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突发,OpenAI 曝光「北极星」项目,美股大跌,人类何去何从

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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。
「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」。


IP属地:四川1楼2026-03-22 13:18回复
    Anthropic在行动
    就在OpenAI宣布「北极星」的同一天,Anthropic悄悄上线了ClaudeCodeChannels——一个让开发者可以通过Telegram和Discord直接与正在运行的ClaudeCode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ClaudeCode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MacMini。」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ClaudeCode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ClaudeCode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」。


    IP属地:四川2楼2026-03-22 13:18
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      2026-04-20 13:03:40
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      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。ShopifyCEOTobiasLütke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。


      IP属地:四川3楼2026-03-22 13:18
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        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。PaulRoetzer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。


        IP属地:四川4楼2026-03-22 13:18
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          本帖内容转自互联网:极客公园 由msn推送


          IP属地:四川5楼2026-03-22 13:20
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