Anthropic研究员：未来会是通才的世界

Joe Lonsdale 问 Nick Marwell，Anthropic 内部最前沿的东西是什么。Nick没有说模型、没有说算力，他说的是编程体验的变化。十八个月前，他一行一行地手搓代码。几个月后，他开始指挥模型写代码，每隔几分钟要干预一次，因为那时候AI会犯错、会偏离目标。而现在，他可以让AI独立干一到两天的活，就像带了一个初级工程师，他们说话的当下，就有一群AI在后台替他干活。这是两位Anthropic强化学习技术负责人的世界观。他们确信，能力相当甚至超过人类的模型，很可能在未来几年内出现，而他们对这个未来，出奇地乐观，支撑这份乐观的，是AI再加速演进，每分钟AI新增的能力，远远超过过去几年AI的能力之和。

两位强化学习负责人说，AI的下一站不是更会写代码，而是生物实验室 商品化不足为惧，因为经济会重塑 很多人担心一个老问题。既然AI模型几个月就推出一代，新的商品模式就要出现，那有些公司凭什么值几万亿。Nick的回答是，你其实不用担心AI商品化，因为在你还没等到彻底商品化的那一天，整个经济就已经被AI重写了。他举了编程的例子。AI在编程上第一个有用的场景，就是代码自动填充，就是你打字它接着往下写。到了下一个场景，智能体编程在终端里自我运行成为现实，Claude Code那种。这一跨越，价值直接涨了成千上万倍。所以你看，代码自动填充这件事确实被商品化了，现在没有一家公司能靠做代码自动填充盈利。但紧跟其后的智能体编程，价值是惊人的。按照这个逻辑往前推。智能体编程之后是什么，可能是治愈癌症。中间可能还有超级智能体、比任何人类工程师都强的编程能力，帮你处理各种事务的执行助理。每一级阶梯，都比上一级陡得多。Nick管这个叫智能的指数级经济回报。 生物学的瓶颈，不是AI，是实验室 在被问到AI下一个要突破的领域时，Schultho和Nick都指向相同的方向，生物学。Nick说得非常笃定，AI将是生命科学领域最重要的技术，不只是我们这个时代，可能是有史以来。但他说目前不是AI能不能在生物学里派上用场，而是我们有没有足够的实验室和基础设施。他的判断是，AI的智力部分已经不是瓶颈了，真正的限制在周边，美国的实验室数量和质量，已经明显落后于中国。他把它形容成一个社会基础设施工程，就像三年前应该建更多算力一样，现在应该做的是把美国的供应链和实验室体系，重新推到世界最顶尖水平。这意味着，接下来几年AI在生物学里能不能爆发，可能不是模型能力问题，瓶颈是真实的试管、真实的实验室、真实的科研人员。智能已经准备好了，物质世界还没跟上。 属于通才的十年 对一个不在硅谷、不在AI中心的年轻人，Nick给出的建议出乎意料。他说，未来十年属于通才。过去二三十年，一个人靠一技之长就能过得很好。但AI把这一切改变了，现在每个人背后都背着一家千人公司的力量。这意味着，真正稀缺的不再是你会不会写代码、会不会做某件具体的事，而是你能不能想清楚，到底什么问题是值得解决。他把这个叫问题选择。选对问题，才是定义性的能力。他打了一个宗教色彩的比方，可能源于他的犹太背景，世界永远修不完，总有些事情需要你去修补、去帮助身边的人，除非你相信乌托邦会自己降临，否则总有活干。在一个人和AI协同的过渡期里，你越早学会用AI去放大自己对问题的判断，就越早站到那批不被时代抛弃的人里。

AI改变不了教育 这场对话最后是关于教育。Nick说，很多AI圈的人有错误的信念，以为AI会直接改革教育。他给了一个具体的例子，预测一个学生数学学得好不好，是他在三年级结束时能不能达到该有的理解水平。因为三年级是一个分水岭，之前是学着怎么读，之后是用读去学。教育是一件极度复利的事情，一旦某个节点掉了队，后面差距越滚越大。更麻烦的是，孩子一旦觉得自己在某件事上不行，就会失去继续做的动力。而AI到目前为止有一件事做得极其糟糕，电脑抓不住小孩的注意力。事实上，AI本身就容易让小孩分心。所以他的结论是，AI能在教育的某些环节帮上大忙，比如确保在正确的时间教给孩子正确的东西。但它不会是一服万能药，把聪明的AI往那一放，教育问题就会消失。 THE END 这期访谈的底色，是两个处在AI最前沿的人，对未来出奇的乐观。他们相信一个后稀缺的世界是可能的。在那个世界里，一切的成本最终都坍缩成能源的成本，建房子、治疾病、延长寿命，都变成中产也能负担得起的事。