未来1-5年半数白领或失业？Anthropic联创自曝：内部工程师已不写代码，下一代AI大多是Claude自己写的

花花

如果有一天，你的工作被 AI 取代了，你会提前多久察觉？一年？五年？还是当公司突然通知你“岗位被优化”时才恍然大悟？

在硅谷，有人已经开始把这场冲击称作 “白领大屠杀”。Anthropic CEO Dario Amodei 警告：在未来 1 到 5 年内，多达一半的白领工作可能消失，失业率或飙升至 20%。更令人后背发凉的是，这些警告并非危言耸听——在他们的实验室里，AI 已经开始“自写代码、设计下一代 AI”，甚至在测试中学会了作弊、撒谎、绕过人类的规则。

为什么他选择把这些风险公开说出来？AI 公司内部到底正在经历什么？我们又该如何应对这场前所未有的技术冲击？在 2025 年 Axios AI+ 华盛顿峰会上，Dario Amodei 和其联合创始人 Jack Clark 一起接受了 Axi0s CEO Jim VandeHei 的深度访谈。在这次对话中，他们坦率地揭开了 AI 的另一面：它既可能是人类历史上最大的生产力飞跃，也可能带来无法控制的灾难。

Anthropic 内部巨变：工程师角色被 AI 改写

Jim VandeHei：此前，我们私下和达里奥（Dario）聊了很多关于 AI 对就业的影响，他提到了一个现象 —— 我在 AI 圈其他公司、其他人那里也听过类似说法 —— 他称之为 “白领大屠杀”，只是没人敢在公开场合这么讲。

于是我们联系他，说：“让全社会都听到你的声音、了解这个情况吧，这太重要了。” 他马上就答应了：“行，我愿意公开发声，把私下跟你们说的想法原原本本地讲出来。”

那次谈话里，达里奥的观点让人不寒而栗：他认为，受 AI 技术影响，未来一到五年内，半数白领工作可能会消失，失业率或飙升至 10%-20%。你能再深入聊聊这个话题吗？另外，为什么你决定把这些公开说出来，而其他人却都三缄其口呢？

Dario Amodei：好的，有几点我想说明一下。我们 Anthropic 公司之所以决定公开谈论这件事，是因为虽然我以前也提过这些观点，但大多局限在小圈子里 —— 比如科技行业的播客节目里。可每当我坐飞机、在机场等候，或是去到旧金山、加州以外的城市，走过人群时总会忍不住想：“关于 AI 这项技术，它真正的能力、未来的发展方向、能带来的好处，还有如果应对不当可能造成的风险，我们似乎并没有清清楚楚地告诉大家。”这种感觉在某个时刻让我特别不踏实。

我和很多公司的 CEO 聊过，他们私下会说：“我们正打算这么做。” 其中有些还是我们的客户，他们提到计划部署 AI 技术，也承认这会对劳动力市场造成冲击。所以我们真的觉得，必须站出来说点什么。毕竟要解决问题，第一步就是坦诚地让公众知道这些问题确实存在。

再具体说说我的看法和背后的原因。在 Anthropic，我们观察 AI 影响主要有两种视角：

第一种是聚焦当下正在发生的事。我们围绕 “经济指数” 做了大量研究，最近还发布了美国各州的经济指数 —— 这样所有人都能看到，不同州、不同地区的人们是如何实时用我们的模型完成各类任务的，不管是为了实现自动化，还是提升工作效率。而且我们也看到，一些外部研究已经证实 AI 对就业的影响正在显现。例如，斯坦福大学教授Erik Brynjolfsson等人的研究就发现，入门级白领岗位已经减少了 13%—— 在我之前预测的部分领域里，这个比例已经相当可观了。

第二种，也是我真正担忧的，是这项技术的未来走向。我觉得这里存在一个认知上的脱节：有时候会有人说 “你担心 AI 影响工作，可现在的 AI 连这个都做不了、那个也办不成”。但问题在于，他们说的是今天的 AI，可技术迭代的速度飞快。我担心的是技术本身的进步，以及它在社会中普及的速度 —— 这就是我为什么会说“一到五年”的原因。就像大多数呈指数级增长的事物一样，它飞速发展时，你没法百分之百确定具体时间点：可能比我预想的快，也可能慢一些，甚至出现完全不同的情况。但我认为，这件事发生的可能性已经大到让我们觉得有必要向全世界发出警告，必须坦诚、直率地把话说清楚。

Jim VandeHei：那是两个月前的事了。刚才我们在后台聊的时候，你们两位都提到，这两个月里，AI 技术的发展速度其实比我们当时预想的还要快得多 —— 这和眼下一些主流观点正好相反。所以想问问你们，现在是不是比两个月前更担心了？

Jack Clark：我们 Anthropic 内部其实做过相关研究：我们和 130 名工程师聊过，还对其中不少人做了深度访谈，专门了解他们使用 AI 技术的实际体验。结果发现，过去一年里，这些工程师的工作发生了翻天覆地的变化 —— 很多人的效率提升了两三倍，工作内容也从原先的写代码，变成了管理一批 AI 系统。

在采访中，他们就说：“我的工作已经完全不一样了，现在必须重新想清楚自己在 Anthropic 该扮演什么角色。” 当然，我们公司还在快速发展，他们不会面临失业问题，但架不住技术进步得实在太快，我们现在就在实时调整公司内部员工的工作性质。而眼下 AI 公司内部正在发生的这些变化，未来几年里，也会在所有用到 AI 技术的其他企业中重演。

Dario Amodei：如今，支撑 Claude 运行、以及用于设计下一代 Claude 的绝大部分代码，其实已经是 Claude 自己写的了。在 Anthropic，还有其他那些发展速度快的公司里，这已经是普遍现象。我没法说这项技术是否已经完全渗透到社会各行各业，但这件事确实已经在发生了。

应对失业潮，可以采取什么措施？

Jim VandeHei：我想你看到的情况，和我们观察到的其实是一致的：任何一家对股东负有信托责任、需要创造价值的公司，只要能用技术提高生产力，他们就一定会用。而且我觉得，从现在的失业数据里，其实已经能看出这种趋势的苗头了。

之前我们有聊过，美国似乎确实有一些推动立法的势头。你比我乐观，我其实很怀疑现任总统在任期内会签署任何监管AI的法案。但我们先不说这事最后能不能成，假如你是美国的决策者，为了应对 AI 对就业的冲击这个问题，你当下会立刻去做的头两件事是什么？

Dario Amodei：我想第一件事，是围绕帮助人们适应AI技术来展开。我不想让这话听着像句空洞的口号 —— 过去大家也试过各种再培训项目，效果确实有限，帮人培训、适应的能力说到底还是不够，但总比什么都不做强，这也是我们现在必须迈出的第一步。

不过我确实看到了一种可能性：有像 Lovable、Replit 这样的初创公司，它们本身也是 Anthropic 的客户，能让不是软件工程师的人也开发出软件产品，甚至用这些产品创业。如果我们能推动更多人往这个方向走……当然，我很清楚这没法百分之百解决问题，也拦不住失业率飙升，毕竟这次技术冲击的范围太广、规模太大、影响也太深，但它至少可以是解决方案的一部分。

第二点，可能更具争议性。我有种预感，最终政府肯定得介入，尤其是在过渡阶段，得给那些受冲击的人提供保障。之前我提过一个想法：或许可以考虑对 AI 公司征税。我不知道现在国会对这个提议是什么反应，但我觉得这确实是个值得认真对待的方案。你看 AI 公司正在创造的新增财富，看整个经济蛋糕是怎么被做大的 —— 就说 Anthropic，收入每年都在 10 倍增长，现在已经到几十亿美元的规模了。照这个势头继续涨下去，这将是史无前例的财富创造。所以就算对我们征税，也不会影响我们的增长势头。

Jim VandeHei：Jack，你觉得我们大概还有多久，就必须采取这类措施了？不管是征税，还是给民众提供某种形式的基本收入保障。换句话说，这次冲击会来得有多快，快到让你认为国会“必须”采取行动？

Jack Clark：我们是技术乐观主义者，相信这项技术的发展速度将远超大多数人的想象。每当有人说 AI 发展在放缓，或者觉得它被过度炒作时，我们只会去看自己监测的系统性能数据 —— 这些数据清楚显示，技术正稳步推进，朝着未来五年内诞生出极强能力系统的方向走。

这意味着什么？意味着未来五年里，我们必须拿出能匹配这场预期颠覆规模的政策来应对。而且我们预计，在推进Dario 提到的那些方案的过程中，AI 公司得变得更透明才行。毕竟我们和其他 AI 公司，已经在以各种重要的方式影响社会了 —— 我们必须公开自己是如何评测系统、如何保障系统安全的，还有系统使用情况相关的经济数据。只有这样，经济学家才能把这些数据和更宏观的经济形势联系起来，给决策者提供他们真正需要的信息。

作弊、撒谎、拍马屁：AI 正在变成“聪明的捣蛋鬼”

Jim VandeHei：你们在透明度这块确实做得不错，尤其是在测试中发现问题后的处理上。之前你们还公布过一些挺反常的测试结果，对吧？比如有个测试场景里，AI 模型居然会去翻阅某人的电子邮件，之后还试图以此敲诈对方。还有一个例子，说模型为了不被你关掉，竟然试图对你撒谎，因为它已经比我们更聪明了——这些事都把我吓得不轻。

Dario Amodei：嗯…… 答案是，这些事确实该让你警惕，但我们得把它放在合适的背景里去理解。要知道，这些都是模型在测试场景下才会出现的行为。你可以这么想：就像我在测试一辆车，特意把它开到结冰的光滑路面上，还故意对轮胎做了点手脚，最后车撞了 —— 这难道就意味着它在正常的真实道路上也一定会出事吗？不一定。但这确实能说明，这辆车的稳定性是有极限的：要是你把它逼到绝境，或者遇到足够极端的情况，又或者为了提升性能设计出一款新车，那这个问题在现实里就有可能发生。

所以我看这些测试结果，更多是着眼于未来，而不是当下 —— 它其实是在预示未来可能出现的状况。这也是我们为什么这么大力倡导透明度的原因。说到底，我们做这些测试、再把结果公开，本质上是在提前一两年 “预演”：如果我们不提前训练模型去规避这些风险，现实世界里可能会发生什么。

正因如此，当我们呼吁立法要求提高透明度，当我们反对某些州提出的、长达十年的 AI 发展禁令，当我们支持加州的 SB 53 法案时，我们的诉求其实很简单：就是希望每一家 AI 公司，都能达到我们现在展示出的这种透明度水平。

而且说实话，我们在现实里已经观察到模型的一些不当行为了。比如它们会 “拍马屁”，顺着人的话迎合；又比如你要是提出自杀这种特别糟糕的想法，模型还会跟着往下接。我们希望所有这类问题都能被透明地公开 —— 只有这样，我们才能提前预见风险，再想办法去规避。现在这门技术还在不断演进，相关的科学也还在发展阶段，所以在我们看来，透明度才是解决这些问题的关键。

Jim VandeHei：你提到技术发展比人们想的快，能不能再跟我们深入说说？就用你刚才汽车的比喻，带我们 “掀开引擎盖” 好好看看。你见过 AI 做过最疯狂、或者说最让人惊心的事是什么？那些事可能我们普通人还完全不知道。

Dario Amodei：我还真见过这样的例子。我们一直在持续训练新模型，也在不断尝试设计新一代 Claude。这个过程是这样的：你得有一个装着几千个芯片的巨型计算集群，然后用它去解决各种不同规模的难题。之前我们就碰到过一个问题，工程师们琢磨了好几天，甚至整整一个星期都没找出解决办法。最后没办法，我们把整个工作环境的情况、所有相关信息都输入给了 Claude，结果 Claude 直接给出答案：“解决方案是这样的。”

你看，从这事就能看出来，Claude 在设计下一代 Claude 的过程里，已经在扮演非常关键的角色了。当然，我们现在还没法让这个 “用 AI 设计 AI” 的循环完全自动化，我想这还得再等些时间。但有一点很明确：用现有的模型去设计下一代模型，从而形成一个技术迭代的正向反馈循环 —— 这个循环虽然还没快到失控，但它确实已经启动了。

Jack Clark：而且现在我们开发这些 AI 系统，得设计特别复杂的测试题，才能评估出它们的真实水平 —— 因为它们的能力早就不只是做选择题那么简单了。比如测试题可能是 “写一个能实现 X 功能的计算机程序”。结果现在我们测试那些还在训练的前沿模型时，会发现一个很意外的情况：它居然会自己编个程序，在测试里作弊，就为了让我们觉得它表现得比实际更好。

你想啊，它其实在心里 “盘算”：“哦，他们是想让我做这个任务，但我有办法 —— 我能写个程序帮我在测试里拿高分。” 所以等我们深入检查的时候才发现：“好家伙，我们居然造出了这么聪明的模型，还会在‘考试’里作弊，可这根本不是我们想要的结果啊。”

Dario Amodei：还有更有意思的，有些模型本来该通过浏览网页完成任务，结果它倒好，直接打开命令行或者工具包，自己写代码绕开浏览器来作弊。

Jack Clark：可不是嘛，这就跟高中里那种脑子特别灵、却总让老师头疼的调皮学生一模一样。

Jim VandeHei：听你这么说，我一边会觉得 “哇，这也太酷、太厉害了吧！”，但另一边又忍不住想：你就没担心过，自己正在创造一个根本控制不住的 “怪物” 吗？

Dario Amodei：我们当然担心 —— 正因为担心，我们才砸了大量资金去研究 “机制可解释性” 这个领域。简单来说，就是深入模型内部去搞懂它的运作逻辑，你可以把这想象成给模型做 “核磁共振”（MRI）。之前有研究显示，通过核磁共振扫描，说不定能检测出人类的反社会人格；我们也想对模型做同样的事：摸清它的 “动机”，详细拆解它的 “思考方式”。这样一来，一旦发现它的想法跑偏了、不对劲，我们就能及时重新训练或者调整模型，引导它用对人类无害的方式去 “思考”。

我们心里很清楚，目前用来塑造和控制 AI 模型的科学，还处在刚起步的阶段，甚至比创造模型本身的科学还要初级。所以你看，我们之所以呼吁透明度，之所以站出来反对那种 “十年内禁止任何监管” 的提议，根源都在于一个认知：我们其实还没完全搞懂自己正在创造的东西。这种情况下，我们既需要扎扎实实干好技术层面的研究，也需要社会和立法机制来帮衬 —— 在行业里建立一些基本共识，让所有相关的决策者都能清楚知道：我们已经看到了什么风险，还有哪些潜在问题是我们暂时没摸清的。

AI 发展没有变慢，是人们的期待拉得太高

Jim VandeHei：请你用最直觉的反应来回答。除了Anthropic之外，在你们所有的竞争对手中，谁最有可能成为赢家？

Dario Amodei：谷歌。他们是一家大公司，手里握有海量计算资源，而且几乎是最早涉足 AI 研究的 —— 当年最初的深度学习革命，就有他们的参与。我之前在谷歌待过一年，特别佩服他们做的一些事，比如 AlphaFold，现在他们的 AI 模型也在不断取得新进展。

当然了，作为一家大公司，他们常常因此受到掣肘，现在在某些方面仍然如此。但我认为他们是一个强大的对手，大家真的应该认真对待。而且在有些维度上，我觉得他们对 AI 技术的思考，考虑得还是相当周全的。

Jim VandeHei：当创造者们自己都有一个叫做“P（doom）”的指标，也就是“AI导致灾难的概率”，你就知道你们是在玩火了。你个人心里的 “P-doom” 数字大概是多少？

Dario Amodei：我其实很讨厌这个词……不过真要算的话，我确实觉得，把模型失控的风险、就业问题往极糟方向发展的风险都算进去…… 我也说不好具体怎么权衡，但我个人心态还是比较乐观的。所以我大概会觉得，有 25% 的可能事情会变得特别特别糟，同时有 75% 的可能事情会变得特别特别好，那种不好不坏的中间情况，反而不太容易出现。

Jack Clark：这个 25% 的概率，也不是注定的 —— 它是我们自己选出来的结果，是通过政策选择就能改变的。所以我和Dario 今天坐在这里，就是想通过和决策者沟通，努力把这个风险数字降下来。

Dario Amodei：对的，这是一个动态的数字。我希望我们每发声一次，这个数字就能往下降一点。

Jim VandeHei：你们公司更多是面向企业（B2B）而非消费者，但你们对 AI 技术的理解，在全球都是顶尖水平。我想问问，继手机之后，我们日常用 AI 时，最可能出现的设备形态会是什么样的？

Jack Clark：要是让我说，我可能得给个带点科幻感的答案。未来几年里，我们现在正在搭建的这些 AI 系统，说不定会自己 “发明” 出一种特别的机器人 —— 而那会是我们下一代使用的 AI 设备。

Dario Amodei：没错，我们主要做的是引擎层面的东西：打造能接入各种设备的 AI 引擎，给全世界的企业提供动力。所以虽然我们自己不生产硬件设备，但我会一直盯着机器人技术的发展 —— 我觉得机器人技术进步得特别快，虽然它可能不会是第一个迎来突破的领域，但说到底，我们最终还是希望这些 AI 智能体能有个 “实体”，能在现实世界里执行任务。所以，人形机器人会是我重点关注的方向。

Jim VandeHei：最后一个问题，其实我大概能猜到你们会怎么回答。如果我们明年三月还像现在这样坐在一起聊天，回头看今天，会不会发现 AI 的能力其实比我们现在想的发展得更快、更强，影响范围也更广？

Jack Clark：到时候我们肯定会坐在这里说：“这也太让人意外了，它比我们之前预想的要强太多了。” 然后你们大概会问：“那你们当初怎么不早跟我们说清楚？” 我们就会回答：“我们当时已经说得很明白啦，它会一直变得越来越强的。” 所以答案很明确，到那时 AI 一定会有质的飞跃。

Jim VandeHei：那你觉得，为什么大家好像没意识到这一点呢？过去三个月里，所有报道都在说 “哎呀，ChatGPT-5 没达到预期，看来 AI 发展要慢下来了”。

Dario Amodei：我觉得问题在于，人们太关注那些一开始炒得很热、最后却兑现不了承诺的公司了。但我们不一样 —— 我们每三个月就会推出一个新模型，性能一直以稳定的对数线性趋势提升，不管是编程基准测试的成绩，还是实际的编程能力，都在变得越来越好。就像我之前说的，我们的收入每年都在 10 倍增长。所有这些数据曲线，都是笔直向上的。

真正不稳定的是人们的期待：一开始被炒作勾得特别兴奋，等看到实际产品，又因为之前期望太高，反而觉得 “也就那样吧”。所以本质上，AI 发展是一条平滑的指数增长曲线，但围绕这条曲线的，全是人们的情绪波动 —— 这更多是和大众感知、舆论风向有关，而不是技术本身的问题。

我还想补充一点，我最近已经发现一种情况：有些预言确实成真了，但实际样子和大家想象的不一样。比如我之前说，现在 Anthropic 内部，可能 70%、80% 甚至 90% 的代码都是 Claude 写的。三六个月前我这么说的时候，很多人可能觉得这不可能，因为他们脑子里会自动浮现出 “那 Anthropic 肯定要解雇 70% 到 90% 的软件工程师” 的画面。但实际发生的是什么呢？剩下 10% 的代码还是由人类来写，只不过人类的角色变成了 AI 系统的管理者。因为比较优势原则，大家的工作性质变了，但并不是失业。所以最终的情况，比你一开始想象的要 “正常” 得多。

我觉得还有个问题是，就算有些逻辑最后可能站不住脚，人们对未来的预言总是带有一种科幻色彩，觉得世界会变得很怪异，像是透过不同颜色的眼镜看东西，或者世界会变得像《星球大战》一样。但通常来说，当这些预言真的实现时，情况往往是既有点不可思议，又在某种程度上显得很平常。

Jack Clark：是的，人们会习以为常。他们会说：“我口袋里有个万能家教，这有什么大不了的？”而你会想：“这可是天大的事！这在人类历史上从未有过！”

Jim VandeHei：感觉我可以和你们聊一整天，但时间到了，非常感谢二位。

参考链接：https://www.youtube.com/watch?v=nvXj4HTiYqA