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（Anthropic CEO 最新訪談：兩到五年內(nèi)的 AI 替代浪潮）

上周，在 Dreamforce 2025 峰會，Anthropic 聯(lián)合創(chuàng)始人兼 CEO Dario Amodei 說了一句引發(fā)廣泛關(guān)注的話：

我對短期內(nèi) AI 的互補性依然樂觀，但我也必須坦白:兩到五年內(nèi)，真正的替代將開始出現(xiàn)。

這不是科技行業(yè)第一次有人談“AI 替代人類”。

不同的是，Amodei 說這話時，Anthropic 內(nèi)部已經(jīng)發(fā)生了翻天覆地的變化： 他們的團隊里，超過 90% 的代碼已由 Claude 自動編寫，Bug 定位、系統(tǒng)調(diào)試甚至產(chǎn)品重構(gòu)都由智能體完成。人類工程師的角色，不再是寫代碼的人，而是審查 Claude 工作的人。

這意味著，“AI 替代”不再是科幻電影里的威脅，而是從 Anthropic 辦公室里的一行行代碼開始，在真實的生產(chǎn)系統(tǒng)里一步步落地。

但 Amodei 的警告，不止是給工程師的。

“這不會只發(fā)生在開發(fā)者身上，”他補充說，“保險、金融、醫(yī)療等行業(yè)的企業(yè)客戶已經(jīng)在用 Claude 執(zhí)行端到端任務(wù)。被替代的第一批人，往往是工作流程里那些最容易被自動化的崗位?！?/p>

“AI 取代人類”這件事，從理論進入了倒計時。

接下來，問題不再是AI 會不會替你，而是誰會先被替？他們是怎么一步步被替的？而你，又該如何重新定義自己的角色？

第一節(jié)｜替人的起點：端到端能力

今天很多人說 Claude 會寫代碼，但 Dario Amodei 的重點根本不是寫代碼，而是它能做完一件完整的事。

他觀察到：以前 AI 只是幫你寫幾行代碼，現(xiàn)在它可以調(diào)試系統(tǒng)、修復(fù) Bug、完成整個部署流程。

換句話說，不再是你寫主力、AI 輔助，而是 Claude 把一件任務(wù)從頭到尾做完，人來審核修改。角色變了，關(guān)系也變了。

在 Anthropic 內(nèi)部，這個轉(zhuǎn)變已經(jīng)開始落地。

Dario 舉了一個他們真實發(fā)生的案例：我們最近發(fā)布模型時，集群出現(xiàn) Bug，工程師找了好幾天沒找到。后來我們讓 Claude 去排查，它居然找出了一個大家都漏掉的隱藏問題。

從 AI 按你指令做一件事，到 AI 自己能判斷、執(zhí)行、修復(fù)，走完整個閉環(huán)。

而且這不是偶發(fā)事件。

Dario 明確說：

“我們現(xiàn)在團隊里的代碼，90% 都是 Claude 寫的。人類的角色更像是編輯者、監(jiān)督者?！?/p>

實際上，工程師不再是執(zhí)行者，而是把 AI 當(dāng)成“實習(xí)生”或“外包員”來分配任務(wù)、檢視成果、保證質(zhì)量。

不僅是 Anthropic 內(nèi)部，Claude 的企業(yè)用戶也在驗證這點。

Anthropic 聯(lián)合創(chuàng)始人 Mike Krieger 在早前訪談中也透露：我們有客戶讓 Claude 連續(xù)運行 30 小時，完成了一項復(fù)雜的系統(tǒng)重構(gòu)。

30 小時，非人類值班，任務(wù)不中斷。

這不再是對話模型，而是長期運行的虛擬執(zhí)行者。

它能記住目標(biāo)、追蹤上下文、發(fā)現(xiàn)并糾正問題。做的不再是語言生成，而是任務(wù)交付。

而 Dario 給企業(yè)的建議更具前瞻性：

（ 視頻：禮來首席信息和數(shù)字官 Diogo Rau 對話 Dario Amodei ）

在10 月 20 日 與制藥巨頭禮來(Lilly)首席信息官 Diogo Rau 的對話中，他說：

“不要被我們能用 AI 做哪些小事這種想法限制住。有一個現(xiàn)有流程，它有 20 個部分，你想在第 5 部分和第 12 部分引入 AI，這實際上很困難。但一年后，AI 可能就能從第 0 部分到第 20 部分端到端完成。”

如果模型在一年后才足夠強大，而你那時才開始部署，就會再延誤兩年。要對技術(shù)進步的速度有信心，現(xiàn)在就開始為端到端變革做準(zhǔn)備。

這段話點破了替代的本質(zhì)：因為替代不是某個時刻突然發(fā)生的，而是從“輔助”變成“交付”的那一刻開始的。

當(dāng) Claude 不只是回答問題、生成文字，而是能：

• 理解任務(wù)目標(biāo)

• 調(diào)用工具和代理

• 自主運行并糾錯

• 交付最終結(jié)果

那你還需要幾個人做這件事嗎？我們過去總以為 AI 只是幫你快一點，但 Dario 的話意思很明確：Claude 能做端到端任務(wù)的那一刻，就意味著你不再需要中間這些環(huán)節(jié)。

代碼只是開始。

真正替人的，不是 AI 變聰明了，而是它開始像系統(tǒng)一樣工作：持續(xù)執(zhí)行、串聯(lián)流程、自主調(diào)用、糾錯優(yōu)化。

這套執(zhí)行力，才是 AI 從工具向崗位躍遷的分水嶺。

第二節(jié)｜第一批被替：中間環(huán)節(jié)的人

我們常以為被 AI 替代的會是低技術(shù)、低學(xué)歷、低門檻的崗位，比如文員、助理、客服。

但 Dario Amodei 給出的判斷恰恰相反。

他說：不是說人類沒有事情可做，但兩到五年內(nèi)，整個經(jīng)濟體系都會被深度重塑。影響最大的不是個別崗位，而是所有環(huán)節(jié)都可能被壓縮、被替換、被重組。

換句話說，AI 替代的并不是誰技術(shù)差，而是誰在流程中傳遞信息、而不是創(chuàng)造結(jié)果。

只要一份工作里，沒有核心創(chuàng)造，而只是把信息從 A 傳到 B，再從 B 整理成 C，那這件事 Claude 能替你做，而且可能還更快、更便宜、不出錯。

你會發(fā)現(xiàn)，很多看起來有技術(shù)含量的中間環(huán)節(jié)崗位，其實只是信息搬運工：

• 把會議內(nèi)容整理成報告

• 把客服反饋總結(jié)成周報

• 把數(shù)據(jù)填進表格，再導(dǎo)出成 PPT

• 把營銷計劃分解為具體工單，下發(fā)至不同部門

這些工作的共同特征是：

1. 信息已有

2. 步驟明確

3. 不涉及復(fù)雜判斷

4. 成果可驗證

而這正是 AI 最擅長的工作。

Mike Krieger 補充了一個 Anthropic 客戶的真實案例：有客戶在財務(wù)部門用 Claude 自動生成分析 Excel 表格，Claude 會自己理解數(shù)據(jù)、做推導(dǎo)、畫圖表。

不是把 Excel 做成工具給人類用，而是 Claude 直接接管整套流程。

所以這不是一場程序員和 AI 的戰(zhàn)爭，而是“中間環(huán)節(jié)的人”和“做完整件事的人”之間的更替。

再進一步看，只要一家公司使用 AI 來：

• 審查合同 → 整合文檔 → 寫會議紀(jì)要

• 歸檔工單 → 生成 FAQ → 自動發(fā)郵件

• 撰寫預(yù)算 → 分析花費 → 出年度報告

那些專門做這些事的崗位，還需要幾個人？

因為過去一項工作要三四個人輪流做，現(xiàn)在 AI 一步跑完。

這，就是第一批會被替的現(xiàn)實依據(jù)。

Dario 的判斷不是基于情緒，而是他們內(nèi)部已經(jīng)發(fā)生的變化：

我們沒有解雇工程師，但我們團隊里，每個人的角色都在重新定義。

這句話的意思很清楚：AI 不是一刀切，而是讓原本的人力變得邊緣化。

先被替的，正是那些沒有決策權(quán)和創(chuàng)造權(quán)的崗位。

第三節(jié)｜新工作方法：不是干活，而是指揮 AI 干活

AI 真正開始替人的那一刻，很多人最直覺的擔(dān)心是：那我們是不是要沒工作了？

但 Dario Amodei 在 Dreamforce峰會上給出了一個出人意料的答案：你可能需要更多人，因為他們可以獲得更大的杠桿效應(yīng)。工程師可以變得十倍更有生產(chǎn)力。

AI 在替人，為什么還需要更多人？

• IG Group 案例：他們的分析團隊每周節(jié)省 70 小時，但這些時間被重新投入到更高價值的戰(zhàn)略工作中。某些用例的生產(chǎn)力翻倍，3 個月就實現(xiàn)了 ROI。

• Cox Automotive 在 VinSolutions CRM 中使用 Claude 后，消費者咨詢響應(yīng)和試駕預(yù)約數(shù)量翻了一倍多。

• Palo Alto Networks 讓 2500 名開發(fā)者使用 Claude，沒有任何 Claude 經(jīng)驗的初級開發(fā)者完成復(fù)雜集成任務(wù)的速度快了 70%。

這些案例的共同點是：人沒有被“替掉”，而是“角色”升級了。

但這個轉(zhuǎn)變并不容易。

一項針對 16 名經(jīng)驗豐富的開源開發(fā)者的研究發(fā)現(xiàn)：當(dāng)他們使用 AI 工具時，完成任務(wù)的時間反而增加了 19%。開發(fā)者預(yù)測 AI 會讓他們快 24%，結(jié)果卻慢了 19%。

為什么？因為有經(jīng)驗的開發(fā)者有大量上下文，而 AI 沒有。他們需要把自己的問題解決策略改造成 AI 能理解的形式，還要花時間調(diào)試 AI 的輸出。

但學(xué)會管理 AI，需要時間和練習(xí)。

而時間，可能不多了。

斯坦福大學(xué)的研究顯示，22-25 歲軟件開發(fā)者的就業(yè)率自 2022 年底以來下降了近 20%，因為 AI 工具正在接管過去分配給初級員工的常規(guī)編碼和數(shù)據(jù)任務(wù)。

哈佛商學(xué)院教授 Christopher Stanton 警告說，隨著雇主重新定義早期職業(yè)角色，工資可能會下降。但與此同時，Salesforce 的首席人事官表示，公司正在大規(guī)模招聘新畢業(yè)生，2025 年夏天接納了 1000 名實習(xí)生。她指出，現(xiàn)在有很多 6 個月前根本不存在的新崗位。

未來，不是所有人都會失業(yè)，是工作角色正在被重新定義。

那么，什么樣的人能適應(yīng)這種變化？真正高價值的人，能做到：

• 清楚表達需求

• 合理分配任務(wù)給 AI

• 驗證 AI 的工作成果

• AI 出錯時知道怎么糾正

這，就是 “AI 統(tǒng)籌師”。

Dario 在 Dreamforce 上明確表示：我很擔(dān)心，特別是人們適應(yīng)的能力，因為工作變化得太快了。

這不是危言聳聽，而是正在發(fā)生的現(xiàn)實。

時間窗口，只有兩到五年。

結(jié)語｜不是會不會，而是什么時候

Dario 說得很明白：“不是替代，是重排分工?！?/p>

AI 不再是工具，而是能獨立完成工作的虛擬同事。它能端到端跑完流程，找出人類漏掉的問題，連續(xù)工作不停歇。

真正被替的，不是崗位，而是那種只會做一環(huán)、不懂用 AI 的人。

Anthropic CPO Mike Krieger 則表示：我們構(gòu)建的是可信賴的虛擬同事。

不是輔助，是上崗；

不是幫你，是干完你干不完的。

接下來兩到五年，變化可能會比大多數(shù)人預(yù)期的更快。

本文由 AI 深度研究院出品，內(nèi)容整理自 Dario Amodei 在 Dreamforce 2025 峰會的講話及相關(guān)訪談。未經(jīng)授權(quán)，不得轉(zhuǎn)載。

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參考資料：

https://www.youtube.com/watch?v=wUOjTR1511M&t=1s

https://www.youtube.com/watch?v=uhJJgc-0iTQ&t=309s

https://reg.salesforce.com/flow/plus/df25/sessioncatalog/page/catalog/session/1744144502316001kd1E?utm_source=chatgpt.com

https://www.businessinsider.com/anthropic-ceo-warning-world-ai-replacing-jobs-necessary-2025-9?utm_source=chatgpt.com

https://www.techradar.com/pro/live/dreamforce-2025-were-live-in-san-francisco-for-all-the-latest-salesforce-news-as-it-happens?utm_source=chatgpt.com

來源：官方媒體/網(wǎng)絡(luò)新聞

排版：Atlas

編輯：深思

主編: 圖靈