「【新智元导读】2027 年将是人类命运的关键节点！Anthropic 首席科学家 Jared Kaplan 预警，人类将在 2027 至 2030 年面临是否允许 AI 进行递归自我进化的终极抉择。」
2027 年，AI 会进化到什么程度？
在人类技术文明的漫长历史中，很少有一个具体的时间节点像「2027 年」这样，同时承载着弥赛亚式的救赎期许与末日论般的生存恐惧。
AI 向善，还是 AI 向恶？
这不再是科幻小说家笔下的赛博朋克幻想，而是硅谷顶级实验室中，无数高性能芯片在冷却液中日夜计算出的物理必然。
2024 年末至 2025 年初，全球 AI 领域正处于一种诡异的「静默风暴」之中。地表之上，ChatGPT、Gemini、Claude 的每一次迭代都引发着资本市场的狂欢与公众的惊叹；地表之下，以 Anthropic、OpenAI 和 DeepMind 为代表的核心圈层却陷入了一种近乎窒息的紧张感。
这种紧张源于一个日益清晰的共识：「递归自我进化的闭环即将闭合」。
Anthropic 联合创始人兼首席科学家 Jared Kaplan 在近期的一系列深度访谈与内部研讨中，抛出了一个令整个科技界震颤的论断：
人类将在 **「2027 年至 2030 年」**之间面临一个「极其高风险的决定」------是否允许 AI 系统自主进行下一代 AI 的训练与研发。
这不仅关乎技术，更关乎人类作为物种的命运。
与此同时，Anthropic 最新发布（12 月 3 日）的内部深度调查《AI 如何改变工作》，正在揭示这场宏大叙事下微观个体的命运------工程师的「空心化」和学徒制的崩溃。
在硅谷的「冻结招聘」与国内互联网大厂的「35 岁危机」背景共振下，我们该如何和 AI 共存？
是时候了，现在我们每个人都需要一份面向未来的「生存指南」！
「递归的终局，2027 智能爆炸」
Jared Kaplan 警告，人类必须在 2030 年前决定是否要冒终极风险，让 AI 系统通过自我训练变得更强大。
他认为这一举措可能引发有益的智能爆炸------也可能成为人类最终失控的时刻。
在 Anthropic 公司内部，表达担忧的并非只有他一人。
其联合创始人之一杰克 · 克拉克在去年十月表示，他对 AI 的发展轨迹既持乐观态度，又深感忧虑，他将 AI 称为一个真实而神秘的生物，而非简单可预测的机器。
Kaplan 表示，他对 AI 系统在达到人类智能水平之前与人类利益保持一致非常乐观，但担心一旦它们超越这个临界点可能带来的后果。
要理解 Jared Kaplan 的警告，首先必须理解支配当前 AI 发展的底层物理规律------Scaling Laws，以及它为何预示着一个不可避免的「奇点」。
过去十年，深度学习的辉煌建立在一种粗暴而有效的哲学之上：「堆砌算力与数据」。
Kaplan 本人正是「神经缩放定律」的奠基人之一。
该定律指出，模型的性能与计算量、数据集大小和参数数量呈幂律关系。只要我们不断增加这三个要素，智能就会「涌现」。
然而，到了 2025 年，这一范式撞上了两堵墙：
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「高质量人类数据的枯竭」
互联网上可用于训练的高质量文本已被挖掘殆尽。人类产生的每一个字符，从莎士比亚的十四行诗到 Reddit 上的口水战，都已被喂入模型。
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「边际效应递减」
单纯增加模型参数带来的性能提升正在放缓，而训练成本却呈指数级上升。
正是在这个瓶颈期，**递归自我改进（RSI）**成为了通向超级智能（ASI）的唯一钥匙。
Kaplan 及其团队的模型显示，AI 进化的下一阶段将不再依赖人类数据，而是依赖 AI 自身生成的合成数据与自我博弈。
谷歌 DeepMind 负责人 Demis Hassabis 也曾谈论「智能爆炸」、自我改进型 AI
根据 Anthropic 和 DeepMind 的内部推演，这一过程将经历三个泾渭分明的阶段：
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「第一阶段：辅助研发（2024-2025）」
这是我们当前所处的阶段。AI（如 Claude Code 或 Cursor）作为人类工程师的「超级外骨骼」，辅助编写代码、优化超参数。在这个阶段，AI 的贡献是线性的，它提升了效率，但核心的创新路径仍由人类科学家规划。Anthropic 的数据显示，Claude Code 已经能够独立完成涉及 20 步以上的复杂编程任务，这标志着辅助能力的成熟。
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「第二阶段：自主实验员（2026-2027）」
这是 Kaplan 警告的临界点。AI 智能体（Agents）开始独立承担机器学习（ML）实验的完整闭环。它们不再是写代码的工具，而是成为**「实验的设计者」**。它们提出假设、编写训练框架、运行实验、分析损失函数的异常，并根据结果调整模型架构。此时，AI 的研发效率将仅受限于算力供给，而不再受限于人类研究员的睡眠时间和认知带宽。
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「第三阶段：递归闭环与起飞（2027-2030）」
当 AI 的研发能力超越人类顶级科学家（如 Kaplan 本人），它将设计出比自身更强大的下一代 AI。这种「子代」AI 拥有更高的智商和更优化的架构，从而能设计出更强大的「孙代」AI。这种正反馈循环一旦启动，智能水平将在极短时间内（可能仅需数周）呈现指数级跃升，即所谓的「硬起飞」。
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「为什么是 2027 年？」
「2027」并非一个随意的数字，它是多个技术与硬件周期耦合的结果。
无独有偶，此前另一个项目 AI2027 同样预测，在未来十年内，超人类 AI 的影响将是巨大的，其规模将超越工业革命。
AI 模型的训练依赖于大规模 GPU 集群的构建。
根据英伟达的路线图以及全球数据中心的建设周期，2027 年正是下一代超级计算集群（如 OpenAI 的 Stargate 项目或其同等规模设施）投入使用的节点。
这些集群的算力将是 GPT-4 时代的 100 倍甚至 1000 倍。
英伟达的 GPU 路线图中，2027 年底，最新芯片「费曼」也将启用。
DeepMind 的 Demis Hassabis 指出，AlphaZero 通过「自我博弈」在围棋领域实现了从零到神的突破，而不需要任何人类棋谱。
现在的目标是将这种「零人类数据」的学习范式泛化到编码和数学领域。
一旦 AI 能够通过自我生成的代码进行训练，并利用形式化验证来确保证明或代码的正确性，数据的天花板就被彻底打破了。
Kaplan 认为，这一技术突破将在 2026-2027 年间成熟。
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「终极风险：不可解释的优化路径」
Kaplan 警告的核心在于**「不可解释性（Uninterpretability）」**。
当 AI 开始自主设计下一代 AI 时，它所采用的优化路径可能完全超出人类的认知范畴。
想象一下，一个拥有万亿参数的 AI 发现了一种全新的数学结构来优化神经网络的权重更新。
这种结构极其高效，但极其晦涩。
由于人类无法理解这种优化机制，我们也就无法检查其中是否隐藏了「特洛伊木马」或错位的目标函数。
「这就像你创造了一个比你聪明得多的实体，然后它去创造一个更聪明的实体。你根本不知道终点在哪里。」Kaplan 在接受《卫报》采访时如是说。
这种失控的风险，迫使 Anthropic 等实验室提出了「计算阈值」（Compute Thresholds）监管方案，试图通过限制训练算力来为人类争取时间。
但在地缘竞争的压力下，这种自我约束的脆弱性不言而喻。
写到这里，再次让我想起，马斯克很早就说过的，人类只是某种数字生命的启动器。
从这个角度，不管人类是否自愿，这个过程已经不可逆了。
「人类工程师的最后一份实验报告」
如果说 Kaplan 的预测是对未来的宏大叙事，那么 Anthropic 发布的《AI 如何改变工作》报告，则是一份关于当下的、充满血肉真实质感的田野调查。
这份报告基于对 Anthropic 内部数百名工程师的深度追踪，揭示了在技术奇点到来之前，人类劳动形式是如何被彻底重塑的。
Anthropic 的工程师们并非普通的软件开发者，他们是世界上最懂 AI 的一群人。
他们使用 Claude 的方式，预演了未来 3-5 年全球软件工程的常态。
调查显示，在短短 12 个月内，AI 在工作流中的渗透率发生了质变：
最引人注目的数据是「独立工具调用链长度」的翻倍。
这意味着 AI 不再是只能写一个函数的「补全工具」，而是能够像一个真正的工程师一样：读取需求 -> 搜索现有代码 -> 规划修改方案 -> 编写代码 -> 运行测试 -> 修复报错 -> 提交代码。
这一连串动作在以前必须由人类打断并串联，现在 AI 已经可以一口气跑完 21 个步骤。
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「Claude Code 与自动化临界点」
报告特别指出了「Claude.ai」（聊天界面）与「Claude Code」（集成开发环境中的 Agent）的巨大差异。
- 在聊天界面中，自动化比例仅为 「49%」，人类仍需频繁介入对话。
- 在 Claude Code 环境中，自动化比例高达 「79%」。
这意味着，在专业的工程环境下，「80% 的工作实际上已经由」 「AI」 「托管」。
人类工程师的角色，正在从「创作者」转变为「监督者」。
生产力的提升令人欣喜，但报告的后半部分却充满了忧虑。
Anthropic 极其诚实地记录了工程师们对自己职业未来的恐惧------「技能退化（Skill Atrophy）」。
一位资深工程师在访谈中说道：「我以前认为我喜欢写代码，现在我发现我只是喜欢代码带来的结果。」
这句话道出了技术异化的本质。
编程不仅仅是产出代码，它是一种思维训练。
通过一行行敲击代码、一次次面对报错、一步步调试堆栈，工程师建立起了对系统的**「物理手感和技术直觉」**。
当 AI 瞬间生成几百行完美运行的代码时，这个「痛苦但必要」的学习过程被省略了。
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「理解力的浅层化」
工程师变得更加「全栈」（Full-stack），敢于触碰前端、数据库、运维等所有领域。但这种全栈是建立在沙滩上的。他们能让系统跑起来，但不知道系统为什么能跑起来。一旦遇到 AI 无法解决的深层逻辑 Bug（通常涉及到底层原理或极其复杂的交互），这些「速成全栈」工程师将束手无策。
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「验证的困境」
随着 AI 生成的代码越来越复杂，人类阅读和审查代码的难度也在增加。工程师倾向于将那些「容易验证」（如单元测试能覆盖的）任务交给 AI，而回避那些需要深层审美和架构判断的任务。但问题在于，随着信任度的增加，边界正在模糊。
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「学徒制的崩塌」
这是报告中另一个最具社会学意义的发现：「初级工程师正在失去成长的土壤」。
「我喜欢和人一起工作，但我现在越来越不需要他们了...... 初级人员不再像以前那样经常带着问题来找我。」
在传统的软件工程体系中，初级工程师（Junior）通过处理琐碎的 Bug、编写简单的测试用例、维护文档来积累经验，并在资深工程师（Senior）的指导下逐步成长。
这是一种类似中世纪行会的「师徒制」。
然而，AI 现在最擅长的正是这些「琐碎、低风险、易验证」的任务。
资深工程师发现，与其花 30 分钟教实习生，不如花 30 秒让 Claude 完成。
于是，初级工程师失去了练手的机会，资深工程师失去了传道的动力。
这预示着一个可怕的未来------「「断层的一代」」。
当现在的资深工程师退休后，谁来接班？我们是否正在培养一代完全依赖 AI 拐杖，一旦断网就彻底丧失能力的「空心工程师」？
站在 2025 年的节点上，望向 2030 年的迷雾，每一个个体都必须进行一场深刻的自我革命。
Jared Kaplan 的 2027 警告或许是悬在头顶的达摩克利斯之剑，但未来并非已成定局。
在奇点到来前的最后几年里，请务必抓紧手中的方向盘，保持清醒，保持痛感，保持工程师的骄傲。
参考资料：