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新智元報道
編輯:元宇
【新智元導讀】Anthropic聯創Jack Clark一句話,讓硅谷編程圈炸鍋了:別再死磕套路化編程,這家造出Claude的公司,核心價值觀是一位哲學博士寫的,工程師70%時間已不再從零寫碼。
別再死磕套路化編程了!
在本周Semafor世界經濟峰會上,Anthropic聯合創始人Jack Clark曝出一句讓整個科技圈群聊炸鍋的話。
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Anthropic聯合創始人Jack Clark
當時,他被反復追問一個大家都十分關心的話題:AI時代,大學生該選什么專業?
他先說自己就是文科生,然后給出了一個讓在場不少人意外的回答:如果非要說避開什么,那就是「套路化編程」。
他的同事Boris Cherny,Claude Code的創造者,今年2月在Lenny’s Podcast直播中說到:
「軟件工程師」這個頭銜將開始消失。它可能會被「builder」(建造者)取代,這對很多人來說會很痛苦。
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當然,他們的意思并非要鼓吹「碼農已死」的論調。
Clark的意思是,未來真正重要的專業,是那些需要跨學科綜合、具備分析思考能力的方向。
而最核心的能力,則是「知道該問什么問題,并且對什么值得關注有直覺」。
這就超出了前面提到的「套路化」編程的范疇,涉及到哲學的邏輯思考和倫理能力,這些都是偏文科的學科。
Clark認為當下正是哲學等文科學位就業前景很好的時候,這并非虛言,他本人就是一個很有說服力的例子。
Clark畢業于東英吉利大學文學專業,當過記者,后來聯合創辦了估值超過千億美元的AI公司。
Clark說自己在大學學到的歷史知識、對「人類如何想象未來」的理解,后來被證明和AI的關系極其密切,而這是很多人之前想不到的。
不僅聯創是一個文科生,Anthropic還雇了專門的「駐場哲學家」來訓練Claude模型。
那么問題來了:造出全球最強AI之一的公司,為什么需要哲學家?
「Claude之母」
竟是一位純血哲學家
在Anthropic,有一個人叫Amanda Askell。
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Amanda Askell,Anthropic人格對齊團隊負責人,Claude憲章的主要作者,這是她的個人主頁https://askell.io/
她的學術背景是純血哲學出身:
本科讀哲學,牛津哲學BPhil學位,紐約大學哲學博士,博士論文寫的是《Pareto Principles in Infinite Ethics》(無限倫理學)。
她在論文中討論的是:在有無限多個主體的世界中,我們還能否穩定比較不同世界的優劣。她以Pareto原則為起點,主張只要同一批主體無人更差且有人更好,這個世界就應更優;這一原則在無限情形下也應適用。
作為一位科班出身的哲學博士,她在Anthropic的崗位不是做PR,不是寫合規報告。
她是Claude憲章的主要作者。
那份憲章長達3萬字,直接決定了Claude怎么思考對錯、怎么處理情感場景、怎么面對數億用戶。
用她自己的話說,她的工作是塑造Claude的「靈魂」。
這絕不是比喻。
她的方法論來自亞里士多德的德性倫理:不是給AI一張規則清單說「不許干這個不許干那個」,而是訓練它的品格,讓它在規則沒覆蓋到的場景里也能做出正確判斷。
2024年,TIME雜志把她評為AI領域最具影響力的100人之一,提到她在Anthropic被稱作「Claude耳語者」,是模型「人格特質」的締造者:
Claude在業內以友善、好奇著稱,可能比ChatGPT更具創造力,而Askell對這一精心打造的角色形象所負的責任,超過其他任何人。
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而且,Amanda Askell的例子并非個案。
就在Clark發言的同一周,Google DeepMind宣布招了一位頭銜就叫「Philosopher」的人:Henry Shevlin。
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他是劍橋大學的哲學家,專攻機器意識和AI倫理。
今年5月,他將加入Google DeepMind,重點思考幾個極具分量的問題:
機器是否可能擁有意識?人類究竟應當與AI建立怎樣的關系?
DeepMind CEO Demis Hassabis此前也曾公開表示,AGI與超級智能將深刻改變人類處境,而社會需要偉大的哲學家來幫助應對這些變化。
當兩家全球最前沿的AI實驗室,不約而同地將哲學家納入核心視野,這恐怕不是巧合,而是一個值得重視的信號。
AI的競爭,正在從算力、模型和產品,延伸到對「人是什么」「智能是什么」「我們該走向何處」這些根本問題的回答。
哲學家管AI的「靈魂」
工程師做什么?
Anthropic今年發布了一份內部調查文章,標題是《AI正如何重塑Anthropic的工作》。
報告中多位工程師表示,他們的角色正在從寫代碼轉向管理AI智能體。
有人估計自己70%以上的工作已經變成審查和修改AI寫的代碼,而不是自己從零寫新代碼。
還有人說,未來他的職責之一是「對1個、5個甚至100個Claude產出的工作負責」。
Anthropic的研究團隊今年3月還發了一份勞動力報告,用真實的Claude使用數據跑了800多個職業。
發現AI理論上能接管94%的計算機與數學類任務,但實際覆蓋率只有33%。
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Anthropic勞動力報告核心圖表:藍色為AI理論覆蓋率,紅色為實際覆蓋率。計算機與數學類94% vs 33%。
這個差距說明AI理論上什么都能干,現實中遠沒鋪開,但這個趨勢是清晰的。
在所有職業中,計算機程序員以74.5%的實際覆蓋率排名第一。
報告中還有一個更讓人不安的數字:在AI高暴露職業中,22到25歲年輕人的招聘率自2024年以來下降了約14%。
這三個數字疊加在一起,告訴我們程序員不會消失,但最先被擠壓的,是還沒有建立起判斷力和上下文理解能力的入門級崗位。
但Clark的意思并不是「別學編程」,他認為有些人確實需要掌握這些基礎知識,但我們看到技術正在不斷往更高層發展。
AI給每個人的超能力是隨時調用任意領域的專家知識,但用好這些超能力有一個前提條件:你得知道該問什么。
因此,Clark的建議不是要我們具備某種具體專業能力,而是要建立一種這樣能力結構:能夠跨學科綜合、分析思考、把不同領域的想法碰撞出新洞見。
當最前沿的AI公司已經開始花真金白銀招哲學家,讓他們進入核心研發團隊,這意味著AI時代,人才的價值正在重新排序。
在這個過程中,貶值的是那些可被模式化、可被自動化的執行層能力。不只是編程,任何領域的「套路化勞動」都在這個名單上。
如果這事兒放進更大的坐標系里看,其實并不新鮮。
工業革命讓手工匠人貶值,但讓能設計流水線的工程師升值。信息革命讓打字員貶值,但讓能架構系統的人升值。
每一次技術躍遷,都是把「執行層」自動化,把「判斷層」推到中心位置。
這一改變也意味著:單學科訓練時代可能真的要結束了,STEM優先、文科靠邊站,這套沿用了二十年的人才畫像也在發生改變。
正如Clark所說:學會提問,學會讓不同學科的想法碰撞,對什么值得關注這一點,保持直覺。
在一個AI越來越擅長寫代碼的時代,這或許是每個人在規劃未來時最值得重視的建議之一。
你準備好了嗎?
參考資料:
https://www.businessinsider.com/jack-clark-anthropic-college-degrees-2026-4
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