最近，Anthropic給自家AI開了個博客。

這個叫「Claude Explain」的博客頁面，內容主要由AI模型Claude生成。

博客包括《用Claude簡化復雜代碼庫》這種硬核主題，旨在秀一把AI的寫作能力。

不過別誤會，這可不是AI在放飛自我。

目前尚不清楚Claude的原始寫作內容在文章中占多大比例。

據一位發言人介紹，所有內容都得經過Anthropic的專家和編輯團隊把關，他們會給初稿加上真知灼見、實際案例和背景知識。

發言人表示，這并非是AI隨意輸出，編輯過程需要人類的專業知識，并且經過多次迭代。

從技術角度看，「Claude Explain」展示了一種協作方式：Claude創建教育內容，團隊進行審核、完善和優化。

但要是點開博客主頁，估計會有點懵：歡迎來到Anthropic宇宙的小角落，Claude在這里聊各種話題。

這容易讓人誤以為整個博客全是Claude一手包辦。

Anthropic表示，做這個博客其實是想演示「人類+AI」的協作模式，先從教育內容開始試水。

這就像用AI給工作「開掛」，給用戶提供更多價值。我們不是要取代人，而是讓專家能借助AI做更多事。接下來還會有創意寫作、數據分析、商業策略這些話題。

AI寫內容，早就不是新鮮事了。

Meta的小扎想開發一種端到端的AI廣告工具，OpenAI搞出了專門寫創意文案的模型，放話「AI能搞定95%營銷人的活」。

出版商也在嘗試用AI寫新聞：

• Gannett用AI寫體育賽事總結和頭條摘要，Bloomberg給文章加AI摘要；
• Business Insider上周裁員21%，并力推記者用AI輔助寫作；
• 《紐約時報》鼓勵員工用AI提供編輯建議、撰寫標題，生成采訪問題；
• 《華盛頓郵報》正在開發一款名為Ember的AI驅動的「故事編輯器」。

但現實很骨感，這些AI寫稿嘗試好多都翻車了——最大的毛病就是「瞎編」。

Business Insider推薦過不存在的書，不得不致歉；彭博社更正了幾十條AI寫的錯誤摘要；G/O Media硬發AI寫的錯漏百出的文章，被全網群嘲。

不過Anthropic表態了：雖然用AI寫博客，但他們還在招營銷、內容、編輯這些崗位呢！大家品品～

AI博客曇花一現

但，劇情反轉——這博客才活了一個月就掛了！

Anthropic找了些專家和編輯來給Claude的草稿潤色，確保內容靠譜，沒啥AI胡扯的毛病。

他們的目標是把Claude的寫作能力跟人類經驗結合起來。但現實給了他們一記重拳。

這個博客在Anthropic官網上有自己的頁面，開張時發了幾篇文章，SEO數據顯示，一個月內就有24個網站鏈接到它，算是不錯的成績。

可突然之間，某個周末，Anthropic直接關了博客，把網址重定向到官網首頁，所有文章也全沒了。

首先，社交媒體上的反響不太好。

有些人覺得這博客就是個包裝精美的營銷套路，還有人吐槽Anthropic沒說清楚哪些內容是Claude自己寫的，哪些是人類改的。

到底是AI多厲害，還是人類在幫Claude擦屁股？

另外，AI寫作是個雷區。即使是Claude這種頂尖AI，也可能一本正經地胡說八道，搞出公關危機。

Anthropic估計也怕Claude寫出啥離譜的東西。

這博客可能本來就是在試水。有消息說，他們想通過這個博客把用戶想要的實用內容和營銷目標結合起來。

但當反饋平平，風險又擺在眼前，他們果斷選擇收手。

老實說，這決定挺明智——與其硬撐下去冒風險，不如及時止損。

AI讓工作更高效，而不是搶飯碗

普華永道（PwC）最新研究發現，生成式AI不僅沒讓我們丟工作，反而讓職場來了個大升級。

尤其在寫代碼、做軟件這些領域，AI簡直成了公司賺錢的「秘密武器」。

PwC分析了全球近10億條招聘廣告，發現自2022年以來，用了AI的行業，每個員工給公司賺的錢翻了三倍！

這說明企業在AI上砸的錢真沒打水漂。

整體來看，AI帶來的不是裁員潮，而是讓工作模式大洗牌，工作效率、工資和技能要求都跟著漲。

這和Anthropic CEO的說法完全相反。他之前放話，說AI未來1-5年能干掉一半的入門級白領工作，讓失業率飆升到10%-20%。

新發布的Claude Code，寫代碼、改bug樣樣行，幾乎能和程序員平起平坐。

現在流行用自然語言編程，以后估計會越來越火。

AI對就業的影響有多夸張？企業為了喂飽AI，瘋狂招人整理數據，數據庫工程師的崗位數量去年暴增2312%，統計學家的需求也漲了382%。

Experis North America負責人Kye Mitchell表示：

AI不是要搶工作，而是徹底改變工作方式。只有當一個崗位80%任務都能完全自動化時，技術才會真正取代它。但現在，大多數工作遠沒到這個地步。AI讓我們的技能更強，干活更快，能專注在更有價值的事情上。

PwC發現，不光高科技行業，連采礦、農業這些傳統行業也在用AI。

受AI影響的行業，工資漲得比其他行業快兩倍，有AI技能的人工資比同行高56%，比去年還多了31%！

崗位對技能的要求也在加速更新，受AI影響的崗位，技能要求的變化速度快了66%。

雖然整體市場不太景氣，但AI相關的職位招聘還在漲。信息通信行業搶著要AI人才，建筑和醫療行業就慢半拍。

在美國，和AI強相關的崗位對技能的要求卻越來越高，這也說明AI在重新定義崗位，不是讓人丟飯碗。

這幾年企業招人越來越不看學歷，看真本事。今年4月，約一半的科技崗位招聘都沒卡死本科學歷。

AI相關崗位，對本科學歷的要求從2019年的63%降到了2024年的53%。

雖然學歷門檻降低了，但公司都在往AI方向轉型。受到不確定性影響，今年4月美國科技行業減少了21.4萬個崗位。

想保住飯碗或者升職加薪，還是得趕緊學習AI技能。

不會AI，就沒工作！

多鄰國（Duolingo）老板Luis von Ahn給900名員工敲了個警鐘：AI現在是公司頭等大事！

他在4月備忘錄里說：

• 能讓AI干的活，不再用外包人員；
• 招聘時優先看AI技能；
• 績效評估里加入AI使用考核；
• 除非AI真干不了，否則不招新人。

有人吐槽AI翻譯不懂人類語境，學語言怎么能少了人情味呢？有用戶揚言要卸載，還有人罵公司「重AI輕員工」。

眼看輿論炸鍋，Luis von Ahn趕緊出來救火：

別誤會，我沒想讓AI取代員工，我們招聘速度和以前一樣。AI可以加快工作速度，質量還能更好。越早學會用AI，以后日子才越好過。

Meta、Shopify、Box這些大公司都在搞「AI優先」戰略，包括風險評估、招聘、績效考核。

Meta用AI做產品隱私風險評估，簡單決策全自動化，讓團隊騰出精力處理復雜問題。

Shopify老板表示，所有人都得學怎么用AI干活，做原型、寫績效報告，招新人前必須先證明AI干不了。

「AI要顛覆Shopify和我們的生活，必須all in！」直接刷屏社交媒體。

現在谷歌招工程師時，面試都允許用AI工具解題了。

當然，也有公司試過之后發現不對勁。

瑞典金融公司Klarna靠AI砍了38%的員工，AI助手頂替了800多個全職崗位，但很快發現：需要人情味和復雜判斷的工作，AI根本搞不定。

AI不是萬能的，尤其是需要細膩溝通的時候，還得靠人。

現在明白啥叫「技術要狠，人情味要穩」了。

CEO后來不得不承認步子邁太大了，現在一邊繼續投資AI，一邊又招回不少零工。

初創公司Bloomberg Beta投資人Roy Bahat表示，新公司要是不把AI當底層邏輯，根本跟不上。

但關鍵在于怎么用，不是用AI趕人，而是讓人學會跟AI配合，把重復性勞動交給機器，人去做更有創造性的事。

AI正在「廢掉」一代學生？

不過，「會用AI」和「只會用AI」，是完全不一樣的。

最近有媒體采訪了許多老師，發現現在的AI簡直成了學生們的作弊神器。

各大公司都在大力向學生推廣AI工具，這讓那些試圖限制AI在課堂上使用的老師們的努力打了水漂。

學生一登錄學校的微軟系統，Copilot就跳出來，慫恿你用它總結閱讀材料或寫草稿。

洛杉磯有個老師苦著臉說：「現在我批改的作業，差不多四成都是AI寫的。」

有位線上教英語的老師更崩潰：現在有些學生簡直把AI當腦子用！

有次上課提問，一個學生說「老師我想想」，然后就靜音了，估計是偷偷用手機搜答案呢。

等她再開口，回答得結結巴巴，明顯是現查的，根本不像自己想的。

研究發現，用ChatGPT越多，成績越差、記憶力越弱，連批判性思維都跟著退化。

「我的學生不再思考了，他們沒有興趣愛好。」

一位12年級英語教師憤怒地說，「他們沒有原創的想法，只會鸚鵡學舌般重復在TikTok上聽到的內容。」

老師們氣得有理，畢竟他們面對的是大公司極力推的AI熱潮，完全不是他們能控制的。

說到底，當孩子們習慣了讓AI代勞，失去的可能不僅僅是解題能力，更是獨立思考的靈魂。