Anthropic CEO放話5年消滅所有工作

AI要搶飯碗的恐慌，已經讓硅谷的電梯操作員幽靈重新游蕩。Anthropic CEO Dario Amodei放話：五年內AI能替代所有人類勞動。他公司里的社會 impact 研究員更具體——短期經濟衰退，"早期職業階梯崩塌"。

但芝加哥大學經濟學家 Alex Imas 上周跟我聊了一小時，甩出一句冷話：我們現在的預測工具，爛得離譜。

他手里攥著一份1998年的政府檔案，說這才是唯一能照亮前路的火把。而OpenAI和Anthropic今年連發的兩份重磅研究，用的全是這份數據——卻用錯了。

28%暴露度？這個數字毫無意義

美國政府從1998年開始做一件事：把成千上萬個職業拆解成具體任務，編進一本叫O*NET的巨型目錄。房地產經紀人的工作被切成碎片——"詢問客戶購房需求"是其中一塊。

去年12月，OpenAI的研究員拿著這本目錄，給每個任務打分：AI能干多少？房地產經紀人被打成28%暴露。今年2月，Anthropic更狠——分析了數百萬條Claude對話，看用戶實際用AI完成哪些任務，再跟O*NET的清單比對。

兩份研究都上了頭條。但Imas說，"暴露度"本身就是個幻覺。

他的邏輯很產品經理：知道一個任務能被AI做，和知道這份工作會不會消失，中間隔著整條供應鏈。除非一個職業的所有任務都能被AI零成本、零監督完成，否則"暴露度"只是張廢紙。

電梯操作員之所以消失，是因為按按鈕這件事100%能被機器替代，且機器更便宜。但客服接線員今天還在——因為客戶罵人的時候，企業需要一個人形沙包。

經濟學家集體失明，因為缺了一種數據

Imas的"call to arms"指向一個盲區：我們根本不知道AI在真實職場里怎么被用。

現有研究全是實驗室產物。OpenAI看的是技術能力邊界，Anthropic看的是用戶自愿輸入的查詢。但企業采購AI工具后，是裁員還是擴編？員工用AI省下的時間，被老板榨成更多KPI還是準時下班？

這些動態，O*NET的靜態任務清單捕捉不到。

Imas想要的數據很具體：某家公司引入AI客服系統后，接線員的數量變化、工作時長變化、時薪變化、培訓周期變化。不是"能不能替代"，是"替代了多少、以什么代價、產生了什么連鎖反應"。

這種數據現在幾乎不存在。經濟學家還在用1998年的任務清單，預測2025年的就業地震。

Amodei的五年預言，建立在沙灘之上

回到Anthropic的末日敘事。Amodei說AI是"通用勞動力替代品"，Imas直接拆臺：推理模型和智能體（agentic AI）的成本賬，沒人算清楚。

一個Claude Pro用戶處理復雜文檔，Token消耗可能讓單次查詢成本飆到幾美元。企業級部署更夸張——API調用費、微調成本、幻覺（hallucination）導致的錯誤修正人力。這些數字被"技術可行性"的聚光燈掩蓋，但決定生死的是資產負債表。

Imas打了個比方：自動駕駛技術十年前就說要消滅卡車司機，但保險成本、法律責任、極端天氣處理，把時間表無限期推遲。AI替代白領工作的障礙，可能同樣隱形且頑固。

更諷刺的是，Anthropic自己的研究反而支持這種謹慎。他們分析Claude對話發現，用戶用AI做的任務，和O*NET標記的"高風險任務"，重疊度遠低于預期。人們用AI寫代碼、改簡歷、頭腦風暴——但不是替代工作流，是加速工作流。

政策真空比技術恐慌更危險

Imas的擔憂不在技術，在治理。美國國會至今沒提出任何連貫的AI就業應對方案，而恐慌已經在產生真實后果——上周，多個州出現暫停數據中心建設的呼聲，部分源于"AI搶工作"的焦慮。

這種焦慮被放大，是因為缺乏反事實。如果有一份實時數據，顯示某州客服行業引入AI后就業率實際上升（因為服務成本下降帶來需求擴張），恐慌可能讓位于理性討論。

但數據不存在。經濟學家在盲人摸象，政策制定者在真空中喊話，企業則在NDA（保密協議）后面悶聲發大財。

Imas的解決方案很樸素：政府資助大規模職場追蹤調查，像跟蹤通脹一樣跟蹤AI滲透。不是問"AI能做什么"，是問"AI正在做什么、代價是什么、誰承擔了代價"。

這份調查的成本，可能不及一座中型數據中心的零頭。但沒有它，所有關于"AI就業末日"的討論，都是建立在1998年任務清單上的空中樓閣。

Amodei的五年倒計時已經開始。問題是，我們連計時器的電池型號都沒搞清楚。