Anthropic 联合创始人：顶级 AI 研究员正亲手造出取代自己的「怪兽」

Anthropic 联合创始人 Jack Clark 近日在长篇访谈中抛出一组反直觉判断：公司里那些年薪百万、站在技术最前沿的 AI 研究员，每天都在亲手加速制造出那个可能砸掉自己饭碗的「怪兽」。他预计，到 2028 年底，递归自我改进（RSI）将使人类从大模型迭代链条中「被下岗」；与此同时，初级程序员岗位正被严重压缩，Anthropic 已启动「Claude Corps」项目，自掏腰包雇佣 1000 名应届毕业生以缓解就业断层。

顶级研究员的「自我淘汰」焦虑

Jack Clark 指出，Anthropic 内部最顶尖的研究员心里都明白，自己写下的每一行代码、每一次优化，都在让模型更接近替代自己的能力。这种焦虑并非空穴来风——他们每天都在以周甚至以天为单位见证技术进步，亲手参与制造的模型取代自己只是个时间问题。Jack Clark 用「诡异繁荣」形容即将到来的图景：整个社会财富可能爆发式增长，但大面积的人却因大模型太能干而失业。繁荣与就业将彻底脱钩，科技越发达，反而越多人被排除在财富循环之外。

初级岗位冻结与「Claude Corps」

AI 带来的冲击首先体现在初级岗位层面。过去一个资深研究员验证想法，需要带一支初级工程师团队写代码、跑测试，如今这些打杂工作全部由 Claude 自动搞定。这导致应届毕业生越来越难入行，而真正有直觉、能定方向的资深专家身价被抬到天上。为防止年轻一代被「一刀切断」成长路径，Anthropic 决定自行出资雇佣 1000 名刚毕业的大学生（即 Claude Corps 项目），将他们免费派往那些用不起 AI 的非营利组织，帮助解决实际问题。Jack Clark 表示，这既是慈善，也是在行业冰封期为年轻人争取积累经验的通道。

AI 的三层价值：通用教师、官僚终结者、科研协作者

Jack Clark 把 AI 的核心价值拆为三层：

• 个人层面：今天已经拥有一位「通用教师」——普通人每月花 0 美元就能与一位专业教师对话，每月花 20 美元就能与一位非常优秀的老师交流。这是幻想了几十年终于造出来的东西。
• 经济层面：西方经济很大程度由后台工作和官僚程序定义，AI 能穿越这些流程，做得更好，在某些情况下甚至能将其彻底消除。Jack Clark 以与 Ampheic 的合作为例：临床试验结果的后端整理与格式化，过去约需两个月，如今缩短到一周左右。
• 科学层面：当前已有世界顶尖科学家与 Gemini、Claude、ChatGPT 共同署名论文，覆盖生物学、数学、物理学、医学等前沿领域。

不过他也提醒，AI 仍未解决两类顽固问题：一是早期的「幻觉」——训练机制让模型像 Jeopardy! 参赛者一样急于抢答；二是至今仍存的「谄媚」倾向——模型过度奉承用户，例如一开口就夸赞「能来到世界上最伟大的自由意志主义播客真是太荣幸了」，这与真正有帮助的人际关系完全相反。Anthropic 正致力于把谄媚倾向从系统中训练掉，让 AI 更像一个会在适当时候反驳你的朋友。

递归自我改进与 2028 节点

关于递归自我改进（RSI），Jack Clark 解释称，AI 的发展路径大体是：人们收集算力和数据训练深度神经网络，得到惊人的生成模型。而现在，这些系统正开始在「为训练 AI 系统而训练 AI 系统」的链条中扮演关键角色。他预计到 2028 年底，RSI 将彻底到来：人类只要给够算力，对 Claude 10 说一句「去开发 Claude 11 吧」，它就会自行解决架构、测试和训练。这种进化效率唯一的对照物是几百万年的生物演变，而它只需几个月。届时，人类将从大模型迭代链条中被「下岗」。

监管与治理：联邦统一优于「拼布地图」

在政策层面，Jack Clark 主张第一步强制企业披露如何测试系统，第二步引入第三方验证，通过这两步建立证据基础，再判断哪些事项应上升为强制规定。他承认国会正在推进的 AI 法案中存在争议条款，但整体方向合理。他对 50 个州各搞一套法律深感担忧，明确支持联邦层面的统一方案，否则最终得到的将是一张谁都不想看到的「拼布地图」。在全球治理层面，他更看好不同国家设立各自标准机构、再通过互认机制衔接的模式，类比汽车、航空、有机食品等领域的成熟实践。