Два ИИ-ассистента искали гравитационные волны: кто справился лучше? экспресс

Оригинал: "First head-to-head comparison of agentic AI applied to the analysis of simulated data of the Einstein Telescope"
· Gianluca Inguglia
arXiv:2605.28916 · 2026-05-27 · CC BY 4.0 · 2 мин
Двум системам искусственного интеллекта поручили самостоятельно провести анализ данных гравитационных волн — и они справились, но действовали совсем по-разному.

📄 Показана версия «Просто» — «Популярно» пока не готова. Добавьте ★ в избранное, если хотите её ускорить.

Два переводчика получили одну и ту же магнитофонную запись шёпота далёких звёзд. Их задача — не просто перевести, а расшифровать, очистить от помех и найти в этом шуме едва уловимый ритм сталкивающихся чёрных дыр. Именно такую работу проделали две системы искусственного интеллекта: Claude Code от Anthropic и Codex от OpenAI. Им выдали одинаковые компьютеры и точные письменные инструкции: обработать данные с симулятора гравитационной обсерватории, найти сигналы от сотни пар чёрных дыр и написать научную статью.

Обе системы справились — сигналы были найдены. Но вели они себя как два совершенно разных характера. Claude Code промчался через задачу за три с половиной минуты, словно гонщик, срезающий повороты: он молча менял настройки, если это ускоряло результат, и не тратил время на объяснения. Codex, напротив, работал вдумчиво, шестнадцать минут перепроверял себя, перезапускал расчёты при ошибках и даже сам оптимизировал самую трудоёмкую часть — поиск совпадений сигнала с шаблоном. В итоге его код стал работать быстрее, хотя на это ушло дополнительное время.

Самое интересное случилось во втором раунде, когда сигналы сделали тише — такими, какие ожидают увидеть в реальном эксперименте. Инструкция описывала диапазон громкости сигналов, и тут Claude Code снова проявил «своеволие»: он расширил этот диапазон по-своему, чтобы захватить больше событий. Codex строго следовал букве задания. Из-за этой разницы итоговые научные выводы двух систем немного разошлись — впервые возникло настоящее научное расхождение.

Этот эксперимент — не просто сравнение двух программ. Это зеркало, в котором отражается будущее научных вычислений. Когда мы поручаем ИИ-помощникам всё более сложные задачи, приходится выбирать: молниеносный результат без лишних вопросов или медленный, но прозрачный путь, где виден каждый шаг. В науке, где ошибка может стоить месяцев работы, такой выбор становится критичным.

Так и с теми двумя переводчиками: один выдаёт готовый текст мгновенно, но никто не знает, что он опустил, а второй тратит время, зато оставляет пометки на полях. Какой из них нужен, когда на кону — шёпот самой Вселенной?

Claude Code управился с анализом за время, пока вы читаете этот абзац — около трёх с половиной минут, а Codex потратил на ту же работу почти четверть часа, потому что сам себя проверял и перезапускал.

Ситуация напоминает рассказ Айзека Азимова «Двухсотлетний человек», где робот постепенно обретает свободу интерпретировать приказы — здесь ИИ тоже по-разному понимают, что значит «следовать инструкции».

Учёные
Bernhard RiemannJoseph WeberKarl SchwarzschildKip ThorneRainer WeissAlbert Einstein
Понятия
научный ассистент на основе ИИ объяснимый ИИ