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发表于 1 小时前 | 查看: 2| 回复: 0

Anthropic联合创始人Jack Clark在科技论坛发言

别再死磕套路化编程了?

在本周的Semafor世界经济峰会上,Anthropic联合创始人Jack Clark的一句话引发了整个科技圈的讨论。当被反复问及“AI时代,大学生该选什么专业?”时,这位本身就是文科背景的创始人给出了一个让人意外的建议:如果非要说避开什么,那就是“套路化编程”。

他的同事,Claude Code的创造者Boris Cherny在今年2月的一次播客中也表达了类似观点,他认为“软件工程师”这个头衔将开始消失,可能会被“建造者”(builder)所取代。

那么,这是否意味着程序员即将失业?并非如此。Clark真正想强调的是,未来真正重要的,是那些需要跨学科综合与分析思考能力的方向。最核心的能力在于“知道该问什么问题,并且对什么值得关注有直觉”。这已经超出了重复性编码的范畴,涉及到哲学的逻辑思考和伦理判断。

Clark本人就是最好的例证。他毕业于东英吉利大学文学专业,曾从事记者工作,后来联合创办了这家估值惊人的人工智能公司。他认为大学所学的历史知识、对人类如何想象未来的理解,与AI的发展有着出乎意料的紧密联系。

更有趣的是,不仅联合创始人是文科生,Anthropic内部还专门雇佣了“驻场哲学家”来训练其王牌模型Claude。

“Claude之母”竟是一位纯血哲学家

在Anthropic,有一位名叫Amanda Askell的关键人物。
Amanda Askell整理物品的黑白照片

她是Claude人格对齐团队的负责人,也是Claude宪章的主要作者。她的学术背景是纯粹的哲学:本科攻读哲学,拥有牛津大学的哲学BPhil学位和纽约大学的哲学博士学位。她的博士论文探讨的是《无限伦理学中的帕累托原则》。

这样一位科班出身的哲学博士,在Anthropic的职责并非公关或合规,而是直接塑造Claude的“灵魂”。她撰写的长达3万字的宪章,直接决定了Claude如何思考对错、处理情感、面对全球数亿用户。

她的方法论源于亚里士多德的德性伦理:目标不是给AI一张“禁止事项”清单,而是训练其内在品格,使其在规则未覆盖的复杂场景中也能做出合乎伦理的判断。2024年,她被《时代》杂志评为AI领域最具影响力的100人之一,在内部被称为“Claude耳语者”。
TIME杂志关于Amanda Askell的报道截图

无独有偶,几乎在同一时间,Google DeepMind也宣布招募了一位头衔就是“哲学家”(Philosopher)的专家——剑桥大学的Henry Shevlin,他将专注于机器意识、人机关系等根本性问题。
Henry Shevlin宣布加入Google DeepMind的推文截图

当全球最前沿的AI实验室不约而同地将哲学家纳入核心团队时,这传递出一个清晰的信号:AI的竞争维度,正在从算力、模型扩展到对智能本质、伦理边界和未来社会形态的深层思考。

工程师角色的转变:从写代码到管理智能体

如果哲学家负责思考AI的“灵魂”,那么工程师在做什么?Anthropic今年发布的一份内部调查报告《AI正如何重塑Anthropic的工作》揭示了答案。

报告中的工程师们表示,他们的角色正从编写代码转向管理和审查AI智能体的工作。有工程师估计,自己超过70%的工作时间是在审查和修改AI生成的代码,而非从零开始编写新代码。另一些人则展望,未来的职责可能是“对1个、5个甚至100个Claude产出的工作负责”。

Anthropic研究团队在3月发布的劳动力报告更用数据描绘了这一趋势。该报告利用Claude分析了800多种职业,发现AI在理论上能够接管94%的计算机与数学类任务,但目前的实际覆盖率仅为33%。
展示AI理论覆盖与实际覆盖差距的雷达图

这个巨大的差距表明,AI的潜力远未完全释放,但趋势已然明朗。在所有职业中,“计算机程序员”以74.5%的实际AI暴露率高居榜首。报告还指出了一个值得关注的现象:在AI高暴露职业中,22至25岁年轻人的招聘率自2024年以来下降了约14%。

这些数字叠加起来,描绘出一个清晰的图景:程序员不会消失,但首先受到冲击的,将是那些尚未建立起深厚判断力和上下文理解能力的入门级岗位。

未来需要什么样的人才?

Clark的观点并非“不要学编程”,他认为掌握基础知识仍然是必要的。关键在于,技术正在向更高抽象层级发展。AI赋予每个人的“超能力”是随时调用任意领域的专家知识,而使用这项超能力的前提是——你得知道该问什么问题。

因此,他建议的能力结构是:跨学科综合、分析思考、以及将不同领域的想法碰撞出新洞见的能力。在一个AI越来越擅长生成代码的时代,贬值的是那些可被模式化、自动化的执行层技能;升值的则是定义问题、做出关键判断和进行价值权衡的能力。

这实际上是每次技术革命的共同规律:工业革命让手工匠人贬值,但让能设计流水线的工程师升值;信息革命让打字员贬值,但让能架构复杂系统的人升值。技术跃迁不断将“执行层”自动化,同时将“判断层”推向价值中心。

这一变化也预示着,单纯强调STEM(科学、技术、工程、数学)而轻视文科的单学科优先时代正在发生改变。学会提问,促进不同学科思维的碰撞,并对重要事物保持敏锐的直觉,这些能力在规划未来时显得愈发重要。对于关注技术趋势的开发者而言,这无疑是一个值得深思的信号。

参考资料:
https://www.businessinsider.com/jack-clark-anthropic-college-degrees-2026-4




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