最近，有人声称已经创造出具有独立科研能力的AI实习生，引发了广泛关注。
作者｜桦林舞王
最近，一篇关于2028年的预测文章在网络上迅速传播，该文章警告称由于人工智能技术的进步，到2028年可能会出现大规模失业现象，很多岗位将被AI取代。
这篇文章引起了市场的剧烈反应，尤其是结合中东局势，导致美国股市大幅下跌。尽管这篇文章看起来像是AI创作的，但它确实触及了人们对AI可能引发大规模失业的担忧。
最近，OpenAI公布的消息进一步证实了这种担忧可能不是空穴来风。
OpenAI首席科学家Jakub Pachocki在接受《麻省理工科技评论》独家采访时提到，他们的目标是在2028年前建立一套全自动的多智能体研究系统。
今年9月，他们将实现首个阶段目标，即开发出能够独立处理特定研究问题的“自主AI研究实习生”。
这并不是一个空洞的目标，而是OpenAI正在全力以赴推进的项目。
当科技公司提及“北极星”时，通常意味着他们将把所有资源集中在这个目标上，内部也已经达成共识。
01
「北极星」的意义
近期OpenAI的一系列行动也表明，他们正朝着这个方向努力。
最近，OpenAI宣布收购了开发者工具公司Astral，同时整合了ChatGPT、Codex和浏览器功能，打造了一个统一的桌面“超级应用”。
OpenAI正在将所有资源集中在让AI自主进行研究这一方向上。
Pachocki的逻辑十分清晰：推理模型、智能体和可解释性这三条技术路线，现在都集中在打造一个能够在数据中心长期自主运行的AI研究员。
前OpenAI研究员Andrej Karpathy认为，所有大型语言模型实验室都会朝着这个方向发展，这是最终的目标挑战。
Anthropic也在积极行动，他们上线了Claude Code Channels，让开发者可以直接与正在运行的Claude Code进行交互。
Anthropic认为，让AI嵌入到开发者的日常工作流中，是让AI真正融入团队的关键一步。
开发者社区的反馈证实了这一策略的有效性。
02
Anthropic的进展速度惊人，短短几周内，他们就将Claude Code整合进了开发者的聊天窗口。
两家企业虽采取不同路线，但都在朝着同一个目标前进。
Pachocki在接受采访中罕见地谈到了安全和可控性的挑战，并坦诚地表示，目前还没有完全掌握这些技术。
他说，他们使用其他大语言模型来监控AI研究员的行为，但承认完全控制这些AI系统还需要很长时间。
这段话值得所有人深思，因为它反映了技术发展的复杂性和挑战。
Pachocki的坦诚表明，OpenAI对于这条路的艰难有着清醒的认识。
从理论到实践，这一过程比许多人想象的要快得多。
“北极星”项目不仅是一个技术挑战，也是一个商业上的关键。
03
真正的难题
Paul Roetzer引用OpenAI内部预测，指出到2029年，智能体业务预计将带来290亿美元的年收入。
这些数字表明，“AI研究员”不仅是一个技术目标，更是一个收入增长的路线图。
20000美元的月费，相比资深研究员的年薪，虽然看似高昂，但AI可以24小时不间断工作，同时进行37个实验。
这种效率的提升，重新定义了“研究生产力”的概念。
一旦AI能够自主推进科学研究，AI进步的速度将不再受人类的限制。
Pachocki也表达了类似的观点，尽管表达得较为谨慎。
2026年9月的AI研究实习生项目，虽然只是开始，但它将开启一个全新的研究时代。
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。
*头图Leading Edge Only
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