經濟越繁榮，失業的人越多？大模型正帶來人類歷史上從未有過的“詭異繁榮”。

編譯 | 王啟隆

出品丨AI 科技大本營（ID：rgznai100）

如果你在 A 社上班，每天看著身邊的頂級研究員拼命推高大模型的上限，你可能會覺得這群人極其矛盾。

Anthropic 聯合創始人 Jack Clark 最近在接受專訪時說，他們公司內部那些年薪百萬、站在技術最前沿的 AI 專家，其實每天都活在深重的焦慮里。他們心里比誰都清楚一個事實：自己寫下的每一行代碼、每一次優化，都是在親手加速制造出那個砸掉自己飯碗的“怪獸”。

這種焦慮，正在和一種前所未有的“詭異繁榮”綁定在一起。以前大家覺得經濟變好、大廠賺錢，崗位就一定會變多。但大模型打破了這個常識。Jack 說，未來可能會出現一種很反直覺的現象——整個社會的財富在瘋狂飆升，但寫代碼的程序員、寫文檔的白領，卻在大面積失業。科技越發達，人反而越快被排除在財富循環之外。這種被時代“無聲甩客”的感覺，在硅谷正變得越來越普遍。

在和 The Reason Interview 的對話里，Jack 聊到了技術自我升級的倒計時、資深工程師的溢價，以及一個極其現實的殘酷未來：

• 在 Anthropic 內部，那些最頂尖的研究員心里都明白，自己的工作其實是在加速自己的失業。他們每天都在預測技術的演進，也每天都在見證這種進步以周、甚至以天為單位發生。在他們看來，自己親手寫出來的模型，替代自己只是個時間問題。

• AI 幫團隊干完了所有的累活臟活，這讓初級程序員的崗位被嚴重壓縮。以前一個資深研究員要想驗證一個想法，得帶一個初級工程師團隊來幫忙寫代碼、跑測試。現在這些打雜的工作全部被 Claude 自動搞定。這導致剛畢業的學生越來越難入行，而那些真正有直覺、能定方向的資深專家，身價反而被抬到了天上。

• 我們可能會迎來一個詭異的未來：整個社會的財富在爆發式增長，但大面積的人卻在失業。這種失業不是因為經濟不景氣，純粹是因為大模型太能干了。當社會不需要那么多工作崗位就能創造巨大財富時，繁榮將和就業徹底脫鉤。這種無先例可循的重塑速度，正遠超所有人的想象。

• 為了讓剛畢業的人不至于被“一刀切斷”成長路徑，我們只能自己出錢做一場挽救實驗。現在的初級崗位市場幾乎凍結了，Anthropic 決定自己掏錢雇傭 1000 名剛畢業的大學生（Claude Corps 項目），把他們免費派給那些用不起 AI 的非營利組織去解決問題。這不僅僅是做慈善，而是給年輕人在行業冰封期強行爭取一條積累經驗、活下去的通道。

• 預計到 2028 年底，人類就將徹底從 AI 迭代的鏈條里“被下崗”。技術正在從“人推著機器走”變成“機器自己繁衍”。等到遞歸自我提升（RSI）在 2028 年到來，我們只要給夠算力，說一句“Claude 10，去開發 Claude 11 吧”，它就會自己解決架構、測試和訓練。這種進化的效率，唯一的對照物是幾百萬年的生物演變，而它只需要幾個月。

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免費的通用老師，和沒人會想念的“文書搬運工”

主持人：我們先從一個更宏觀的角度開始。談談你眼中 AI 最主要的“承諾”是什么。因為眼下我們顯然正處在一種技術陰云密布的時刻，人們都在為 AI 感到恐慌，而你們 Anthropic 在某種程度上也確實在擔憂這個問題，我們等會兒會談到。但先從總體上說，AI 最大的賣點到底是什么？

Jack Clark：我會把它拆成三個層面來看：面向個人的、面向經濟的，以及面向科學的。

先說個人層面。今天，我們已經擁有了一位“通用教師”——這是人們幻想了幾十年、幾十年想要造出來的東西，而現在它就已經存在了。你每個月花 0 美元，就可以和一位專業教師對話；如果你每個月花 20 美元，你就能和一位非常優秀的老師交流。這太不可思議了。這是個人層面的價值。

再說經濟層面。西方世界的經濟，很大程度上是由后臺工作和官僚程序定義的。而現在我們有了這樣一種系統，它能處理并穿越這些官僚流程和后臺事務，做得更好，在某些情況下甚至能把這些流程直接消除，讓人們重新回到那些真正需要技能、或者更有意義的工作部分上去。

主持人：對。能不能舉個具體例子？

Jack Clark：可以，我舉一個例子。我們曾和 Ampheic 的開發團隊密切合作，幫助他們處理臨床試驗結果在后端的整理和格式化工作。原本這大約需要兩個月的工作量，后來被我們縮短到了一周左右。

主持人：我覺得不會有人懷念那項工作。

Jack Clark：那里不會有人坐在辦公桌前哭，因為自己再也做不了那件事了。

主持人：“最佳后臺文書搬運工”。該死，那就是我，那就是我的工作。

Jack Clark：類似這樣的例子到處都是。Anthropic 有位和我共事的人，曾經因為處理某一種發票太煩了，干脆把它徹底自動化了。他一點也不難過。大家都很高興這件事實現了自動化。

再說科學層面。現在，如果你去看相關文獻，會發現這些系統已經在生物學、數學、物理學、醫學等前沿領域參與共同創造科學。你會看到世界頂尖科學家和 Gemini、Claude、ChatGPT 共同署名論文。這是科學發現的一個新時代。

主持人：Rock，對吧？嚴肅的人應該沒人用 Rock 吧。

Jack Clark：我可能在哪兒見過，不過還有別的名字也會首先浮現在我腦海里。

主持人：對。還有一個經常被提到、而且看起來非常驚人的例子是，比如你想到腫瘤 X 光片，或者癌變風險之類的東西時，突然之間整個世界都成了一個數據庫。計算機在這些數據上訓練、分析，然后得出更好的診斷、預后之類的結果。

Jack Clark：對。更好的診斷，更好的預后。而且在個人層面，我們現在也已經用 AI 系統取代了 WebMD。后者總是告訴你“你得癌癥了，你快死了”；而 AI 系統往往會給出更合理、更符合事實的判斷，還會告訴你“也許你應該給值班護士打個電話，把這些情況說一下”。

主持人：對。你會怎么處理那種——我一下忘了那個病的名字了，就是有人杜撰出來、結果現在幾乎所有 AI 模型里都有的那種病，什么 backism 之類的。

主持人：在轉向更多政策問題之前，我想先快速問一句：AI 是怎么過濾掉那種集體性錯覺的？因為這總是個問題，對吧？

Jack Clark：這里面有幾個層次。很多年前，AI 系統經常會“幻覺”，也就是大量胡編亂造。原因基本上在于，我們訓練 AI 系統的方式有點像訓練一個 Jeopardy! 節目的參賽者：它們想搶答，想按下按鈕。你一開口，它們就想立刻回答。我們花了很多功夫，才讓它們明白：按下按鈕后說一句“我不知道”，或者干脆不回答，完全是合理的。因為這和我們原來的訓練方式是相反的。所以這件事花了一些時間。

更隱蔽、也更棘手、至今仍然存在的問題，是“諂媚”——也就是 AI 系統過度奉奉承人。比如它一上來就說：“能來到世界上最偉大的自由意志主義播客，真是太榮幸了。這個問題真有趣。我們這場對話太精彩了。”這非常沒用，也和你生活中那些真正對你有幫助的人所做的事完全相反。

所以我們必須把這種傾向從系統里訓練掉。你希望它更像一個朋友——一個會在適當的時候稍微反駁你一下的存在。當然，這又會引出很多復雜而有趣的問題：什么算合適，什么算不合適。但我們其實一看就知道；在日常生活中遇到明顯的諂媚時，我們都能感受到那種不對勁。之間找到平衡。

2028年，人類可能就要徹底退出大模型的研發鏈條了

主持人：當前政策對待 Anthropic 的方式，到底哪里有問題？

Jack Clark：我的表達方式會是這樣：這件事里有很多具體細節我不能真正展開，因為他仍然是一個正在進行中的局面。但更宏觀地說，政府現在的判斷是：“這些系統具有國家安全屬性，我們得想辦法應對它們。” 這本身是好事。

再比如，有人會說：如果 AI 公司說得沒錯，那它們未來可能創造出極其龐大的財富，同時也可能把這些財富極度集中在少數幾個實體手中。那我們該怎么辦？這同樣是一個合理的問題。

如果你去看政策辯論和社會變革的歷史，它總是這樣開始的——一大群人對該怎么做各有不同看法，甚至是截然對立的看法，大家都對此產生強烈興趣，于是就會有分歧和辯論。然后政策領域里有個說法，我記得叫“摸著石頭過河的藝術”。現實中，人們最后通常就是這么做的。你不會真的采納那些極端到離譜的方案。

主持人：現在有沒有哪些民選官員，你覺得他們對這場討論的表達方式是最好的？

Jack Clark：國會現在有一項 AI 政策法案正在推進，里面關于透明度、第三方測試和驗證提出了不少合理的想法。那是一份很長的法案。我們并不認同其中每一項，但整體來看，其中有相當多內容讓人覺得：這看起來很合理。

國會里還有一些圍繞出口管制推進中的法案，目的是通過控制算力，來維護國家安全。從大方向上說，這也是合理的。

此前，政府發布了一項關于如何處理 AI 系統帶來的國家安全問題的行政命令。那份命令中所描述的架構——測試與驗證、建立共享框架——總體上也是合理的。我認為，最終我們大概真的會走到類似那樣的體系里去。

所以，沒錯，現實中確實會發生一些充滿火藥味和聚光燈效應的事件。但如果你透過這些表面去看，就會發現，無論是行政系統、國會，還是情報體系，都在認真處理這項技術，并逐漸提出一些相對理性、可執行的方案。

如果再看看州層面，許多州已經出臺了一些基礎的“透明度法案”，這相當于我的 AI 系統受到的監管至少和一包薯片差不多了，這總比完全沒有好。也就是說，我至少得在包裝上標明一些“成分信息”，并解釋我是怎么做出來的。

主持人：也就是說，他們是在說你可以賣它們，但并沒有規定卡路里多少、脂肪占比多少、碳水占比多少之類的。他們還沒做到那一步。

Jack Clark：我們的理念在很大程度上是：第一步，必須要求企業強制性披露它們如何測試系統、做了哪些工作；第二步，需要某種形式的第三方驗證，也就是有人來檢查“作業”是不是做得靠譜。通過這兩步，社會才能逐漸建立起證據基礎，從而判斷：我們到底有沒有哪些真的需要被強制規定下來的事情？

在我看來，很有可能某一天，在網絡或生物安全方面，你會發展出一些非常明確的門檻，并把它們上升為強制規定。就像今天你去購買炸藥一樣：某些類型的炸藥，作為普通平民是可以買到的；有些則必須是持證建筑工人才可以買；還有一些則必須是軍方人員。整體來說，這挺合理。

主持人：但你們肯定不想面對 50 個州各搞一套法律，對吧？你們還是希望有一個聯邦層面的統一方案。

Jack Clark：這正是我們對那些正在國會推進的法案感到興奮的原因。否則，最后你得到的就會是一張誰都不想看到的拼布地圖。

主持人：或者說，加州。比如汽車尾氣排放之類的問題就是這樣。一個州事實上設定了全國標準，而它在意識形態上可能比聯邦政府更偏激。

Jack Clark：我的整體看法就是：AI 是一種極其強大的技術。整個系統內部，對于“該拿它怎么辦”的壓力正在不斷積累。而“什么都不做”這個答案持續得越久，政策系統中不同部分站出來說“什么都不做不夠好，我們必須做點什么”的概率就越高。

主持人：鐵路行業的歷史顯示，當鐵路公司發展到一定規模、又意識到市場競爭會讓盈利越來越困難時，它們主動去找政府說：“嘿，我們需要被監管。”

社交媒體或更廣義的科技行業在 2018 年也有類似時刻：Mark Zuckerberg 就是這么對國會說的。從某種視角來看，這怎么就不是在鎖定你們當前的市場地位？

Jack Clark：可是我這套說法已經說了 10 年。我們在創辦 Anthropic 的第一天起就在這么說，那時我們還沒有產品、沒有收入，什么都沒有。

主持人：Anthropic 報道的估值可不低。

Jack Clark：我想媒體報道的是一萬億美元。對。

所以你看，我完全、徹底理解這種看法。對我們來說，我只會說：請看我們長期以來在行動、表態和信念上的一致性。我們始終如一的立場是：我們相信，而且仍然相信，這將是本世紀被創造出來的最強大、影響最深遠的技術，毫無疑問。因此，面對它的答案必須是：我們需要創造新的工具，來治理和管理它。

主持人：如果 Anthropic、OpenAI 和另外幾家公司一起來寫規則，這是不是就意味著：好，今后就是這幾家公司，永遠統治這個行業了？

Jack Clark：我們確實分享過自己對監管的想法，但我真誠歡迎、也鼓勵其他人提出自己的方案。

我要表達的重點是：越多來自企業之外的人在這個問題上提出自己的觀點，對所有人就越有利。如果你能給我做一張表，把公司、自由意志主義者、自由市場最大化主義者都列進去，然后你發現某些方案是所有人都同意的，那這些方案也許就是值得做的。如果某些方案只有公司自己在提，那你就應該對它們保持高度懷疑。

主持人：說到治理問題。美國的治理方式最終會怎樣影響全球治理？

Jack Clark：最理想的情況，其實每天都在這個世界上發生幾百萬次：各種汽車在這些市場之間互相出口，飛機從這些地方起飛、降落，食品也在出口流通。你之所以會對這些東西有信心，是因為我們擁有某種共享標準、共享測試方法，以及某些共同認可的驗證機制。

與其建立一種全球統一的治理機制，現實中更常見的是：不同國家擁有各自的標準機構，而這些機構之間存在互認關系。我認為，這種模式在商業上運作得極其成功。我妻子喜歡買有機食品，也不希望嬰兒玩具里含鉛，對吧？

主持人：我明白，但其中很多其實是自愿性的，對吧？

Jack Clark：其中很多確實是自愿性的，比如公用事業能效標簽。但也有一些會被正式寫入法律，成為硬性標準，比如航空安全。然后還有很多是自愿性的，我們在這些方面展開競爭。這就是世界解決問題的方式。

主持人：我擔心貿易壁壘的重新抬頭，目前這似乎在政治上受到相當廣泛的支持。但如果我們可以的話，讓我們談談“遞歸自我改進（RSI）”，這是你們最近很多材料中的一個重點。你能解釋一下這是什么嗎？

Jack Clark：AI 的發展方式，大體上是這樣的：人們收集算力和數據，去訓練深度神經網絡，最后你得到了驚人的生成模型。

而現在，這些系統開始在“為訓練 AI 系統編寫代碼”這件事上表現得非常出色。未來可能會出現某一個時刻，我們作為人可以完全退出它們前向發展的過程，它是一個“上好發條，看著它們自己跑”的過程。我們給它資源，然后說：“好，Claude 10，去造 Claude 11。” 接著 Claude 就會自己設計架構、開展研究、執行訓練。

今天我們還沒有看到這一幕，但我認為這種情況在本十年內出現的可能性是真實存在的。如果你讓我押一個年份，我會押 2028 年，接近年底的時候。

主持人：那離現在甚至都不到兩年，實在太近了。

Jack Clark：對。AI 發展得非常快。而這意味著，未來 AI 系統的進展可能會更快。

主持人：在更表層一點的技術史上，有沒有什么類似例子？

Jack Clark：基本沒有。唯一比較像樣的例子，是生物的演化，但那要花上幾百萬年。你當然可以培育出更好的狗，但那也得經過很多代。我能想到的最好類比，大概是一臺 3D 打印機，它能打印出一個比自己現有打印頭分辨率更高的新打印頭。

主持人：那你要怎么給它踩剎車？因為這也正是末日論、災難論的一個來源。

Jack Clark：這和我們當前正在處理的問題有相似之處，但又更難。你擔心系統具備某種屬性，那么你必須知道如何測量這種屬性，并且知道如何可能去控制它。

我在 Anthropic Institute 所做的很多工作，就是研究內部的 AI 研發活動，并找出如果遞歸自我改進真的發生了，我們應該用什么指標來識別它。最終，你會希望把這些指標公開出去。我們需要圍繞這件事建立一個框架和一套門檻。因為這件事能讓科學速度比今天快上若干個數量級；它能有意識地把那些今天看起來像奇跡一樣的好處提前帶到現實中。

主持人：其他主要 AI 公司，對這種共享標準和發掘安全閥的做法，是否也有廣泛認同？

Jack Clark：我們最近說過：我們認為，讓世界擁有“有可能主動放慢進步節奏”的選擇權，會是一件很好的事。如果你真的撞上了類似 RSI 這樣的事情，你可能會希望刻意把它放慢，給我們時間去適應。

主持人：這里的“我們”是誰？

Jack Clark：我相信，如果這件事真的足夠重要，世界會找到辦法，圍繞這些數據協調起來。我認為，世界過去做過這樣的事，未來也可能還得再做一次。氯氟烴和臭氧層漏洞就是一個好例子，制造商、科學家、政府最終一起說：那我們就停止這件事吧。

主持人：你的背景很有趣。你學的是創意寫作和文學，還做過彭博等媒體的科技記者。你的背景是如何影響你思考這些問題的？

Jack Clark：我覺得，如果你是個記者，而且有廣泛閱讀的背景，你就會意識到：所有技術都帶有政治和社會屬性。所有技術最終都會改變人的行為，也會改變世界的結構。

而我想，硅谷大概花了很多時間專注于造東西，因為造東西真的很難。但在這種對“建造”的全情投入中，人們有時會忘記，自己其實也是在向世界投放一種社會技術和政治技術。社交媒體就是一個例子，我們在人類社會中做了一場幾乎失控的大實驗。

主持人：不過，社交媒體不是也讓這個世界變得更好了嗎？

Jack Clark：在很多方面是的。但我覺得，如果我們當時能共享更多信息，也許就能更好地應對一些問題，比如青少年心理健康。你不需要叫停技術，但也許我們本可以準備得更充分一些。

所以，那樣的背景讓我更傾向于把技術看成一種會根本改變社會政治經濟結構的力量。我在 2012 年讀過一篇文章，叫《Facebook、Google 與新封建主義的崛起》。當時我通過研究和參觀大型公司的數據中心，突然意識到：這其實是一種在全球范圍內收集海量數據的體系，你可以對其施加一種不同尋常的控制。這看起來很像我們過去稱之為“封建主義”的某種東西。

一個反直覺的未來：社會財富空前繁榮，人卻在成批失業

主持人：技術的解放性一面又在哪里？全球中產階級的崛起是實實在在的。當我們談“新封建主義”時，這會不會是一種忽視了技術積極面的超決定論理解？

Jack Clark：不是。我的意思只是，技術確實可能具有這樣的屬性；而世界的任務，就是仔細觀察并弄清楚我們是否能以某種方式去調節它。

智能手機就是一個很好的例子。它能讓你創業、攝影，給你帶來快樂；但有時你半夜醒來，會白白浪費掉 45 分鐘的人生去刷短視頻。工具本身內部就包含了多種不同的政治現實：從解放，到控制。

主持人：你怎么定義進步？

Jack Clark：我從根本上認為，技術是一種工具，它能讓人類更好地增進我們對世界、對自我、以及彼此之間的理解。我也認為，人類這個物種要想平穩度過這個世紀，需要大量強大的技術。而 AI 將會做出很大貢獻。

我認為，這會給每個人帶來更多物質豐裕。而豐裕會帶來自由，因為它會為你創造更多時間。但與此同時，當你的自由增多、選擇增多，你的責任也會隨之增加。

不過換個角度看，技術也可以極大增強社區。奧克蘭曾有一個極其充滿活力、多元化的 DIY 朋克場景，那是通過 Instagram 上的海報組織起來的。技術沒有把人原子化，而是在把人重新聚集到一起。所以技術永遠同時包含這兩面。

主持人：隨著大模型的發展，人們現在談到 AI 時會說，它這次是沖著受過教育的中上層人群來的。這種說法準確嗎？它會如何改變就業市場？

Jack Clark：這里有兩個彼此矛盾的事實。第一，今天的數據并沒有顯示出這一點，但這主要是因為疫情給所有可用經濟數據集都引入了一個巨大的混淆項，我們很難把這些因素拆分開來。目前，我們只能看到應屆畢業生招聘出現了一些疲軟跡象。

主持人：現在對計算機科學專業畢業生來說，確實不算一個好時候，至少和 10 年前比是這樣。

Jack Clark：也許確實如此。在 Anthropic 內部，我們現在招聘更多擁有大量經驗的人，超過了以前。因為“直覺”的回報比以前更高了——因為現在你不需要再去做那些辛苦繁瑣的實驗執行工作。

主持人：你說的“直覺的回報”是什么意思？

Jack Clark：就是專業能力。如果你是一位有經驗的研究員，腦子里有一大堆實驗構想，那么過去我們還得給你配一個工程團隊，讓你和工程師一起去跑那些實驗。而現在，Claude 可以幫跑實驗了。所以實際上，我們更傾向于雇傭資深研究員，因為我們不再需要那么多初級工程師在他們周圍堆砌。

主持人：所以你會擔心出現一支由失業的應屆大學畢業生組成的“預備役大軍”嗎？

Jack Clark：大方向上這個行業仍在增長。但關于技能形成的問題非常重要：人們是怎么變得擅長某件事的？他們是先開始做那件事。而我們前面的變化，其含義可能是：我們開始工作的新人會變少。

所以，我們最近宣布了一個項目，叫 Claude Corps。我們會在全美范圍內挑選一千名剛畢業不久的大學生，基本上是由我們出錢，把他們嵌入非營利組織中，并教他們如何運用 AI 技能。這既能把 AI 的好處擴散給其他組織，也能給這些年輕人一些實踐經驗。

不過，當我和許多同事交談時，他們會說：我無法把未來經濟和今天這種“看起來一切正常”的經濟狀態協調起來。我所做的一切工作，以及技術進步的速度，都在讓我這個并非經濟學家、而是機器學習研究者的人感到：我自己都有可能失業，或者變得多余。

也許這里面確實有點什么。因此，我開始和一些政府談：如果經濟中真的發生了前所未有的事情，而且這種變化不是由衰退引發，而是由一種全新的、高生產率技術的到來所引發，那我們準備好了嗎？

主持人：雖然歷史經驗顯示，政府試圖去限制和規范工作的嘗試往往行不通，只會讓經濟變得遲緩。

Jack Clark：我非常清楚，凡是去預測未來經濟具體形態的人，往往幾年后都會尷尬得不行。我真正想說的是：你們應該為一個包含多種不同情景的世界做規劃。而我確實認為，AI 可能會帶來比過去更極端的情景。它可能會帶來遠高于趨勢線的 GDP 增長，而這種 GDP 增長，可能同時伴隨著通常只在經濟衰退時才會看到的失業率飆升。那會很奇怪。而我其實只是認為，政府總體上也許應該在情景規劃上投入更多工作。

主持人：你到底有多大信心，相信政府會成為解決這些社會問題的最后防線？

Jack Clark：我是個樂觀主義者。我不認為每一個政府都能做到，但政府確實可以做到這些事。有些可以，而我們會努力想辦法幫助它們做到。

主持人：好，那我想我們就到這里結束吧。Anthropic 的 Jack Clark，非常感謝你接受 Reason 的采訪。

Jack Clark：非常感謝。

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