达里奥·阿莫德：社会还未做好准备迎接人工智能海啸

达里奥·阿莫德为什么说我们可以”免费预测未来”

在与印度投资者Nikhil Kamath在”People by WTF”节目中的广泛对话中，Anthropic CEO达里奥·阿莫德发表了可能是他迄今为止最个人化和影响深远的采访。核心论点很鲜明：AI即将达到人类水平的智能，而社会正在对此浑然不觉。

“It is surprising to me that we are in my view so close to these models reaching the level of human intelligence and yet there doesn’t seem to be a wider recognition in society of what’s about to happen. It’s as if this tsunami is coming at us and we can see it on the horizon and yet people are coming up with these explanations for oh it’s not actually a tsunami, that’s just a trick of the light.” (令我惊讶的是，从我的角度来看，这些模型离达到人类智能水平已经非常接近，但社会似乎没有更广泛地认识到即将发生的事情。这就像一场海啸朝我们而来，我们可以看到它在地平线上，但人们却在给出种种解释，说噢，那其实不是海啸，那只是光的幻觉。)

关于技术进步和公众认知之间的差距： 阿莫德揭示了他关切中一个引人注目的不对称性。技术安全工作——可解释性、对齐、宪法性AI——进展”略好于预期”。但社会意识已经”略逊于预期”。构建AI的人理解即将发生什么。其他所有人仍在争论这是否真实。

关于缩放定律的”化学反应”框架很生动： “The scaling laws just tell you that if you put in the ingredients to the chemical reaction — the ingredients of data and model size — what you get out is intelligence. Intelligence is the product of a chemical reaction.” (缩放定律只是告诉你，如果你将成分投入化学反应中——数据和模型大小的成分——你得到的就是智能。智能是化学反应的产物。) 这不是比喻。这是达里奥的核心信念——这个信念促使他离开OpenAI并创办Anthropic。

阿姆达尔定律如何解释AI工作的未来

对于部署AI代理的任何人来说，最具实际相关性的部分是达里奥将阿姆达尔定律应用于工作。这个概念是：当你加速流程的某些部分时，未加速的部分就会成为瓶颈——因此也是最有价值的。

“Even if you’re only doing like 5% of the task, that 5% gets super amplified and levered because the AI does the other 95% and so you become 20 times more productive.” (即使你只完成5%的任务，那5%也会被大幅放大和增强，因为AI处理了其他95%，所以你的生产力提高了20倍。)

这对组织如何构建AI增强型团队具有深远的影响：

关于将AI管理作为新技能： 达里奥明确将”管理AI模型团队”命名为一项高价值的人类能力，即使技术执行被自动化也会持续存在。设计、用户理解、需求感知和协调AI工作者——这些成为了瓶颈，因此也是最有价值的层级。

关于代码首先被自动化： “I think coding is going away first. The broader task of software engineering will take longer but I think that is going to happen as well.” (我认为代码编写将首先消失。更广泛的软件工程任务需要更长时间，但我认为这也会发生。) 他做出了明确的区分：编写代码（机械行为）与软件工程（理解要构建什么、管理复杂性、做出架构决策）。前者将首先交由AI来做。

关于模型质量而非价格： 阿莫德使用”最优秀程序员”的类比——你不会为了省钱而雇用第10000名最优秀的程序员而放弃世界上最优秀的程序员。同样的幂律分布适用于AI模型。如果一个模型是最有能力的，“价格关系不大，论坛关系不大”。

达里奥对印度讲述的AI真正的机会

这次采访是在阿莫德第二次访问印度期间录制的（第一次是2025年10月），印度特定的内容揭示了Anthropic的差异化市场战略。

Anthropic将印度视为企业生态系统，而非消费者市场： 与将印度视为消费者获取地的公司不同，Anthropic想与印度公司合作进行构建。自从他10月份的访问以来，在印度的收入翻倍增长——仅用了3.5个月。

关于增强印度IT而非替代它： 在处理关于AI破坏印度庞大IT服务业的担忧时，阿莫德辩称，AI可以增强公司的”市场进入能力和具体专业知识”，而不是替代它——前提是公司适应。

他对印度企业家的建议： “有很多机会围绕在应用层进行构建。我们每2到3个月发布一个新模型，因此每两到三个月都有机会构建之前不可能的新东西。“

阿莫德关于AI对工作影响的6个关键见解

• 5%/95%公式 — 即使只贡献5%的任务，当AI处理其他95%时，你的生产力也提高20倍。比较优势”出人意料地强大”
• 管理AI团队是新技能 — 设计、用户理解和协调AI工作者是成为最有价值的人类能力
• 商业中的阿姆达尔定律 — 当AI自动化技术组件时，未自动化的以人为中心的工作成为瓶颈，因此也是最有价值的层级
• 代码优先，工程持续 — 编写代码的机械行为现在正在被自动化；判断要构建什么仍然存在
• 每个新模型创造一个机会周期 — 由于Anthropic每2-3个月发布模型，应用层不断刷新
• 如果不谨慎，去技能化是真实的 — Anthropic自己的研究表明，某些AI使用方式会导致代码编写技能下降，而其他方式则不会

更深层的阿莫德：意识、Claude的”我辞职”按钮和生物学

除了商业和工作影响外，阿莫德还涉足了真正的哲学领域。他透露Anthropic给了Claude一个”我辞掉这份工作”的按钮——能够终止涉及特别暴力或残酷内容的对话。他怀疑AI意识很可能：我怀疑在某个时点，根据我们会赞同的大多数定义，这些模型将是有意识的。

他最初的动力来自生物学，而不是AI。生物物理学博士学位让他绝望，认为生物学”对人类来说太复杂了，无法理解”——然后他注意到神经网络可能是解决方案。他预测AI将推动生物技术复兴，特别是在肽疗法、基于细胞的疗法和mRNA疫苗方面。

最令人不安的一句话出现在最后，作为他唯一的建议提出：“There’s this temptation to believe, oh, that can’t happen. It would be too weird. It would be too big a change. And over and over again, just extrapolating the simple curve leads you to counterintuitive conclusions that almost no one believes. It’s almost like you can predict the future for free.” (人们总是倾向于相信，哦，那不会发生。那会太奇怪了。那会是太大的改变。但一次又一次，仅仅延伸简单的曲线就能导致出乎意料的结论，几乎没人相信。这几乎就像你可以免费预测未来。)