OpenAI 曝光“北极星”项目，“2028大失业”可能真要来了
本文来自微信公众号： 极客公园 ，作者：桦林舞王，编辑：靖宇，原文标题：《OpenAI 曝光 「北极星」项目，「2028 大失业」可能真要来了》
不久前，一篇「2028年预测」的文章疯传网络，该文章指出由于AI的进步，2028年将会有很大一波失业浪潮，很多人的工作，将会被AI取代。
文章一出，叠加中东局势，重挫了当天美国股市。此事堪称玄幻，毕竟那篇文章一看就是由AI写的，但看起来正契合了人们对于「AI带来大失业」的恐惧心理，所以造成了如此大的影响。
近日，OpenAI曝光的一则消息，则让人们意识到，「2028年大失业」，可能并非是空穴来风。
近期，OpenAI首席科学家Jakub Pachocki在接受MIT Technology Review独家专访时说了一句让人脊背发凉的话——他们的「北极星」，是在2028年之前建成一套全自动的多智能体研究系统。
今年9月，第一阶段目标就会落地：
一个能独立处理特定研究问题的「自主AI研究实习生」。
这不是产品路线图里的占位符，也不是Altman在X上的一句随口豪言。这是OpenAI在把整个公司资源押注在一个方向上。
01
「北极星」的意义
科技公司说「北极星」的时候，通常意味着两件事：一是其他事情要为它让路，二是公司内部已经达成共识。
从过去两周OpenAI的动作来看，这个判断基本成立。
3月19日，OpenAI宣布收购开发者工具公司Astral，团队并入Codex部门；同一时间，公司宣布整合ChatGPT、Codex和浏览器为一个统一的桌面「超级应用」，由应用主管Fidji Simo主导，Greg Brockman协助推进组织改革。
碎片化产品时代宣告终结，OpenAI正在把所有筹码往一个方向推。
而这个方向，指向的是「让AI自己做研究」。
Pachocki的逻辑其实很清晰：推理模型、智能体、可解释性，这三条技术路线在OpenAI内部原本各自为战，现在要整合到一个目标下——造出能在数据中心里自主运行很长时间的AI研究员。他说，一旦这件事成了，「这是我们真正依赖的东西。」
前OpenAI研究员Andrej Karpathy的看法更直接——「所有大语言模型前沿实验室都会这样做，这是最终的BOSS战。」他补了一句话值得细品：「规模化当然会更复杂，但做这件事只是工程问题，它会成功。」
注意他的用词：不是「能不能」，是「什么时候」。
02
Anthropic在行动
就在OpenAI宣布「北极星」的同一天，Anthropic悄悄上线了Claude Code Channels——一个让开发者可以通过Telegram和Discord直接与正在运行的Claude Code会话交互的功能。
这件事单独看很小，放进整体趋势里看，就很重要。
Anthropic的逻辑是：与其告诉开发者AI未来能做什么，不如现在就让它嵌进开发者的真实工作流。Telegram和Discord不是学术论文，是程序员每天工作的地方。让Claude Code活在这里，意味着它从「工具」变成了「同事」。
社区里的反应印证了这个判断。
有用户直接说：「Claude通过这次更新把OpenClaw给杀了，你不再需要买一台Mac Mini。」这句话背后的含义是，Anthropic的基础设施改进，已经让开源替代方案失去了成本优势。
而从更宏观的时间线看，Anthropic在Claude Code上的迭代速度确实惊人。短短数周内，它融合了文本处理、数千个MCP技能集成和自主bug修复能力。OpenAI在通过收购Astral补强Codex的同时，Anthropic已经把Claude Code直接送进了开发者的聊天窗口。
两家公司都在奔向同一个终点，路线却截然不同——OpenAI在做「2028年的全自动研究员」，Anthropic在做「今天就能用的智能体工具」。
03
真正的难题
不过，这里有一个细节不能绕过去。
Pachocki在专访中做了一件很罕见的事——他主动谈到了安全和可控性的挑战，而且说得相当坦诚。
他说，他们的想法是用其他大语言模型，来「监控AI研究员的便签」，在行为出问题之前就捕捉到不良行为。但紧接着他承认：「对大语言模型的理解度，不足以让我们完全控制它们，要真正说『这个问题已经解决了』，还需要很长时间。」
一家公司的首席科学家说「我们还没有完全的控制力」，同时宣布要在2028年交出全自动AI研究系统，这两件事放在一起，值得所有人认真想一想。
这不是在唱衰，而是在理解这件事的真实难度。Pachocki能说出这句话，本身说明OpenAI内部对这条路的艰难有清醒认知。
技术层面，有一个被研究者总结的「卡帕西循环」值得参考——成功的自动化AI研究框架需要三个要素：一个有权修改单个文件的智能体、一个可以客观测试的单一指标、固定的实验时间限制。
这套框架已经开始在实际环境中产生结果。Shopify CEO Tobias Lütke就公开分享过一个案例：他让autoresearch智能体在夜间运行，第二天早上，智能体跑了37次实验，把模型性能提升了19%。
从概念到落地，这条路比想象中要短。
04
20000美元订阅费的未来
「北极星」项目不仅是技术上的优势，更是商业上的胜负手。
Paul Roetzer的一组数字让人想多看几遍：他援引OpenAI内部预测，到2029年，智能体业务单独就能带来290亿美元年收入，其中包括月费2000美元的「知识代理」和月费20000美元的「研究代理」。
这组数字说明，「AI研究员」从来不只是一个技术目标，它是一条收入路线图。
月费20000美元的「研究代理」，换算一下，是一个资深研究员年薪的几分之一，但它可以24小时不间断工作，同时跑37个实验。这不是替代某一个具体的人，而是重新定义了「研究生产力」本身是什么。
这让我想起Karpathy那句话——「这是最终的BOSS战」。他说的BOSS，不是竞争对手，而是AI能力的天花板本身。
一旦AI能够自主推进科学研究，AI进步的速度，将不再受限于人类研究员的数量和工时。
Pachocki也说了同样的意思，只是表达得更克制——「一旦系统能够在数据中心里自主运行很长时间，这是我们真正依赖的东西。」
2026年9月的AI研究实习生，不是终点，而是一个重要的起点。
#OpenAI #曝光北极星项目2028大失业可能真要来了
