[Перевод] Time Horizon моделей AI: почему рост скорости зависит от сферы применения

В статье Measuring AI Ability to Complete Long Software Tasks (Kwa & West и др., 2025) команда METR ввела понятие 50% time horizon модели: это длительность задачи (в пересчете на время выполнения профессиональным подготовленным человеком), которую модель может автономно завершить с вероятностью 50%. Мы оценили time horizon у флагманских моделей, выпущенных с 2019 года, на бенчмарке, объединяющем три набора задач в области программирования и исследований, с длительностью от 1 секунды до 16 часов для человека (HCAST, RE-Bench и SWAA; далее — METR-HRS). METR обнаружила, что time horizon удваивается каждые 7 месяцев, с возможным ускорением до 4 месяцев в 2024 году.

Существенным ограничением того анализа был домен задач: все они относились к программной инженерии или исследовательской деятельности, в то время как известно, что способности AI значительно варьируются между типами задач^[1]. В этом исследовании мы рассматриваем, сохраняются ли аналогичные тренды к другим типам задач, включая автономное вождение и агентное использование компьютера, применяя методологию, позволяющую оценивать time horizon на менее детализированных данных. Данные для многих из этих бенчмарков менее надежны по сравнению с оригинальной работой, и результаты по каждому отдельному бенчмарку следует трактовать как шумные. Однако в совокупности они демонстрируют схожую динамику.

Домен программного обеспечения и reasoning-задач — таких как научные QA (GPQA), математические соревнования (MATH, Mock AIME), полуреалистичные задачи по программированию (METR-HRS) и соревновательное программирование (LiveCodeBench) — показывает time horizon в диапазоне 50–200+ минут, который в настоящее время удваивается каждые 2–6 месяцев. Таким образом, ~100-минутные time horizons и ~4-месячное время удвоения, наблюдавшиеся на METR-HRS в исходной работе, скорее всего, не являются исключением.