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碼農只剩6個月？Anthropic CEO斷言AI接管一切程式碼，爆沖諾獎級智能！
達沃斯論壇，AI兩大巨頭罕見同台，開啟一場關於AGI未來重磅對話。Dario Amodei驚人預測：AI全面取代軟體工程師，最快只需6個月！同時，一半初級白領崗未來1-5年全部消失。
達沃斯這個全球大佬扎堆的地方，Anthropic和GoogleDeepMind CEO再次同框。
這一次，他們坐在一起聊的是一個讓人既興奮又發怵的話題——AGI降臨之後的第一天。
與去年巴黎那次不同，他們的預期裡都帶著點「真的快來了」的緊迫感。
半個小時爐邊對話中，Dario Amodei扔出了一枚震撼所有人的「核彈」——
AI端到端接管軟體工程師（SWEs）幾乎全部的工作，倒計時僅剩6-12個月了！
同時他還爆出，Anthropic內部工程師基本不手寫程式碼了，全由AI操刀，人類只負責審查和引導。
Dario Amodei和Demis Hassabis幾乎同時承認，通往AGI的路，已經看得越來越清楚了。
隨著模型參數規模不斷Scaling、多模態越來越強、智能體越來越自主——這些疊加在一起，AGI逼近僅剩時間問題。
以下是訪談的主要亮點，核心觀點全在這裡——
Dario Amodei：
- 2026年/2027年，AI模型會在多領域達到「諾獎級」水平；一到五年內，50%白領工作消失
- AI寫程式碼 -> 更好的AI -> 更快的迭代，這個循環正加速閉合
- Anthropic三年收入百倍暴增，呈指數級增長
- 如果AI寫AI能完美閉環，將迎來奇蹟般的極速爆發
Demis Hassabis：
- 本年代末（2030年前）有50%的機率實現AGI
- 短期有陣痛，但長期會誕生新工作，AI取代人類時間線拉長至3-5年
- GoogleDeepMindAI已找回創業狀態，重奪行業領先地位
- 如果物理世界/硬體成為瓶頸，發展曲線將更平緩，需給人類留出更多的適應時間
兩大巨頭激辯AGI，AI自進化閉環
關於AGI何時降臨，兩位大佬給出了各自的預測。
Dario Amodei不僅是激進，簡直就是「狂飆」。
即便站在2026年的門檻上，他依然篤定地押注：到2026年或2027年，必將誕生在眾多領域達到「諾獎級」水平的模型。
「我認為結果不會偏離太遠」。
他的底氣，源自一個正加速閉環的「循環」，一個設想的機制是——
AI自己寫程式碼 → AI自己搞研究 → 完全自我迭代的閉環。
Dario拋出了一個令AI圈震動的判斷：
一旦這個正反饋環真正跑順，研發速度會直接起飛，指數級衝刺。
相較於Dario的激進，Demis Hassabis的立場相對穩健，但幾乎也沒有後退。
他守住了去年的底線：本年代末（2030年前），將有50%的機率實現AGI——展現人類全部認知能力的AI。
為何比Dario保守？Hassabis指出了一個無法被程式碼輕易踰越的「物理屏障」。
過去一年，程式設計和數學領域發生了顯著的變化，但自然科學自動化進展完全是另一回事。
它需要真實世界的實驗驗證，恰恰這個環節，AI暫時還無法實現「閉環」。Hassabis表示，更難的部分在於科學創造力的層面。
GoogleDeepMind最終會創造出AGI，不過目前還缺少一兩個「關鍵拼圖」。
這裡，他提到了一個關鍵的變數——
自我進化閉環，能夠在沒有人類深度參與的情況下真正跑通。如果這個閉環真正形成，進展速度會遠超當前預期。
AI取代「所有」程式設計師
Dario舉了一個最直觀、也最令人背脊發涼的例證——
Anthropic內部工程師已經幾乎不自己寫程式碼了。
他們現在的角色，更像是產品經理或架構師。也就是，只負責提出需求、編輯模型生成的程式碼、把控整體架構。
在Dario看來，我們離模型「端到端」完成軟體工程師絕大部分、甚至全部工作，可能僅剩6-12個月。
這裡所說的「端到端」意味著什麼？
在英文語境中，SWEs（Software Engineers）不僅僅是寫程式碼的人，而「端到端」涵蓋了一個軟體產品的全生命周期：需求、設計、前端、後端、部署、測試等等……
如此看來，Anthropic已經率先實現的了軟體開發的AGI（畢竟他們的員工擁有一個無限額度的Claude）。
為了量化這種能力，我們來看一下SWE-Bench（軟體工程基準測試）。
這是一個評估模型在真實GitHub程式碼庫中定位問題、跨檔案修改、跑通測試並交付CI補丁能力的「實戰考場」。
- 原始集約2,294個任務，常引用的Verified版本是經OpenAI人工標註簡化的子集。
- 在標準的Bash Only環境中，Claude 4.5 Opus的解決率已達74.4%，而每道題目的成本僅為0.72美元。
在這些問題中，我們可以將難度細分為：
- 簡單任務（<15分鐘）：約196個任務，類似給函數加入斷言等簡單修改
- 中等任務（15分鐘-1小時）：需要一定時間思考的小規模改動
- 困難任務（1-4小時）：涉及函數或多檔案的實質性重寫
- 超難任務（>4小時）：需要大量研究，改動100+行程式碼的深奧問題
如果我們把SWE-Bench的難度對應到現實世界的科技大廠職級，情況更加觸目驚心：
簡單到中等任務（<1小時）相當於初級工程師水平（Junior/SDE1）。
相當於：GoogleL3、阿里P5-P6、字節1-1/1-2等級，工作0-3年經驗
困難任務（1-4小時）相當於中高級工程師水平（Senior/SDE2-SDE3）。
相當於：GoogleL4-L5、阿里P6-P7、字節2-1/2-2等級，工作3-7年經驗。
這些任務就不僅僅是單檔案修改，需要跨檔案修改，平均改動32.8行程式碼，涉及1.7個檔案。
而超難任務（>4小時）則資深/專家工程師水平（Staff+）。
相當於：GoogleL6+、阿里P7-P8、字節3-1等級及以上。
目前頂級AI模型想要解決這類問題也非常困難。
儘管目前頂級AI模型在面對這些「超難任務」時需要極其複雜的上下文理解和架構設計才能解決的問題——
AI還顯得有些力不從心。
但別忘了Dario那個令人感到驚訝的預判：6-12個月。
當「AI寫AI」的飛輪開始瘋狂轉動，從L3進化到L6，可能只需要幾次模型迭代的時間。
那道曾經被認為不可踰越的「專家級」護城河，正在以肉眼可見的速度乾涸。
五年內，50%初級崗消失
當技術飛輪轉動時，被碾壓的是舊有的就業結構。
Dario曾預測未來1-5年內，一半初級白領工作將消失，主持人則表示，現有統計顯示，目前勞動力市場尚未明顯波動。
她反問道，這是否只是「勞動總量固定謬誤」，AI最終會創造更多新崗位？
Hassabis認為，短期內，確實會看到AI創造出新的崗位。舊工作消失，新工作湧現，且更有價值、更有意義。
而且，他深刻感受到，初級/入門級崗位、實習招聘都在放緩。
但Hassabis鼓勵年輕人，要極度熟練掌握當下AI工具。
即便是建構模型的人，也很難完全探索當下模型的「能力懸溢」（capability overhang），更不用說未來的了。
我認為這可能比傳統的實習更能讓你在專業領域中發揮作用，實現自我飛躍。
Demis Hassabis他強調，AGI真正到來後，一切進入未知領域。
Dario Amodei同樣沒有給出一絲安慰，依舊撕開了2026年殘酷的真相：未來1-5年內，一半初級白領工作消失。
1-2年內，我們可能擁有全方位超越人類的AI。
現在，他看到苗頭了——尤其在軟體和程式設計領域。Anthropic內部已經顯現：初級和中級崗位需求銳減，公司正在嚴肅思考如何人性化處理裁員和轉型。
他承認，歷史上有適應性，農業自動化後，80%農民轉為工廠工人，再轉為知識工作者。
但這一次真的不同，指數級增長複利太猛，人類社會的適應速度根本跟不上。
滯後效應可能讓就業衝擊來得晚一些，但一旦爆發，降壓到一切。
對於更長遠的未來，Hassabis拋出了關於「意義」的終極追問：
在一個後稀缺的世界裡，當工作不再是必須，人類將如何尋找存在的意義？
也許是探索星空，也許是藝術，也許是極限運動....但這將是比經濟分配更難解決的哲學問題。
GoogleDeepMind反擊OpenAI Anthropic收入暴增百倍
過去的一年，AI競賽的「座次排位」發生了劇烈震盪。
一年前，行業曾因「DeepSeek時刻」而興奮，當時GoogleDeepMind似乎顯得有些落後。
面對質疑，Demis坦承這是「不平凡的一年」，但他自信地表示，DeepMind擁有最深厚的研究儲備，正在通過Gemini 3等模型重回榜首。
他們正把GoogleDeepMind當作「核心引擎室」，加速把前沿模型推向產品介面。
而站在另一邊的「獨立模型製造商」Dario，則展示了令人咋舌的增長曲線。
過去三年，Anthropic的收入經歷了指數級暴漲：
- 2023年：從0到1億美元；
- 2024年：從1億到10億美元；
- 2025年：從10億到100億美元。
Dario表示，這聽起來很瘋狂，我們在試圖白手起家做一件與世界最大公司規模相當的事情。
他特別提到，Anthropic和GoogleDeepMind有一個共同點：兩者都由研究驅動，把解決重大科學問題作為北極星。
這種公司形態，才是未來勝出的關鍵。
費米悖論終極哲學
對話的最後環節，主持人拋出如今AI模型飽受詬病的問題——欺騙、兩面派的能力。
Dario Amodei表示，從Anthropic成立第一天，團隊就深陷這個戰場，開創了「機制可解釋性」。
過去一年，他們記錄了更多不良行為，也在用可解釋性拚命修復。他堅定表示，風險是存在的，但也是可解的。
Demis Hassabis同樣堅信，這是「非常可解」的問題，只要給人類智慧足夠時間、專注和合作，我們就能過關。
QA環節中，一位來自太空資料中心公司的觀眾拋出了著名的「費米悖論」：
既然宇宙這麼大，為什麼我們還沒看到外星人？是不是因為所有高等文明都被自己的AI毀滅了？
Demis直接反駁道，如果是AI毀滅了外星文明，我們應該看到宇宙中到處飛舞著「回形針」或者巨大的戴森球結構，但我們什麼都沒看到。
他更傾向於認為，人類已經通過了「大過濾器」，未來依然掌握在人類自己手中。
當主持人Zanny詢問明年再見時會有什麼變化時，兩位巨頭的回答殊途同歸。
Dario和Hassabis觀點一致：最關鍵變數是「AI建AI」的閉環。
不僅如此，Hassabis還期待著自我進化之外的其他突破：世界模型、持續學習，以及機器人技術的爆發時刻。
也許全人類都該暗自希望Hassabis是對的，希望那條時間線能慢一點，好讓我們有喘息的機會去迎接那個徹底改變一切的「第二天」。
然而，Dario眼神中透出的焦慮，卻揭示了殘酷的真相：在通往AGI的賽道上，「減速」從來不是一個可選項。
達沃斯的這場對話，與其說是一場觀點的交鋒，不如說是一次同步的預警。
無論是Dario激進的2026，還是Hassabis穩健的2030，那個終點已經清晰可見。
AGI降臨的第一天，不再是科幻小說裡的模糊概念，而是矽谷大佬日曆上正被圈出的具體日期。 (新智元)