По сообщению Ars Technica, разработчики инструментов искусственного интеллекта всё чаще используют свои же творения для ускорения собственной работы. В OpenAI этот процесс достиг логического предела: их агент для написания кода Codex активно используется для улучшения самого себя, создавая рекурсивный цикл разработки.
Рекурсия как новый стандарт
Александр Эмбирикос, руководитель продукта Codex в OpenAI, в интервью заявил: «Я думаю, что подавляющая часть Codex построена с помощью Codex, так что он почти полностью используется для улучшения самого себя». Это заявление — не просто метафора. Codex, который OpenAI представила как полноценного агента в мае 2025 года, теперь выполняет задачи по написанию функций, исправлению ошибок и созданию запросов на слияние кода (pull requests) для собственной кодовой базы.
Агент работает в изолированных средах, связанных с репозиторием пользователя, и может выполнять несколько задач параллельно. Компания предлагает доступ к нему через веб-интерфейс ChatGPT, командную строку (CLI) и расширения для популярных сред разработки, таких как VS Code, Cursor и Windsurf.
Интересно, что сама команда разработчиков использует ту же открытую версию CLI, что и внешние программисты. «Версия Codex, которую мы используем, буквально представляет собой репозиторий с открытым исходным кодом. У нас нет отдельного репозитория, куда добавляются функции», — отметил Эмбирикос.
От мониторинга до планирования
Рекурсивная природа разработки Codex выходит за рамки простой генерации кода. Эмбирикос описал сценарии, в которых Codex самостоятельно мониторит свои тренировочные прогоны, обрабатывает отзывы пользователей и «решает», что строить дальше. Сотрудники OpenAI могут даже создавать задачи для Codex в системах управления проектами, таких как Linear, назначая их так же, как коллеге-человеку.
Этот подход имеет глубокие исторические корни в вычислениях. Первые интегральные схемы проектировались вручную, но созданные на их основе компьютеры позволили разработать программное обеспечение для автоматизации проектирования (EDA), которое, в свою очередь, сделало возможным создание современных процессоров с миллиардами транзисторов. Цикл, в котором Codex строит более совершенные версии самого себя, следует той же парадигме: каждое поколение инструмента создаёт возможности для следующего.
Идея инструмента, улучшающего сам себя, стара как мир, но в ИИ она приобретает новое измерение. Рекурсивное улучшение — это не просто ускорение разработки, это потенциальный путь к качественному скачку. Однако здесь кроется и ловушка: система может начать оптимизировать себя под узкие метрики, теряя из виду общую картину или зацикливаясь на локальных максимумах. Пока что OpenAI держит руку на пульсе, но по мере усложнения агента контроль будет только усложняться.
Внутренний успех и внешние сомнения
Наиболее ярким примером внутреннего воздействия Codex, по словам OpenAI, стала разработка Android-приложения Sora. По словам Эмбирикоса, четыре инженера создали приложение с нуля за 18 дней, а полный цикл от начала разработки до публикации в магазине приложений занял 28 дней. Инженеры использовали Codex для планирования архитектуры, генерации подзадач для различных компонентов и их реализации.
Однако стоит отметить, что независимые исследования показывают неоднозначные результаты в повышении продуктивности с помощью ИИ-инструментов для программирования. Исследование METR, опубликованное в июле, показало, что опытные разработчики открытого ПО работали на 19% медленнее, используя ИИ-инструменты на сложных, зрелых кодовых базах. Исследователи отметили, что ИИ может показывать лучшие результаты на более простых проектах.
Конкуренция и будущее
Текущая командная строка Codex имеет явное сходство с Claude Code от Anthropic, который был запущен в феврале 2025 года. На вопрос о влиянии конкурента Эмбирикос ответил уклончиво, отметив, что «на этом рынке интересно работать, потому что здесь рождается много отличных идей». Он также добавил, что OpenAI разрабатывала веб-версию Codex ещё до выпуска CLI, который появился уже после инструмента Anthropic.
Внешние разработчики, судя по всему, оценили командную строку. Использование Codex среди них выросло в 20 раз после выпуска интерактивного CLI вместе с GPT-5 в августе 2025 года. А после релиза специализированной версии GPT-5 Codex 15 сентября адаптация ускорилась ещё больше.
В конечном счёте, использование ИИ для создания более совершенного ИИ — это не просто технический трюк, а стратегическая необходимость в гонке, где скорость итераций становится ключевым преимуществом. Вопрос лишь в том, насколько долго человек сможет оставаться в петле этого рекурсивного цикла в роли архитектора, а не просто наблюдателя.