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2026-02-15
文章转载自"北大纵横"
近期，Anthropic 宣布完成300亿美元G轮融资，估值跃升至3800亿美元。几乎同步，埃隆·马斯克在社交平台激烈抨击其AI“厌世、反人类”，并讽刺公司名“Anthropic”终将沦为“Misanthropic”。这场看似情绪化的交锋，实则揭示了AI发展路径的根本分歧：一边是马斯克描绘的“月球算力+机器人文明”的末世图景；另一边，Anthropic CEO Dario Amodei 则以冷静的解剖刀，刺破这一宏大叙事的虚妄——他直言：“我们不是要去别的星球上建机器人文明。” Amodei 的最新访谈不仅是一次对“危言耸听”的精准拆解，更是一场对AI冲击波传导机制的重新测绘。软件工程师岗位，而非传统认知中的入门级白领，可能率先被AI“彻底击穿”。这一转向并非语出惊人，而是基于对技术能力、组织采纳速度与社会摩擦系数的系统性分析。技术成熟度只是起点，真正的瓶颈在于“社会距离”与制度惯性。 AI对劳动力市场的冲击并非线性推进，而是由“技术可行性”与“社会可嵌入性”的乘积决定。软件工程因其零社会距离、高反馈闭环与技能同构性，成为首个被击穿的高价值职业；而法律、金融等传统白领领域虽面临长期压力，却因制度缓冲带的存在而获得喘息窗口。
这一差异，恰恰暴露了当前AI经济叙事中被严重低估的关键变量——现实世界的摩擦系数。一、AI替代的真正瓶颈：
不是技术，而是“社会距离”
AI将首先取代重复性高、创造性低的白领工作，如数据录入、基础法律文书处理或初级会计。替代速度不取决于任务是否“简单”，而取决于该任务所处生态与AI系统的“社会距离”有多近。“社会距离”在此指目标行业与AI生态在工具链、反馈机制与文化习惯上的契合程度。GitHub Copilot 自2021年推出后，迅速被超百万开发者集成至日常流程，使用率在头部科技公司达70%以上；代码可即时编译、执行、报错，错误成本低且可快速迭代。AI生成的代码与人类工程师使用同一套语言（Python、JavaScript等）、同一套逻辑（算法、架构），无需跨模态转换。 据内部测试，当前大模型已能独立完成60%以上的模块开发、单元测试与调试任务。工程师角色正从“编码执行者”转向“需求定义者”与“质量仲裁者”。一旦模型能端到端交付可靠、可维护的软件系统，对初级乃至中级工程师的需求将断崖式下跌。 反观银行合规、法律助理或保险核保等传统白领岗位，其工作深嵌于复杂的组织流程、责任划分与监管框架之中。即便AI能100%准确完成任务，系统对接、权责界定、员工再培训、客户信任建立等“脏活”将大幅拖慢替代进程。 AI可高效生成合同初稿、检索判例、预测诉讼结果，但核心价值环节——客户沟通、法庭辩论、策略制定——仍高度依赖人类特质。客户付费购买的不仅是法律知识，更是情感支持与风险共担的信任关系。 软件世界没有这样的护城河——代码只对机器负责，无需说服、无需共情、无需承担法律责任。二、AI经济效应的双重悖论：
增长易得，分配难解
AI可能将发达国家GDP增速推至10%-15%，但这将制造一个“怪异世界”——增长变得容易，分配却异常艰难。这一判断揭示了技术红利与社会适应力之间的根本错配。 Anthropic已与制药、金融、制造等多行业合作，其观察到的核心变量是“原始生产力”——即AI将抽象想法转化为具体产出的能力。以药物研发为例，传统模式需耗时3–5年筛选数万种化合物，而AI可并行模拟百万级分子结构，将先导化合物发现周期压缩至数月。若叠加多次“十倍增长”（10x improvements），AI对GDP的拉动将突破历史分布区间——过去百年，发达国家年均GDP增速仅2%–3%。 当前政治经济争论多基于“增长稀缺”前提，政策设计围绕如何刺激微弱增长展开。一旦增长如潮水般涌来，现有税收、福利、教育体系将面临结构性错配。 以美国为例：资本所得税率长期低于劳动所得税率，导致技术红利迅速资本化。2020–2023年，标普500企业利润增长28%，而工资总额仅增12%。若AI进一步放大资本回报，而劳动力转型所需的社会投资（如全民再培训、过渡性收入支持）严重滞后，增长将加剧不平等而非普惠福祉。 Amodei尖锐指出：“蛋糕变大得太快，社会来不及分。”这解释了为何AI繁荣未必带来广泛繁荣——技术扩散的速度远超制度演化的速度。三、拆解“机器之神”迷思：
智能的边际收益递减与现实摩擦
“未来将在月球部署拍瓦级算力，AI将主导智能，人类难再掌控。”“那种‘用一颗月球的算力造一个AI神’的讨论有点危言耸听。”Amodei 提出关键概念——“智能的边际收益递减”。在围棋、国际象棋等封闭系统中，智能提升可无限逼近最优解；但在真实世界，进展受制于物理交互、监管流程、社会接受度等多重约束。 即便AI提出完美疗法，仍需通过I–III期临床试验（平均耗时7年）、FDA审批（平均18个月）、医保谈判（成功率不足30%）等漫长链条。生物学问题的瓶颈不在智能，而在现实世界的摩擦系数。因此，“一亿个天才”远比“一个机器之神”更具实用价值——分布式智能可并行探索多条路径，而单一超级智能受限于现实落地的串行瓶颈。针对马斯克隐含的“AI vs 人类”对立框架，Amodei 明确宣示：Anthropic的“AI宪法”正是这一理念的具象化——75页文档并非冰冷规则集，而是引导AI理解自身角色、用户利益与第三方权益的伦理契约。 这种设计拒绝将AI视为工具（可任意驱使）或神明（不可控），而是定位为“守护者”：这一立场本质上是对技术决定论的否定——AI的未来不由算力规模决定，而由人类的选择塑造。面对AI冲击的加速到来，Amodei并未止步于批判，而是提出系统性应对框架。初级岗位（如法律助理、投行分析师）本是人才晋升的必经阶梯，若被AI取代，将切断专业人才的培养通道。解决方案并非抵制AI，而是重构职业内涵——律师转向客户沟通与策略咨询，医生聚焦诊疗决策与人文关怀，会计师升级为财务架构师。 “重塑一个行业往往要几十年，而AI推动的经济力量会来得非常快。”社会需要建立“快速再培训”机制，将转型周期从十年级压缩至年级。企业与政府共建模块化课程，实现技能更新与岗位需求的动态匹配。 数据中心建设、光纤铺设、机器人维护等物理世界工作，成为AI经济的“互补品”。2023年，美国建筑行业职位空缺率达5.2%，显著高于全行业均值3.8%。 但这一窗口期有限。随着具身智能（embodied AI）突破，机器人将逐步侵蚀体力劳动领域。“我不认为‘认知劳动’与‘物理操控’存在根本差异。它们本质上都是信息问题。”这意味着，无人能长期躲在“动手工作”的安全区——AI终将通过机器人载体进入物理世界。公共摄像头配合AI分析，可绘制亿级人际关系网，使美国宪法第四修正案“免于无理搜查”的权利形同虚设。这要求法律界以软件工程师的速度更新认知——将AI视为需要被规制的“新权力主体”，而非中立技术。将高风险AI系统纳入事前监管，要求透明度与人工干预权。Amodei 的终极关切，并非技术本身，而是人类能否在AI赋能下走向“富足时代”。他承认存在“微妙的坏结局”——好的愿景与坏的现实可能仅差细微选择。 马斯克的“月球AI神”叙事，本质是技术决定论的极端投射；而Amodei 则坚持人类选择的中心性：“我们不是要在别的星球上建机器人文明，我们想做的是让这些系统改善我们的社会。” 这场争论的胜负，不取决于算力规模或融资金额，而在于社会能否构建匹配技术速度的适应机制。当软件工程师开始担忧饭碗，当法律学徒制度濒临瓦解，当宪法权利遭遇算法侵蚀——真正的挑战才刚刚开始。 Anthropic的3800亿美元估值，与其说是对技术的定价，不如说是对人类智慧的一次豪赌：我们能否在AI击穿旧秩序前，重建一个更公正、更富足的新世界？答案不在月球，而在每一个被代码改变的日常里——在政策制定者的会议室，在职业培训机构的课堂，在法官对AI证据的裁量中，在每一位劳动者对未来的主动塑造中。 企业价值由长期现金流决定，而社会价值由制度韧性与分配正义决定。
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