Интерактивному ответу ChatGPT не обязательно обращаться к модели при каждом движении ползунка. В стороннем исследовании Раби Шанкера Гухи описана схема: модель генерирует код, сервер его компилирует, а приложение отображает результат через собственные готовые компоненты. После этого взаимодействие может обрабатываться локально.

По разбору Гухи, модель пишет на языке DIL: обычный текст в Markdown, похожие на JSX теги компонентов и JavaScript для состояния и логики. Сервер превращает этот ответ в JavaScript-программу и отдельный JSON-документ с текстом и данными. Код здесь действительно генерируется; готовый каталог определяет, какими компонентами приложение покажет результат.

Сервер также подготавливает ещё не дописанный ответ к отображению: отбрасывает незавершённые конструкции, закрывает открытые элементы и проверяет свойства по каталогу. Неизвестные свойства и значения неподходящего типа удаляются с записью диагностик. Ключи состояния позволяют сохранять выбранные пользователем значения при повторной компиляции растущего ответа.

Скомпилированная программа выполняется в изолированном фоновом исполнителе JavaScript (Web Worker), который запускается через скрытый встроенный фрейм страницы (iframe). Фрейм служит средой запуска, а фоновый исполнитель вычисляет изменения интерфейса и передаёт их странице; сама страница отображает известные компоненты ChatGPT. Исследователи описывают ограничения доступа к сети и другим возможностям среды, а также перезапуск зависшего исполнителя.

В примере из источника ползунок меняет число мест, от которого зависит цена. Страница передаёт идентификатор обработчика и новое значение исполнителю, тот обновляет состояние и возвращает изменения. Новый вызов модели для этого не нужен. Так сгенерированный ответ получает собственную работающую логику.

Есть и отдельный путь для задач за пределами каталога. Для AppBlock модель пишет самостоятельное приложение на HTML, CSS и JavaScript, которое отображается в iframe. Поэтому ограничение готовыми компонентами относится к описанному механизму Intelligent UI, а не ко всем интерактивным ответам.

Практический вывод для собственной разработки: каталог компонентов, проверка свойств и изолированное выполнение позволяют задать рамку для сгенерированного интерфейса. При этом логику обычных действий можно выполнять локально. Описанные меры сами по себе не доказывают безопасность всей реализации.

Источник

Исследование Раби Шанкера Гухи, 8 октября 2026 года. В разделе Methodology автор указывает изучение сетевого трафика собственных аккаунтов и публичного JavaScript ChatGPT в октябре 2026 года с GPT-6 и GPT-6 Thinking. Это сторонний разбор, а не официальная спецификация OpenAI; независимая проверка здесь не проводилась.

Следующий шаг

ChatGPT получил интерактивные ответы и загрузку аудио — продолжение о пользовательских возможностях, устройство которых рассматривает этот разбор.

Если вы проектируете приложение с ИИ, полезно определить, какие компоненты доступны модели и какие действия интерфейс должен выполнять локально.

Если захотите обсудить, как это применить у себя или в команде — пишите в Telegram @pimenov