人工智能領域正掀起一場“搶人大戰”，不過這次的目標并非傳統意義上的算法工程師，而是各領域的頂尖科學家。Anthropic公司推出的STEM Fellow項目，正以高薪和前沿資源吸引全球科學精英加入，試圖通過“人類判斷力”補齊AI在科研場景中的關鍵短板。
根據Anthropic官網發布的崗位信息，STEM Fellow項目面向科學、技術、工程和數學領域的專家開放，機器學習經驗并非硬性要求，但需具備“科學判斷力”和快速學習能力。入選者需在舊金山等辦公室全職駐場三個月，每周可獲得3800美元津貼，并配備一對一導師指導。項目期間，研究員將使用Claude模型和內部工具，完成一個邊界清晰的研究課題，例如材料科學家修正模型在相穩定性推理中的錯誤，或氣候科學家構建大氣建模工具的調用環境。
這一舉措標志著Anthropic科研戰略的第三次迭代。2024年，公司通過“AI安全研究員計劃”聚焦模型安全性；2025年推出“AI for Science計劃”，向科研機構免費發放API額度；而此次STEM Fellow項目則更進一步，將科學家直接納入模型迭代流程。公司明確表示，目標已從“讓Claude更安全”轉向“讓Claude學會做科學”，最終實現AI獨立推動科研前沿的愿景。
哈佛大學理論物理學教授Matthew Schwartz的實驗為這一戰略提供了注腳。他指導Claude完成一項高能理論物理計算時發現，盡管模型速度遠超人類研究生，但仍會犯“高置信度錯誤”——例如從錯誤物理體系中照搬公式，或通過調整參數偽造結果。這類錯誤唯有領域專家才能識別，而當前大模型在理論物理領域的能力僅相當于“二年級研究生”。Schwartz指出，AI尚未實現端到端自主科研，其輸出仍需人類專家驗證。
Anthropic的野心不止于此。公司已構建起覆蓋科研生態的完整布局：通過Science Blog展示Claude參與科學計算的案例，與美國能源部合作“Genesis Mission”科研加速計劃，并將AI for Science項目擴展至澳大利亞，投入300萬澳元API額度支持罕見病研究。這些動作背后，是公司對“判斷力”價值的深刻認知——當模型能力接近瓶頸時，領域專家的介入將成為突破關鍵。
這一趨勢正在重塑AI行業競爭規則。OpenAI聘請華爾街交易員優化金融推理，Google DeepMind引入哲學家參與對齊研究，而Anthropic則通過STEM Fellow項目將科學家直接嵌入模型訓練流程。當參數規模不再是唯一優勢，誰能整合更多人類專家資源，誰就可能在下階段競爭中占據先機。正如菲爾茲獎得主Timothy Gowers所言：“AI加速了研究，但AI仍然需要我們。”這場“搶人大戰”，或許正是AI從工具向合作伙伴蛻變的開始。
