pinagsaluhan ng mga ahente at tao ang mga partikular na pasya sa pananaliksik habang bumubuo ng modelo, at ibinukod nito ang mungkahi sa huling pasya.
- **Bakit mahalaga:**Maaaring bumuo ng paraan at magsagawa ng rebisyon ang isang ahente habang pinipili pa rin ng mananaliksik ang layunin, inaaprubahan ang paraan at nagpapasya kung natutugunan ng resulta ang pamantayan ng gawain. Hindi nakikita ang magkakaibang papel na ito kung bibilangin lamang ang mga kilos ng ahente.
- **Ano ang dapat bantayan:**Obserbasyon ito mula sa gawain ng iisang pangkat, at malaking bahagi ng ebidensiya tungkol sa mga pasya ay nagmula sa mga kalahok. Hindi pinatutunayan ng mga natuklasan kung paano hinahati ng ibang laboratoryo ng AI ang mga pasya o kung kayang likhain ng mga ahente nang nagsasarili ang mga kahalili nila.

## Maraming paraan ang iminungkahi ng mga ahente; tao ang pumili sa karamihan

Pinakamalinaw ang pagkakaiba sa 567 naitalang pasya tungkol sa mga pamamaraan o parameter mula sa mga kalahok na may tungkuling magsagawa. Iniulat sa papel na nagmungkahi ng opsiyon ang AI sa 64.6% ng mga pasyang iyon. Ang pinakamalaking iisang kategorya, na 55.4%, ay “AI ang nagmumungkahi, tao ang pumipili.” Tao ang gumawa ng huling pasya sa 85.5%; AI naman sa 9.2%. Iniugnay ang natitirang mga pasya sa panlabas na limitasyon.

Nag-iba ang hatian ayon sa tanong. Tao ang gumawa ng huling pasya sa 93.4% ng 603 pasya tungkol sa mga layunin o saklaw at 81.9% ng 542 pasya tungkol sa mga pamantayan ng pagtanggap. Mas madalas magmungkahi ng paraan ang AI kaysa layunin. Itinatala rin sa pigura ng papel na tao ang pumili sa huling layunin sa 144 sa 151 gawaing itinuring ng mga kalahok na hindi maisasagawa kung walang AI.

Inilalarawan ng mga porsiyentong ito ang iniulat na mga papel sa pagpapasya. Hindi nito sinusukat kung may sapat na batayan ang bawat pasya ng tao. Ipinakahulugan ng mga may-akda ang padron bilang paggabay ng mga mananaliksik sa gawain habang bumubuo ng mga opsiyon ang mga ahente sa loob ng itinakda ng mga tao. Idinodokumento ng case study ang ipinagkatiwalang pagsasagawa ng gawain kasabay ng pananatili ng huling kapangyarihan sa pasya sa proyektong ito.

## Madalas ibalik sa trabaho ng puna ng tao ang mga ahente

Inalala ng mga kalahok ang pinakamalaking suliranin sa bawat gawain. Sa 588 gawaing may naitalang suliranin at tugon, nagpatuloy ang 447, o 76.0%, sa tulong ng tao; nakabawi nang nagsasarili ang mga ahente sa 135, o 23.0%. Kabilang sa pangunahing anyo ng tulong ang karagdagang konteksto o paglilinaw sa mga kailangan (207 gawain) at pagtukoy sa problema o pagpapalit ng paraan (204). Tao ang pumalit sa pangunahing gawain sa apat na kaso.

Ipinakikita ng mga tala ng resulta ang kahawig na hatian. Sa 627 gawaing alam ang kinalabasan ng pangunahing AI output, kinailangan ng malaking rebisyon sa 354. Sa bahaging ito, binago ng ahente ang resulta matapos makatanggap ng puna ng tao sa 75.4% ng kaso, samantalang direktang nag-edit ang tao sa 19.2%. Kayang ituro ng mananaliksik ang pagbabagong kailangan nang hindi siya mismo ang gumagawa nito.

Tumaas din ang isang sukat sa log habang umuunlad ang proyekto: para sa pangkat na may 22 kalahok, tumaas mula 11.0 noong Agosto 7 tungo sa 28.5 noong Setyembre 4 ang pang-araw-araw na median ng mga naka-log na kilos ng ahente sa bawat prompt ng tao. Gumagamit ang sukat ng naunang pitong araw at may wastong ratio para sa 21 o 22 tao kada araw. Binibilang nito ang aktibidad kaya hindi nito pinatutunayang lumawak ang kapangyarihan ng mga ahente o bumuti ang resulta nila.

## Ano ang kayang patunayan ng mga tala ng gawain

Tinantiya ng mga kalahok kung matatapos nila ang sarili nilang bahagi ng gawain nang walang AI at taglay pa rin ang kaparehong saklaw, kalidad at iba pang mapagkukunan. Itinuring nilang hindi maisasagawa nang walang AI ang 151 sa 455 natapos na gawaing may sapat na sagot, o 33.2%. Kontra-katotohanang pagtataya ito batay sa sariling ulat, hindi eksperimento kung saan inulit ng pangkat ang mga gawaing iyon nang walang ahente. Hindi nito pinatutunayang walang sinumang susubok sa mga ito sa ibang kondisyon.

Hindi inilalahad sa papel ang paraan ng pagpili sa 56 kalahok o 769 tala ng gawain, at hindi nagbibigay ang mga pampublikong link nito ng pinagbabatayang sagot ng mga kalahok o log ng ahente para sa malayang muling pagsusuri. Sinusuri ng mga resulta sa benchmark ang Atria Dawn Preview bilang modelo. Hindi nito ipinakikitang kusang pinahusay ng sistemang AI ang kahalili nito. Para sa mga pangkat na nagpapasya kung ano ang ipagkakatiwala, tiyak ang iniulat na hangganan: madalas magmungkahi at magrebisa ng gawain ang mga ahente sa proyektong ito, samantalang iniulat ng mga kalahok na sila pa rin ang gumawa ng karamihan sa mga pasya tungkol sa layunin, paraan at pamantayan ng pagtanggap.

## Sources

- [Pangkat ng Atria, Atria Dawn: The Dawn of Agentic Superintelligence, arXiv v2](https://arxiv.org/html/2609.15818v2) — Pangunahing case study. Inilalahad sa Seksyon 4 at Mga Pigura 6–10 ang mga sukat sa gawain, pasya, pakikialam, rebisyon at log. Mula sa sariling proyekto ng mga may-akda sa pagbuo ng modelo ang mga tala; hindi inilalarawan sa papel ang kinatawang pagpili ng sampol at hindi ibinibigay ang pinagbabatayang mga sagot ng kalahok at log ng ahente.
- [Talaan at kasaysayan ng mga bersiyon ng Atria Dawn sa arXiv](https://arxiv.org/abs/2609.15818) — Kinukumpirma nito ang pagsumite ng preprint noong Setyembre 14, rebisyong v2 noong Setyembre 17 at link sa buong PDF. Hindi ebidensiya na nakamit ang nagsasariling superintelligence ang pamagat ng papel.
- [Pampublikong repositoryo ng Atria Dawn Preview](https://github.com/atria-asi/Atria-Dawn-Preview) — Nagbibigay ang naka-link na pampublikong repositoryo ng materyal para sa release ng modelo at PDF ng papel. Nang suriin, wala rito ang mga sagot sa pag-aaral kada gawain, log ng ahente o script upang muling suriin ang mga pigura tungkol sa pagpapasya ng tao at ahente.
- [The Decoder: Mas maraming gawain sa pagbuo ng modelo ang ginagawa ng mga ahente ng AI, ngunit tao pa rin ang nagpapasya](https://the-decoder.com/ai-agents-do-more-of-the-work-in-model-development-but-humans-still-make-the-decisions/) — Ikalawang ulat na nagpasimula sa takdang-araling ito. Sinuri ng BIG CHANGE ang mga pahayag nito tungkol sa pag-aaral batay sa pangunahing papel at itinuring na pasya ng mga kalahok, hindi patunay na hindi sisimulan kailanman ang gawain, ang natuklasan tungkol sa pagiging hindi maisasagawa nang walang AI.