OpenAI розкрив проект «Полярна зірка», «велике безробіття 2028» може справді прийти

Незабаром у мережі поширилася стаття «Прогноз на 2028 рік», яка вказує, що через прогрес штучного інтелекту у 2028 році очікується масштабна хвиля безробіття, багато робочих місць будуть замінені AI.

Після публікації статті, у поєднанні з ситуацією на Близькому Сході, американські фондові ринки того дня зазнали значних втрат. Це виглядає фантастично, адже стаття явно була написана AI, але вона відповідала страхам людей щодо «масового безробіття через AI», тому й мала такий вплив.

Нещодавно OpenAI оприлюднила новину, яка змушує задуматися: «Масове безробіття 2028 року» може бути не просто припущенням.

Недавно головний науковець OpenAI Jakub Pachocki у ексклюзивному інтерв’ю MIT Technology Review сказав щось, що змусило здригнутися — їхня «Північна зірка» — створити до 2028 року повністю автоматизовану систему досліджень із кількома агентами.

Цього вересня заплановано досягти першої цілі:

«Автономний AI-дослідник-стажист», здатний самостійно вирішувати конкретні дослідницькі задачі.

Це не просто заповнювач у дорожній карті продукту, і не випадкова заява Altman у X. Це — стратегічне рішення OpenAI зосередити всі ресурси на одному напрямку.

Значення «Північної зірки»

Коли технологічна компанія говорить про «Північну зірку», зазвичай мають на увазі дві речі: по-перше, інші проєкти мають поступитися їй місцем, по-друге, всередині компанії вже досягнуто консенсус.

З огляду на дії OpenAI за останні два тижні, ця оцінка цілком справедлива.

19 березня OpenAI оголосила про купівлю компанії Astral, розробника інструментів для розробників, яка увійде до відділу Codex; одночасно компанія повідомила про інтеграцію ChatGPT, Codex і браузера у єдину настільну «суперзастосунок», яку очолить керівник застосунків Fidji Simo за підтримки Greg Brockman, що сприятиме реформуванню організації.

Кінець епохи фрагментованих продуктів — OpenAI спрямовує всі зусилля у один напрямок.

Цей напрямок — «зробити AI самостійним дослідником».

Логіка Pachocki досить ясна: моделі для логічних висновків, агенти, пояснюваність — ці три технологічні напрямки раніше працювали окремо в OpenAI, тепер їх об’єднують у мету — створити AI-дослідника, який зможе автономно працювати у дата-центрах тривалий час. Він зазначив, що коли це станеться, «це стане нашим справжнім опорним елементом».

Більш прямий погляд має колишній дослідник OpenAI Andrej Karpathy — «усі передові лабораторії з великими мовними моделями зроблять так, і це буде фінальна битва BOSS». Він додав, що масштабування ускладнює процес, але вважає, що це — інженерна задача, і вона буде вирішена.

Зверніть увагу на його слова: не «чи», а «коли».

Діяльність Anthropic

У той самий день, коли OpenAI оголосила про «Північну зірку», Anthropic тихо запустила Claude Code Channels — функцію, яка дозволяє розробникам безпосередньо взаємодіяти з запущеним Claude Code через Telegram і Discord.

Ця новина сама по собі не здається значною, але в контексті глобальної тенденції — дуже важлива.

Логіка Anthropic полягає в тому, що замість того, щоб говорити розробникам, що AI зможе робити у майбутньому, краще вже зараз інтегрувати його у реальні робочі процеси. Telegram і Discord — це не академічні платформи, а місця щоденної роботи програмістів. Зробити Claude Code частиною цих платформ означає перетворити його з «інструменту» у «колегу».

Реакція спільноти підтверджує цей висновок.

Користувачі прямо кажуть: «Claude через цю оновлення знищив OpenClaw, тепер тобі не потрібно купувати Mac Mini». Це означає, що інфраструктурні покращення Anthropic вже позбавили відкриті альтернативи конкурентних переваг.

З більш широкої перспективи, швидкість оновлень Claude Code у Anthropic вражає. За кілька тижнів він об’єднав обробку тексту, тисячі MCP-навичок і здатність автономного виправлення помилок. Поки OpenAI купила Astral для посилення Codex, Anthropic вже інтегрувала Claude Code у чат-інтерфейс для розробників.

Обидві компанії рухаються до однієї мети, але шлях у них різний — OpenAI створює «масового автоматичного дослідника 2028 року», а Anthropic — «інтелектуальні інструменти, які можна використовувати вже сьогодні».

Головна проблема

Але є один важливий нюанс, який не можна ігнорувати.

Pachocki у інтерв’ю зробив рідкісний крок — відкрито обговорив виклики безпеки та контролю, і говорив досить чесно.

Він сказав, що їхня ідея — використовувати інші великі мовні моделі для «моніторингу нотаток AI-дослідника», щоб виявити погану поведінку ще до її прояву. Але він одразу додав: «Розуміння великих мовних моделей недостатньо для повного контролю над ними, і щоб сказати, що «проблему вирішено», потрібно ще багато часу».

Голова наукового відділу компанії заявляє, що «ми ще не маємо повного контролю», і одночасно прагне створити повністю автоматизовану систему досліджень до 2028 року. Це — не просто слова, а серйозне усвідомлення складності.

Це не песимізм, а реальне розуміння труднощів. Заява Pachocki свідчить про те, що у OpenAI усвідомлюють складність цього шляху.

З технічної точки зору, дослідники виділяють так званий «цикл Карпасьї» — успішна автоматизація AI-досліджень вимагає трьох компонентів: агента з правом змінювати окремі файли, єдиного об’єктивного показника та фіксованого часу експерименту.

Ця модель вже починає давати результати. CEO Shopify Tobias Lütke поділився прикладом: він запустив автоматичний дослідницький агент на ніч, а вранці він провів 37 експериментів і підвищив продуктивність моделі на 19%.

Від концепції до реалізації — цей шлях коротший, ніж здається.

Майбутнє за підпискою в 20 000 доларів

«Північна зірка» — не лише технологічна перевага, а й ключ до комерційного успіху.

Дані Paul Roetzer змушують переглянути багато разів: він цитує внутрішні прогнози OpenAI, що до 2029 року бізнес з агентами зможе приносити 29 мільярдів доларів щорічного доходу, зокрема — місячна плата 2000 доларів за «знання-агента» та 20 000 доларів за «дослідницького агента».

Ці цифри показують, що «AI-дослідник» — це не лише технологічна ціль, а й стратегія доходу.

Місячна плата у 20 000 доларів за «дослідного агента» — це частина річної зарплати досвідченого дослідника, але він може працювати цілодобово, виконуючи 37 експериментів. Це не заміна конкретної людини, а нове визначення «наукової продуктивності».

Це нагадує слова Karpathy — «Це — фінальна битва BOSS». Термін «BOSS» тут — не конкуренти, а межа можливостей AI.

Якщо AI зможе самостійно просувати наукові дослідження, швидкість його розвитку вже не буде обмежена кількістю дослідників і робочим часом.

Pachocki також висловив цю ідею, але більш стримано — «Якщо система зможе автономно працювати у дата-центрах тривалий час, це стане нашим справжнім опорним елементом».

AI-дослідник 2026 року — це не кінцева мета, а важливий початок.