北京
新智元報道
編輯：元宇
【新智元導讀】Anthropic聯創Jack Clark一句話，讓硅谷編程圈炸鍋了：別再死磕套路化編程，這家造出Claude的公司，核心價值觀是一位哲學博士寫的，工程師70%時間已不再從零寫碼。
別再死磕套路化編程了！
在本周Semafor世界經濟峰會上，Anthropic聯合創始人Jack Clark曝出一句讓整個科技圈群聊炸鍋的話。
Anthropic聯合創始人Jack Clark
當時，他被反復追問一個大家都十分關心的話題：AI時代，大學生該選什么專業？
他先說自己就是文科生，然后給出了一個讓在場不少人意外的回答：如果非要說避開什么，那就是「套路化編程」。
他的同事Boris Cherny，Claude Code的創造者，今年2月在Lenny’s Podcast直播中說到：
「軟件工程師」這個頭銜將開始消失。它可能會被「builder」（建造者）取代，這對很多人來說會很痛苦。
當然，他們的意思并非要鼓吹「碼農已死」的論調。
Clark的意思是，未來真正重要的專業，是那些需要跨學科綜合、具備分析思考能力的方向。
而最核心的能力，則是「知道該問什么問題，并且對什么值得關注有直覺」。
這就超出了前面提到的「套路化」編程的范疇，涉及到哲學的邏輯思考和倫理能力，這些都是偏文科的學科。
Clark認為當下正是哲學等文科學位就業前景很好的時候，這并非虛言，他本人就是一個很有說服力的例子。
Clark畢業于東英吉利大學文學專業，當過記者，后來聯合創辦了估值超過千億美元的AI公司。
Clark說自己在大學學到的歷史知識、對「人類如何想象未來」的理解，后來被證明和AI的關系極其密切，而這是很多人之前想不到的。
不僅聯創是一個文科生，Anthropic還雇了專門的「駐場哲學家」來訓練Claude模型。
那么問題來了：造出全球最強AI之一的公司，為什么需要哲學家？
「Claude之母」
竟是一位純血哲學家
在Anthropic，有一個人叫Amanda Askell。
Amanda Askell，Anthropic人格對齊團隊負責人，Claude憲章的主要作者，這是她的個人主頁https://askell.io/
她的學術背景是純血哲學出身：
本科讀哲學，牛津哲學BPhil學位，紐約大學哲學博士，博士論文寫的是《Pareto Principles in Infinite Ethics》（無限倫理學）。
她在論文中討論的是：在有無限多個主體的世界中，我們還能否穩定比較不同世界的優劣。她以Pareto原則為起點，主張只要同一批主體無人更差且有人更好，這個世界就應更優；這一原則在無限情形下也應適用。
作為一位科班出身的哲學博士，她在Anthropic的崗位不是做PR，不是寫合規報告。
她是Claude憲章的主要作者。
那份憲章長達3萬字，直接決定了Claude怎么思考對錯、怎么處理情感場景、怎么面對數億用戶。
用她自己的話說，她的工作是塑造Claude的「靈魂」。
這絕不是比喻。
她的方法論來自亞里士多德的德性倫理：不是給AI一張規則清單說「不許干這個不許干那個」，而是訓練它的品格，讓它在規則沒覆蓋到的場景里也能做出正確判斷。
2024年，TIME雜志把她評為AI領域最具影響力的100人之一，提到她在Anthropic被稱作「Claude耳語者」，是模型「人格特質」的締造者：
Claude在業內以友善、好奇著稱，可能比ChatGPT更具創造力，而Askell對這一精心打造的角色形象所負的責任，超過其他任何人。
而且，Amanda Askell的例子并非個案。
就在Clark發言的同一周，Google DeepMind宣布招了一位頭銜就叫「Philosopher」的人：Henry Shevlin。
他是劍橋大學的哲學家，專攻機器意識和AI倫理。
今年5月，他將加入Google DeepMind，重點思考幾個極具分量的問題：
機器是否可能擁有意識？人類究竟應當與AI建立怎樣的關系？
DeepMind CEO Demis Hassabis此前也曾公開表示，AGI與超級智能將深刻改變人類處境，而社會需要偉大的哲學家來幫助應對這些變化。
當兩家全球最前沿的AI實驗室，不約而同地將哲學家納入核心視野，這恐怕不是巧合，而是一個值得重視的信號。
AI的競爭，正在從算力、模型和產品，延伸到對「人是什么」「智能是什么」「我們該走向何處」這些根本問題的回答。
哲學家管AI的「靈魂」
工程師做什么？
Anthropic今年發布了一份內部調查文章，標題是《AI正如何重塑Anthropic的工作》。
報告中多位工程師表示，他們的角色正在從寫代碼轉向管理AI智能體。
有人估計自己70%以上的工作已經變成審查和修改AI寫的代碼，而不是自己從零寫新代碼。
還有人說，未來他的職責之一是「對1個、5個甚至100個Claude產出的工作負責」。
Anthropic的研究團隊今年3月還發了一份勞動力報告，用真實的Claude使用數據跑了800多個職業。
發現AI理論上能接管94%的計算機與數學類任務，但實際覆蓋率只有33%。
Anthropic勞動力報告核心圖表：藍色為AI理論覆蓋率，紅色為實際覆蓋率。計算機與數學類94% vs 33%。
這個差距說明AI理論上什么都能干，現實中遠沒鋪開，但這個趨勢是清晰的。
在所有職業中，計算機程序員以74.5%的實際覆蓋率排名第一。
報告中還有一個更讓人不安的數字：在AI高暴露職業中，22到25歲年輕人的招聘率自2024年以來下降了約14%。
這三個數字疊加在一起，告訴我們程序員不會消失，但最先被擠壓的，是還沒有建立起判斷力和上下文理解能力的入門級崗位。
但Clark的意思并不是「別學編程」，他認為有些人確實需要掌握這些基礎知識，但我們看到技術正在不斷往更高層發展。
AI給每個人的超能力是隨時調用任意領域的專家知識，但用好這些超能力有一個前提條件：你得知道該問什么。
因此，Clark的建議不是要我們具備某種具體專業能力，而是要建立一種這樣能力結構：能夠跨學科綜合、分析思考、把不同領域的想法碰撞出新洞見。
當最前沿的AI公司已經開始花真金白銀招哲學家，讓他們進入核心研發團隊，這意味著AI時代，人才的價值正在重新排序。
在這個過程中，貶值的是那些可被模式化、可被自動化的執行層能力。不只是編程，任何領域的「套路化勞動」都在這個名單上。
如果這事兒放進更大的坐標系里看，其實并不新鮮。
工業革命讓手工匠人貶值，但讓能設計流水線的工程師升值。信息革命讓打字員貶值，但讓能架構系統的人升值。
每一次技術躍遷，都是把「執行層」自動化，把「判斷層」推到中心位置。
這一改變也意味著：單學科訓練時代可能真的要結束了，STEM優先、文科靠邊站，這套沿用了二十年的人才畫像也在發生改變。
正如Clark所說：學會提問，學會讓不同學科的想法碰撞，對什么值得關注這一點，保持直覺。
在一個AI越來越擅長寫代碼的時代，這或許是每個人在規劃未來時最值得重視的建議之一。
你準備好了嗎？
參考資料：
https://www.businessinsider.com/jack-clark-anthropic-college-degrees-2026-4
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