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
