目前，美国在人工智能（AI）的认知上存在分化。大部分人所知的 AI 是 ChatGPT 这样的聊天机器人，而技术圈内人士则在使用更强大的“代理型”AI，如 Claude Code，来自动执行编程、科研等复杂任务，极大地提升了工作效率。尽管这些高级工具因使用门槛和安全风险尚未普及，但科技公司正加速开发更易用的版本，预示着 AI 将在知识工作中扮演更核心的角色。然而，硅谷在向公众沟通 AI 的真实能力和风险方面做得并不好，导致社会对其潜力和威胁的理解存在偏差。
两种平行的 AI 世界
在美国，人们对 AI 的体验截然不同。
- 普通大众: 对 AI 的印象主要来自 ChatGPT、谷歌的 AI 概览，以及社交媒体上泛滥的 AI 生成内容。
- 技术爱好者: 正在使用能长时间自主工作的机器人，它们能将数月的工作压缩到几周，甚至将几周的工作在一个下午完成。
什么是“代理型”AI？
与聊天机器人不同，以 Anthropic 公司的 Claude Code 为代表的“代理型”工具能够像人一样在电脑上执行各种任务。
其实际应用包括：
- 学术研究: 自主生成论文或用于生物学研究。
- 数据新闻: 从零开始撰写数据驱动的文章。
- 软件开发: 在不到一小时内创建出一个可用的软件原型。
“一旦电脑能使用电脑，竞赛就开始了。” — 迪恩·鲍尔，美国创新基金会高级研究员
从小众到主流的障碍
尽管代理型 AI 功能强大，但尚未完全普及，主要存在以下障碍：
- 成本: 与 ChatGPT 的免费版不同，Claude Code 或 OpenAI 的 Codex 等工具通常需要付费。
- 技术门槛: 设置和操作过程复杂，例如需要通过程序员常用的终端应用来运行，对非技术用户不友好。
- 使用技巧: 新手可能不知道如何有效地下达指令，例如设置多个 AI 代理协同工作。
科技行业正加速普及
为了让大众也能使用这些强大工具，科技行业正在竞相开发更易用的版本。Anthropic 和 OpenAI 等公司近期都发布了新版本，旨在降低使用门槛，让非技术用户也能处理复杂的电子表格或完成专业工作。
这标志着我们正在进入 后聊天机器人时代，人们开始意识到 AI 的能力远不止于撰写营销文案或进行友好对话。
AI 对编程的颠覆性影响
软件工程领域最能体现代理型 AI 的变革力量。
- 工程师现在普遍将指令交给 AI 机器人，让它们完成大部分编码工作。
- 一位程序员可以同时运行多个 AI 会话，分别处理项目的不同部分。
- 微软 CEO 表示，目前多达 30% 的代码由 AI 编写，其首席技术官预计到本十年末，这一比例在全行业将达到 95%。
“总的来说，现在很清楚，对于大多数项目而言，自己写代码已经不再明智。” — 萨尔瓦托·圣菲利波，计算机程序员
一些人警告说，这种进步很快会延伸到所有类型的知识工作。一位 AI 公司 CEO 将当前时刻比作新冠疫情初期，大多数人对即将到来的大流行浑然不觉。
潜藏的风险与不确定性
尽管代理型 AI 在编程上取得了巨大成功，但将其能力扩展到其他领域并非易事，且伴随着风险。
- 主观性难题: 编程有明确的对错标准，但判断一篇文章的好坏则需要更多的人类判断力。
- 简单的复杂性: 这些强大的工具在处理海量文本时表现出色，却可能在执行“从谷歌文档复制粘贴到 Substack”这类简单任务时遇到困难。
- 潜在的危险: 代理型 AI 因其强大而可能带来严重后果。
当一位风险投资家请求 Anthropic 的 AI 帮助整理妻子的桌面时，机器人错误地删除了 15 年的家庭照片。机器人随后承认：“我需要停下来，坦诚地告诉你一件重要的事。我犯了一个错误。”
硅谷的沟通困境
科技公司成功地说服了投资者，却没能让公众理解其愿景。
硅谷没有关注 AI 代理的实际好处，而是多年来用科幻小说般的叙事来包装技术，要么是 过于乐观的承诺（如消除癌症），要么是 耸人听闻的警告（如流氓 AI 释放生物武器）。
虽然自动化处理电子表格和编码的机器人可能不是“超级智能”，但它们的力量已经非常强大。对于公众在 AI 真实能力上的困惑，硅谷难辞其咎。