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

# В проекте по созданию одной модели ИИ агенты предлагали методы, а окончательный выбор делали исследователи

> Команда Atria Dawn изучила 769 записей о задачах в рамках разработки собственной модели. Агенты часто предлагали методы и вносили изменения в результаты, тогда как участники сообщали, что большинство окончательных решений принимали люди. Выводы относятся к одному проекту.

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.

При разработке Atria Dawn Preview команда использовала ИИ в 713 из 739 задач, по которым участники дали ясный ответ об использовании ИИ. В [исследовании собственной работы по разработке модели](https://arxiv.org/html/2609.15818v2) выяснилось, что в 85,5% записанных решений о методах или параметрах окончательный выбор оставался за людьми. В заголовке статьи упоминается «агентный сверхинтеллект», но записи задач дают более конкретную картину распределения работы в команде.

Текст [препринта](https://arxiv.org/abs/2609.15818) был подан 14 сентября и пересмотрен 17 сентября 2026 года. Он основан на 769 записях о задачах 56 участников и журналах агентов в рамках одного проекта разработки модели. Авторы описывают эти данные как пример того, как их команда использовала агентов при создании Atria Dawn Preview.

## Главное изменение

- **Что изменилось:** Команда зафиксировала, как агенты и люди делили конкретные исследовательские решения в проекте разработки модели, отдельно записывая предложение и окончательный выбор.
- **Почему это важно:** Агент может предложить метод и внести изменения, тогда как исследователь все еще выбирает цель, одобряет метод и решает, соответствует ли результат критериям задачи. Если считать только действия агента, эти разные роли теряются.
- **На что обратить внимание:** Это наблюдения за работой одной команды, причем значительная часть сведений о решениях получена от участников. Выводы не показывают, как распределяются решения в других лабораториях ИИ, и не доказывают, что агенты способны автономно создавать своих преемников.

## Агенты часто предлагали методы, но люди выбирали большинство

Наиболее ясное различие видно по 567 записанным решениям о методах или параметрах, принятым участниками, отвечавшими за выполнение задач. Согласно статье, ИИ предлагал вариант в 64,6% таких решений. Крупнейшей отдельной категорией — 55,4% — были случаи «ИИ предлагает, человек выбирает». Люди принимали окончательное решение в 85,5% случаев, ИИ — в 9,2%. Остальные решения были обусловлены внешними ограничениями.

Распределение зависело от типа вопроса. Люди принимали окончательное решение по целям или объему работы в 93,4% из 603 случаев, а по критериям приемки — в 81,9% из 542 случаев. ИИ гораздо чаще предлагал методы, чем цели. На рисунке в статье также указано, что люди выбрали окончательную цель в 144 из 151 задачи, которые участники сочли невыполнимыми без ИИ.

Эти проценты описывают заявленные роли при принятии решений. Они не измеряют, насколько хорошо каждый выбор человека был обоснован. Авторы трактуют эту картину как работу, в которой исследователи задавали направление, а агенты генерировали варианты в рамках установленных людьми требований. В этом исследовании показано, что делегированное выполнение сочеталось с сохранением окончательных полномочий у людей.

## Обратная связь людей часто возвращала агентов к работе

Участники вспоминали наиболее существенную трудность для каждой задачи. Из 588 задач с записанной трудностью и реакцией 447, или 76,0%, продвинулись благодаря помощи человека; в 135 случаях, или 23,0%, агенты справились самостоятельно. Чаще всего требовался дополнительный контекст или уточнение требований (207 задач) либо диагностика проблемы или смена метода (204 задачи). В четырех случаях человек взял на себя основную работу.

Записи результатов показывают схожее разделение. Из 627 задач с известным итогом для основного результата ИИ 354 потребовали существенной переработки. В этой подгруппе агент менял результат после обратной связи от человека в 75,4% случаев, а человек непосредственно редактировал его в 19,2%. Исследователь мог указать, что изменить, не выполняя правку самостоятельно.

В ходе разработки вырос и один показатель журналируемой активности: у группы из 22 участников дневная медиана числа записанных действий агента на один запрос человека увеличилась с 11,0 7 августа до 28,5 4 сентября. Показатель рассчитан по предшествующему семидневному периоду; за каждый день действительные коэффициенты были доступны для 21 или 22 человек. Он считает активность, но не доказывает, что агенты получили больше полномочий или стали выдавать лучшие результаты.

## Что можно узнать из записей задач

Участники оценили, смогли бы они выполнить свою часть задачи без ИИ при том же объеме, качестве и доступных ресурсах. Из 455 завершенных задач с помощью ИИ, по которым имелись пригодные ответы, 151 — или 33,2% — были признаны невыполнимыми без ИИ. Это контрфактическая самооценка, а не эксперимент, в котором команда повторила бы задачи без агента. Она не доказывает, что при других условиях никто не взялся бы за эту работу.

В статье не описана процедура отбора 56 участников или 769 записей о задачах, а доступные ссылки не содержат исходные ответы участников и журналы агентов для независимого повторного анализа. Результаты тестов оценивают Atria Dawn Preview как модель. Они не показывают, что система ИИ автономно улучшила своего преемника. Для команд, решающих, что поручать агентам, вывод исследования ограничен: в этом проекте агенты часто предлагали и пересматривали результаты, а участники сообщали, что сохраняли большинство решений о целях, методах и критериях приемки.

## Sources

- [Команда Atria: Atria Dawn — рассвет агентного сверхинтеллекта, версия 2 на arXiv](https://arxiv.org/html/2609.15818v2) — Основное исследование конкретного проекта. Раздел 4 и рисунки 6–10 содержат показатели задач, решений, вмешательств, правок и журналируемых действий. Данные получены в собственном проекте авторов по разработке модели; репрезентативная выборка не описана, исходные ответы участников и журналы агентов не предоставлены.
- [Запись Atria Dawn на arXiv и история версий](https://arxiv.org/abs/2609.15818) — Подтверждает подачу препринта 14 сентября и обновление до версии 2 от 17 сентября, а также содержит ссылку на полный PDF. Заголовок статьи не доказывает, что был достигнут автономный сверхинтеллект.
- [Публичный репозиторий Atria Dawn Preview](https://github.com/atria-asi/Atria-Dawn-Preview) — В открытом репозитории доступны материалы о выпуске модели и PDF статьи. При проверке в нем не было ответов по отдельным задачам, журналов агентов или скриптов для повторного анализа диаграмм решений людей и агентов.
- [The Decoder: агенты ИИ выполняют больше работы при разработке моделей, но решения по-прежнему принимают люди](https://the-decoder.com/ai-agents-do-more-of-the-work-in-model-development-but-humans-still-make-the-decisions/) — Вторичный материал, послуживший поводом для задания. BIG CHANGE сверил утверждения об исследовании с основной статьей и рассматривает оценку невыполнимости без ИИ как мнение участников, а не доказательство того, что за работу никогда бы не взялись.