How Anthropic achieved AI coding breakthroughs — and rattled business
新型人工智能工具能够降低软件开发的时间和成本，对从法律到广告等各行各业构成威胁。
技术专家认为，Anthropic 的进步将破坏软件开发的经济效益 © FT montage/Getty Images
本周，Anthropic公司推出的全新人工智能编码工具引发市场震荡，人们担心这家初创公司正在颠覆传统的软件开发模式，并可能对出版、广告、法律等行业造成冲击。
这家总部位于旧金山的初创公司发布了一套工具，使用户能够利用生成式人工智能技术生成、部署和自动化软件，从而大幅降低编写和维护代码所需的专业技术水平。
技术专家认为，Anthropic的这项技术进步将削弱软件开发的经济效益，并挤压人工智能工具专业提供商（例如法律服务领域的供应商）的生存空间。Dropbox前首席技术官Aditya Agarwal表示：“很明显，我们再也不会手动编写代码了。我曾经非常擅长的事情现在变得免费且唾手可得。”
2025年，Anthropic公司推出了Claude Code，它利用大型语言模型生成计算机代码。Claude Code迅速成为人工智能生成代码的黄金标准，并在短短六个月内实现了10亿美元的收入。Claude
Code助力掀起了一股“代码生成”热潮，使用户能够快速创建应用程序和软件。但该工具仍然需要技术技能和专业程序员来审核输出结果。
今年 1 月，Anthropic 推出了 Cowork，用户可以利用 Claude Code，通过 AI 模型自动执行工作任务，例如总结文档，而无需任何技术技能。
上周五，Anthropic 更进一步，推出了 Cowork 的免费“开源”插件。其中一款插件包含一个法律服务工具，用户可以使用它来完成诸如合同自动审核之类的任务。该公司还推出了专为销售、财务、市场营销和客户支持量身定制的工具。Anthropic数字原生业务负责人 Guillaume Princen 表示：“Claude Code 最简单的理解方式就是它是一个可以执行各种任务的聊天机器人。如果说 Claude Code 是为开发者打造的，那么 Cowork 就是为知识工作者打造的。”
尽管 OpenAI 和 Google 等硅谷公司在竞争产品上投入了数十亿美元，但 Anthropic 通过开创多项技术，在 AI 辅助编程领域取得了强大的领先优势。
人工智能实验室训练模型的一种常用方法是基于人类反馈的强化学习（RLHF），即由人类对模型的输出是否符合预期进行标注。这个过程耗时、成本高昂且劳动强度大。一些专业的标注员每小时的报酬高达数千美元。Anthropic 公司率先开发了一种互补技术，称为基于人工智能反馈的强化学习（RLAIF）。该技术的工作原理是让人工智能模型根据人类设定的指导原则，对其生成的答案进行评分和修正。如果模型的响应与指导原则不符，人工智能模型将自动修正其响应。
虽然这项技术最初是为了提高人工智能模型的安全性而设计的，但该公司却意外地找到了一种大规模自动化改进模型的方法。Anthropic 的人工智能模型，例如 Claude 4.5 Opus，在衡量编码能力的独立基准测试中也名列前茅。
Anthropic 表示，Claude Code 背后的约 90% 代码都是使用该工具本身生成的，目前该公司 70% 到 90% 的代码都是用人工智能编写的。
与同样致力于赢得消费者的竞争对手（例如 OpenAI 和 Google）不同，Anthropic 一直专注于软件开发等企业应用领域。周三，该公司承诺不会投放广告，而 OpenAI 等竞争对手则将广告作为新的收入来源。
Anthropic 的第二个突破是名为模型上下文协议 (MCP) 的开源工具。它充当人工智能模型、应用程序和数据库之间的桥梁，使逻辑逻辑模型 (LLM) 能够在 Slack 等应用程序中实时处理信息并采取行动。
MCP 是一项技术，它使 Anthropic 能够创建各种工具，供企业轻松采用并集成到其计算机系统和工作流程中。这家初创公司还将这项技术开源，这意味着任何人都可以对其进行修改和使用。Anthropic 的新插件包括一系列面向法律行业的工具。Mishcon de Reya 律师事务所的首席战略官兼人工智能负责人 Nick West 表示，这些工具为律所提供了一种更简单、更经济的方式来获取尖端技术。
“如果企业已经采用 Claude 或愿意采用……它可能会显著降低法律人工智能工具的价格，并减少对这类工具的需求，”他说。
哈维（Harvey）和莱戈拉（Legora）等人工智能法律工具的竞争对手表示，他们也使用过Claude，但由于现有工具性能更佳，因此两家公司均不打算将Anthropic的插件整合到各自的产品中。
哈维的联合创始人兼首席执行官温斯顿·温伯格（Winston Weinberg）表示，公司“一直非常明确地认为，我们长期的最大竞争对手将是模型提供商”，而不是其他法律科技公司。
莱戈拉的首席执行官马克斯·朱内斯特兰德（Max Junestrand）则表示，Anthropic的插件与其更专业的平台之间仍然存在显著差异，后者是专门为满足特定律师事务所的需求而训练的。
根据巴克莱银行周一发布的一项针对买方投资者的调查，广告公司更容易受到人工智能发展的影响，WPP、Omnicom 和 Publicis 被列为人工智能领域“输家”最多的公司。
分析人士指出，这是因为销售和市场部门可以利用Claude开发自己的工具，这对广告行业构成的风险高于法律服务行业。
另一些人则警告说，人工智能生成代码的兴起将带来新的挑战。
人工智能模型仍然经常出现“幻觉”，或者说捏造事实。专家警告说，一种“理解债务”正在逼近，初级程序员会过度依赖人工智能工具，从而丧失理解问题所在的能力。
人工智能产生的错误也可能对那些对准确性要求极高的公司造成严重后果，例如银行业和法律业等监管严格的行业。
Mishcon de Reya 的 West 表示：“人们将会进行测试，看看这些引人注目的演示究竟是营销噱头，还是在大规模处理复杂的现实世界合同时能够取得高质量、可重复结果的证据。”
本文出处：https://www.ft.com/content/fd134065-c2c6-4a99-99df-404d658127e6
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