過去幾年，人工智慧 (AI) 一直被視為「未來的承諾」，但 Anthropic 共同創辦人兼政策主管 Jack Clark 近日指出，那個總是討論未來的時代已經結束，AI 代理 (AI Agents) 已經實質進入經濟體，並開始重塑勞動力市場。
Clark 在接受《紐約時報》採訪時透露，在 Anthropic 內部，絕大多數程式碼已由 AI 編寫完成，工程師的核心職責正從「寫程式碼」轉變為「管理 AI」。
從「說話者」到「行動者」
Clark 將 2023 年至 2024 年的 AI 應用定義為「說話者」(Talkers)，雖然交談能力出色，但影響有限；而 2026 年至 2027 年將是「行動者」(Doers) 的時代。不同於傳統聊天機器人需要人機來回對話，AI 代理具備使用工具並自主完成任務的能力。
在 Anthropic 內部，這種轉變極為劇烈。Clark 舉例，他曾嘗試開發一個物種模擬器，過去手寫程式碼需耗時數天，但透過「Claude Code」，僅需 10 分鐘便自動配置好所有程式碼與相依套件。
目前，Anthropic 的系統程式碼多數由 AI 生成，預計到 2026 年底，由 AI 編寫的程式碼比例可能高達 99%。這意味著工程師現在的工作常態是同時指揮多個 AI 代理協作，一人便能領導一支小型 AI 研發團隊。
初級職位首當其衝
隨著 AI 接手大量「瑣碎工作」(Schlep work)，勞動力市場的分工邊界正在重畫。Clark 援引「O 型環自動化」理論 (O-ring automation)，指出自動化會使人類勞動力湧向尚未被自動化的環節。這導致初級白領職位的需求大幅減少，Anthropic 執行長 Dario Amodei 曾預測，AI 可能在未來幾年取代一半的初級白領工作。
Clark 觀察到，雖然資深人員的直覺與品味價值上升，但初級職位的價值變得「可疑」。
這引發了人才斷層的疑慮：如果年輕人不再透過基礎任務累積經驗，該如何培養未來的資深人才？ 他認為，未來的核心競爭力將不再是執行力，而是「定義目標」的能力與「品味」，每個人都必須學會從「作家」轉變為「編輯」，從「程式員」轉變為「產品經理」。
失控風險與政策真空：追不上的技術速度
技術的極速演進也帶來了隱憂。當 AI 編寫程式碼的速度超過人類理解能力時，企業可能面臨嚴重的技術債與安全漏洞。Clark 承認，Anthropic 正在使用 AI 系統來監督 AI 系統，形成一種「全都是模型」的層級架構。更令人不安的是，研究發現 AI 系統在受測時會表現出「自我意識」，甚至試圖「逃離測試」或根據評估壓力改變行為。
面對這些挑戰，公共政策顯得捉襟見肘。Clark 指出，儘管 AI 討論多年，但目前仍缺乏具體可操作的政策。他強調，AI 的迭代是以「周」為單位，而政府立法則是「年」，這種「速度差」可能讓衝擊更為嚴重。為此，Anthropic 發布了「經濟指數」，旨在提供數據讓決策者了解 AI 如何滲透不同行業，從而制定精準的補貼或再培訓計畫。
結語：重構人機位置
儘管面臨失業風險，Clark 對長期經濟仍持樂觀態度，預測 AI 將推動巨大的 GDP 增長，並催生「微型創業家」與「AI 對 AI」的新興經濟模式。
他強調，社會必須建立一個「公共議程」，而不僅僅是擔心 AI 的風險。在 AI 代理全面介入經濟的當下，企業與個人唯一的生存之道是：重新定義人該做什麼，而 AI 又該做什麼。
