# OpenAI 把全自动 AI 研究员定为未来几年的北极星，计划 9 月先上线一个能独立解决少量问题的实习研究员

> 原标题：OpenAI is throwing everything into building a fully automated researcher

- 来源：MIT Technology Review · AI
- 发布时间：2026-03-20T11:57:16.000Z
- AX AI 日报：https://ai-daily.ax0x.ai/items/4000
- 原文：https://www.technologyreview.com/2026/03/20/1134438/openai-is-throwing-everything-into-building-a-fully-automated-researcher/

## 摘要

OpenAI 首席科学家 Jakub Pachocki 说，公司正把所有资源押注在一个叫“全自动 AI 研究员”的目标上。这个系统不是单一模型，而是一套让多个 AI 智能体协作干活（multi-agent）的流程，能自己跑去啃又大又复杂的问题，比如数学猜想、生物化学实验设计，甚至商业和政策难题。他们给了个时间表：今年 9 月先做出一个“AI 研究实习生...

## 推荐理由

这篇是战略路线图报道，不是已发布产品，所以没给 p1。亮点在于 OpenAI 首次把“全自动研究员”拆成实习生版和多 Agent 版两步走，时间节点清楚，但正文没写成本、算力需求和怎么评判好坏，这些才是落地关键。我会先打个折，等看到能跑多久、任务拆得怎么样再调整判断。

## 锐评

OpenAI 首席科学家 Pachocki 说，公司的新北极星是做一个能自己跑去啃复杂问题的 AI 研究员，不是单一模型，而是一套让多个 AI 智能体协作的流程。他们给了个时间表：今年 9 月先出一个“AI 研究实习生”，能在少数特定问题上自主干活；2028 年再推出完整的多智能体研究系统，号称能处理人类搞不定的大问题，比如数学猜想、生物实验设计甚至商业决策。

这个路线图把推理、智能体和可解释性三条线捏在了一起，方向是对的——让模型长时间自主执行、自己拆解任务，比单纯刷榜有意义。但整篇报道没披露任何关键数字：这套系统跑一次要烧多少算力、成本多高、延迟多大、用什么指标验证它产出的研究质量。也没说“实习生”能解决的具体问题是什么，边界在哪。

我会先打个折：把公司全部资源押在一个 2028 年的远期目标上，听起来更像对内对外统一口径，而不是马上能用的产品。真正值得盯的，是他们能不能在 9 月拿出一个哪怕范围极窄但确实可复现的 demo，以及到时候敢不敢公开评测数据。