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。
(美股為即時串流報價； OTC市場股票除外，資料延遲最少15分鐘。)新聞來源 (不包括新聞圖片): 鉅亨網