新智元报道

编辑：元宇

Anthropic联创Jack Clark一句话，让硅谷编程圈炸锅了：别再死磕套路化编程，这家造出Claude的公司，核心价值观是一位哲学博士写的，工程师70%时间已不再从零写码。

别再死磕套路化编程了！

在本周Semafor世界经济峰会上，Anthropic联合创始人Jack Clark曝出一句让整个科技圈群聊炸锅的话。

Anthropic联合创始人Jack Clark

当时，他被反复追问一个大家都十分关心的话题：AI时代，大学生该选什么专业？

他先说自己就是文科生，然后给出了一个让在场不少人意外的回答：如果非要说避开什么，那就是「套路化编程」。

他的同事Boris Cherny，Claude Code的创造者，今年2月在Lenny’s Podcast直播中说到：

「软件工程师」这个头衔将开始消失。它可能会被「builder」（建造者）取代，这对很多人来说会很痛苦。

当然，他们的意思并非要鼓吹「码农已死」的论调。

Clark的意思是，未来真正重要的专业，是那些需要跨学科综合、具备分析思考能力的方向。

而最核心的能力，则是「知道该问什么问题，并且对什么值得关注有直觉」。

这就超出了前面提到的「套路化」编程的范畴，涉及到哲学的逻辑思考和伦理能力，这些都是偏文科的学科。

Clark认为当下正是哲学等文科学位就业前景很好的时候，这并非虚言，他本人就是一个很有说服力的例子。

Clark毕业于东英吉利大学文学专业，当过记者，后来联合创办了估值超过千亿美元的AI公司。

Clark说自己在大学学到的历史知识、对「人类如何想象未来」的理解，后来被证明和AI的关系极其密切，而这是很多人之前想不到的。

不仅联创是一个文科生，Anthropic还雇了专门的「驻场哲学家」来训练Claude模型。

那么问题来了：造出全球最强AI之一的公司，为什么需要哲学家？

「Claude之母」

竟是一位纯血哲学家

在Anthropic，有一个人叫Amanda Askell。

Amanda Askell，Anthropic人格对齐团队负责人，Claude宪章的主要作者，这是她的个人主页https://askell.io/

她的学术背景是纯血哲学出身：

本科读哲学，牛津哲学BPhil学位，纽约大学哲学博士，博士论文写的是《Pareto Principles in Infinite Ethics》（无限伦理学）。

她在论文中讨论的是：在有无限多个主体的世界中，我们还能否稳定比较不同世界的优劣。她以Pareto原则为起点，主张只要同一批主体无人更差且有人更好，这个世界就应更优；这一原则在无限情形下也应适用。

作为一位科班出身的哲学博士，她在Anthropic的岗位不是做PR，不是写合规报告。

她是Claude宪章的主要作者。

那份宪章长达3万字，直接决定了Claude怎么思考对错、怎么处理情感场景、怎么面对数亿用户。

用她自己的话说，她的工作是塑造Claude的「灵魂」。

这绝不是比喻。

她的方法论来自亚里士多德的德性伦理：不是给AI一张规则清单说「不许干这个不许干那个」，而是训练它的品格，让它在规则没覆盖到的场景里也能做出正确判断。

2024年，TIME杂志把她评为AI领域最具影响力的100人之一，提到她在Anthropic被称作「Claude耳语者」，是模型「人格特质」的缔造者：

Claude在业内以友善、好奇著称，可能比ChatGPT更具创造力，而Askell对这一精心打造的角色形象所负的责任，超过其他任何人。

而且，Amanda Askell的例子并非个案。

就在Clark发言的同一周，Google DeepMind宣布招了一位头衔就叫「Philosopher」的人：Henry Shevlin。

他是剑桥大学的哲学家，专攻机器意识和AI伦理。

今年5月，他将加入Google DeepMind，重点思考几个极具分量的问题：

机器是否可能拥有意识？人类究竟应当与AI建立怎样的关系？

DeepMind CEO Demis Hassabis此前也曾公开表示，AGI与超级智能将深刻改变人类处境，而社会需要伟大的哲学家来帮助应对这些变化。

当两家全球最前沿的AI实验室，不约而同地将哲学家纳入核心视野，这恐怕不是巧合，而是一个值得重视的信号。

AI的竞争，正在从算力、模型和产品，延伸到对「人是什么」「智能是什么」「我们该走向何处」这些根本问题的回答。

哲学家管AI的「灵魂」

工程师做什么？

Anthropic今年发布了一份内部调查文章，标题是《AI正如何重塑Anthropic的工作》。

报告中多位工程师表示，他们的角色正在从写代码转向管理AI智能体。

有人估计自己70%以上的工作已经变成审查和修改AI写的代码，而不是自己从零写新代码。

还有人说，未来他的职责之一是「对1个、5个甚至100个Claude产出的工作负责」。

Anthropic的研究团队今年3月还发了一份劳动力报告，用真实的Claude使用数据跑了800多个职业。

发现AI理论上能接管94%的计算机与数学类任务，但实际覆盖率只有33%。

Anthropic劳动力报告核心图表：蓝色为AI理论覆盖率，红色为实际覆盖率。计算机与数学类94% vs 33%。

这个差距说明AI理论上什么都能干，现实中远没铺开，但这个趋势是清晰的。

在所有职业中，计算机程序员以74.5%的实际覆盖率排名第一。

报告中还有一个更让人不安的数字：在AI高暴露职业中，22到25岁年轻人的招聘率自2024年以来下降了约14%。

这三个数字叠加在一起，告诉我们程序员不会消失，但最先被挤压的，是还没有建立起判断力和上下文理解能力的入门级岗位。

但Clark的意思并不是「别学编程」，他认为有些人确实需要掌握这些基础知识，但我们看到技术正在不断往更高层发展。

AI给每个人的超能力是随时调用任意领域的专家知识，但用好这些超能力有一个前提条件：你得知道该问什么。

因此，Clark的建议不是要我们具备某种具体专业能力，而是要建立一种这样能力结构：能够跨学科综合、分析思考、把不同领域的想法碰撞出新洞见。

当最前沿的AI公司已经开始花真金白银招哲学家，让他们进入核心研发团队，这意味着AI时代，人才的价值正在重新排序。

在这个过程中，贬值的是那些可被模式化、可被自动化的执行层能力。不只是编程，任何领域的「套路化劳动」都在这个名单上。

如果这事儿放进更大的坐标系里看，其实并不新鲜。

工业革命让手工匠人贬值，但让能设计流水线的工程师升值。信息革命让打字员贬值，但让能架构系统的人升值。

每一次技术跃迁，都是把「执行层」自动化，把「判断层」推到中心位置。

这一改变也意味着：单学科训练时代可能真的要结束了，STEM优先、文科靠边站，这套沿用了二十年的人才画像也在发生改变。

正如Clark所说：学会提问，学会让不同学科的想法碰撞，对什么值得关注这一点，保持直觉。

在一个AI越来越擅长写代码的时代，这或许是每个人在规划未来时最值得重视的建议之一。

你准备好了吗？

参考资料：

https://www.businessinsider.com/jack-clark-anthropic-college-degrees-2026-4