不久前，一篇名为「2028年预测」的文章，在网络上疯狂传播，该文章表明，因为AI的进步，在2028年，将会出现很大一波失业浪潮，很多人的工作，将会被AI取代。
文章一经发布，再加上中东局势的影响，使得当天美国股市遭受了严重的挫折。这件事情简直如同玄幻事件一般，毕竟很明显那篇文章是由人工智能创作的，然而看上去却恰好符合了人们对于“人工智能导致大规模失业”这种恐惧心理，所以才造成了这般重大的影响。
最近，有一则被曝光的消息，这使得人们察觉到，“2028 年大失业”这种说法，或许并不是毫无根据的谣言。
近期，首席科学家 Jakub，在接受 MIT 独家专访时，说出了一句，让人脊背发凉的话，他们的「北极星」，是建成一套全自动的多智能体研究系统，在 2028 年之前。
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」。
这不属产品路线图里的占位标识，亦非于X上的一句随意夸言。这是将整个公司资源投放于一个方向之举。
01
「北极星」的意义
当科技公司提及「北极星」之际，一般来讲意味着两件事情，其一为其他诸多事情得为它作出让步，其二是公司内部此乃是已然形成的共识。
从过去两周 的动作来看，这个判断基本成立。
3月19日，宣布了收购开发者工具公司这一事项，该公司的团队被并入Codex部门；就在同一时刻，公司又宣布要把、Codex以及浏览器整合成为一个统一的桌面「超级应用」，此项工作由应用主管Fidji Simo主导，Greg协助其推进组织改革。
碎片化产品时代宣告终结， 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」。
一种逻辑其实特别地明晰：存在着推理模型，还有智能体，以及可解释性，这三重技术路线在内部原本是各自进行作战的，现在需要整合到一个目标之下，此目标乃是制造出能够在数据中心里自主运行颇为漫长时间的人工智能研究员。他讲道，一旦这件事情得以成功，“这便是我们真正所依赖的事物。”。
之前身为研究员的那个人的看法更为直接，其表示「所有大语言模型前沿实验室都会采取这样的做法，这可是最终的 BOSS 战。」，而后他补充了一句值得仔细品味琢磨的话，那便是「规模化理所当然会更加复杂，不过去做这件事情仅仅只是工程方面的问题，它必定会成功。」。
注意他的用词：不是「能不能」，是「什么时候」。
02
在行动
恰好是在宣告「北极星」的那同一日，悄无声息地推出了Code，它这种功能能够让开发者借助特定方式直接跟正在运行的Code会话实施交互。
这件事单独看很小，放进整体趋势里看，就很重要。
其逻辑所在为：相较于向开发者讲述AI未来能够达成的事项，倒不如当下便将它嵌入至开发者实际的工作流程之中。并且，这里并非是学术论文的范畴，而是程序员每日开展工作的场所。使得Code在此处得以存在，就意味着它从“工具”转变成为了“同事”。
社区里的反应印证了这个判断。
用户直接表述：「借由此次更新将其杀灭，你无需再购置一台 Mac Mini。」此句话语背后所蕴含的意思是，其所涉及的这部分相关基础设施的改进，已然致使开源替代方案丧失了成本方面的优势。
从较为宏观的时间线去进行观察，其在Code方面的迭代速度着实令人惊叹不已。仅仅是短短的数周时间里面，它先是融合了文本处理功能，接着又集成了数千个MCP技能，并且还具备了自主bug修复能力。在此期间，在通过收购行为来对Codex进行补强的情况下，已然将Code直接推进到了开发者的聊天窗口之中。
两家公司都正朝着同一个终点奔去，然而路线却全然不一样，一家在做那种到2028年才会有的全自动研究员，另一家在做当下今天就能够使用的智能体工具。
03
真正的难题
不过，这里有一个细节不能绕过去。
在专访期间，他做了一件极为罕见之事，他主动提及了安全以及可控性方面的挑战，并且表述得颇为坦诚。
他表示，他们有着这样的一种想法，那就是运用其他的大语言模型，去“监控AI研究员的注解”将在行为出现问题以前就捕捉住不良行为。然而紧接着他便予以承认：“对于大语言模型的理解程度，并不足以让我们能够十足地对它们进行控制，若要切实地讲‘这个问题已然获得妥善解决了’，仍需要耗费相当漫长的时间。”。
一位身为一家公司之首席科学家者称，“我们尚未具备全然的控制力”，与此同时，其宣告将于2028年交出全自动AI研究系统？此两件事情并列一处，着实值得所有之人认真去思索一番。
这并非是在进行唱衰之举，而是在于对这件事情所存在的真实难度予以理解，能够将这句话说出来，其本身就表明，内部对于这条路所具备的艰难程度有着清醒的认知。
在技术上来说，存在着一个被那些进行研究的人所总结出来的「卡帕西循环」是值得去参考借鉴的，成功的自动化的 AI 研究框架它是需要具备三个要素的，其一呢是要有一个能够拥有权力去修改单个文件的智能体，其二是要有一个能够进行客观测试的单一指标，其三是要有固定的实验时间限制。
这套框架已然开始于实际环境当中生成结果，CEO Lütke曾公开分享过一个案例，他致使智能体在夜间展开运行，到了第二天早上之际，智能体进行了37次实验，结果将模型性能提升了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。
存在一组属于 Paul 的数字，这组数字致使一些人萌生想要多瞧看几遍的想法，他所引用的是内部预测其表明，一直到 2029 年的时候，智能体业务单单凭借自身就能够实现带来 290 亿美元的年度收入这般情况，这里面涵盖了月费用为 2000 美元的“知识代理”以及月费用为 20000 美元的“研究代理”。
这组数字表明，“AI研究员”从来都不单单只是个技术目标，它是一条有着收入情况的路线图。
有着月费为20000美元的那所谓「研究代理」，经过换算之后，它占一个资深研究员年薪的几分之一呢，然而它能够24小时不间断地去工作，并且同时开展37个实验。事实并非是替代某一个具体的人，而是对「研究生产力」本身到底是什么进行了重新定义。
这致使我回想起，那句话语——「这属于最终的 BOSS 战」。他所提及的 BOSS，并非是竞争对手，而是 AI 能力的天花板自身。
倘若AI具备了自行推动科学研究的能力，那么AI进步的速率，便不会再被人类研究员的数目以及工作时长所限制。
将同样的意向予以表述，只是在表达层面更为克制，即「一旦系统于数据中心之内能够独立自主地运行相当长的时段，此乃我们切实所倚赖之物」。
在 2026 年 9 月，存在着这样一个身份是 AI 研究实习生的情况，它可不是最终的结局，相反，它是一个具备着相当重要意义的起始点。
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