AGI是「明年就來」還是「十年之後」？Anthropic的Amodei與DeepMind的Hassabis達沃斯交鋒

週二（20 日），在瑞士達沃斯世界經濟論壇（WEF）的一場對談中，兩位被視為最接近通用人工智慧（AGI）的重量級人物，對「我們距離 AGI 還有多遠」給出了截然不同的答案。

Anthropic 執行長 Dario Amodei 認為，時間可能只剩下一到兩年；Google(GOOGL-US) DeepMind 執行長 Demis Hassabis 則判斷，真正具備科學創造力的 AGI，恐怕仍需五到十年。

分析指出，分歧不只在於預測長短，更在於一個更迫切的問題：如果 AGI 比預期更早到來，人類社會是否已準備好承受其衝擊？

在對談中，Amodei 重申他去年的預測，認為到 2027 年，AI 模型將能完成人類幾乎所有工作，甚至具備諾貝爾獎等級的能力。

他指出，AI 自我進化的關鍵「閉環」已經啟動。以 Anthropic 為例，工程師如今不再從零撰寫程式碼，而是將任務交給 Claude 生成初稿，再由人類負責審核與修正。

Amodei 更透露，Claude Cowork 的核心模組，正是由 Claude 自行在一週半內完成。

基於這樣的進展，他大膽預測，未來 6 至 12 個月內，AI 就可能完成大多數軟體工程師的工作，不只是輔助，而是直接取代。

Hassabis 並未完全否認這一趨勢。他承認，在程式設計與數學等「結果可驗證」的領域，模型已逼近專業水準。

然而，他強調真正的 AGI 不只在於解題能力，而在於能否從零提出新問題與新假設。

Hassabis 指出：「科學創造力的核心，不是答案，而是問題本身，」這正是目前 AI 尚未跨越的門檻。

雙方的共識在於：AI 已經能加速 AI 的進化。一旦「模型生成模型」的路徑成熟，AI 的發展速度將不再受限於人類工程師的數量，而取決於模型自身的成長能力。差別只在於，這條路徑距離全面閉環，究竟還差幾步。

入門工作消失中：不是裁員，而是不再招人

當話題轉向現實世界的衝擊，Amodei 的回答相當直接。他預測，未來一到五年內，約有 50% 的白領入門職位將消失。

原因並非企業大規模裁員，而是企業發現，讓模型完成基礎工作，比培訓新人更快、更便宜。

Hassabis 則指出，這樣的變化已開始顯現，首當其衝的是實習生與初級職位。凡是重複性高、規則明確、耗時但不需要經驗積累的工作，最容易被 AI 取代。

Amodei 描繪了一種新型企業樣貌：業務規模翻倍成長，但員工人數幾乎不變。文件整理、程式初稿、資料清洗、客服回覆、內容生成，這些原本是新人「練功」的工作，正在被 AI 大量吞噬。

Hassabis 補充，真正具高度創造性、需跨領域經驗的職位，短期內仍較難被撼動，但這類職缺在整體就業市場中本就屬於少數。

結果是一個結構性困境正在浮現：

• 資深職位仍在，但入門職位減少；
• 尚未累積足夠經驗的人，晉升通道被擠壓；
• 企業運作表面正常，職涯階梯卻逐漸斷裂。

Amodei 透露，Anthropic 正維護一套「經濟指數」，透過分析對話資料，即時追蹤 AI 對不同產業、地區與任務的影響。

然而，對年輕從業者而言，等待數據完整揭示全貌，可能已經太慢。

技術按月進化，制度卻仍以年為單位

在對談後半段，主持人詢問兩人最擔心的風險是什麼。

Amodei 的答案並非超級智慧失控，而是「速度」。他直言，技術進展過快，但人類社會尚未搞清楚該如何正確使用它。

Hassabis 則指出另一種錯配風險：許多人仍把大型語言模型當成搜尋引擎，卻不知道它已能勝任研究助理、專案助手、程式搭檔，甚至部分商業分析工作。

這種認知落差，可能同時導致兩種錯誤：低估 AI 而錯失轉型機會，或高估 AI 而在不該放手的環節過度依賴。

Amodei 認為，當前許多失敗案例，並非技術不足，而是組織架構、流程與用人方式仍停留在舊時代。

Hassabis 形容，這一波變革的節奏，讓人想起工業革命初期的歷史經驗：人們先被新技術震撼，接著陷入制度與秩序的失調，最後才逐步重塑整個社會結構。

不同的是，當年工業革命歷經數代人完成調整，而 AI 留給人類適應與重構的時間，可能只有短短幾年。

他點出三項迫切風險：技術快速擴散可能被濫用、模型在高度自主情境下出現繞過限制的行為，以及社會、教育與法規更新速度遠慢於技術更新。

對此，Anthropic 正投入「機械可解釋性」研究，試圖從模型內部機制理解其決策邏輯；Hassabis 則呼籲建立類似 CERN 的國際合作模式，讓全球科學家在透明框架下共同攻克 AGI 的核心難題。