Anthropic为何招聘年薪4亿韩元的文案撰稿人
写作交给AI，但如何拆解表达，仍是人类的事
开篇
订阅者朋友，上周有一则有趣的招聘公告发布了。AI企业Anthropic正在招聘文案撰稿人，年薪最高达32万美元，折合韩元约4亿4千万韩元。
然而，最近加入同一家公司的Andrej Karpathy1，就在两个月前发布了一个分析美国342个职业AI替代可能性的工具。在那份工具中，文案撰稿人的暴露度评分为满分10分中的8~9分，属于“最容易被AI替代的职业群体”之一。
同一家公司，一边给被评估为将被AI替代的职业，开出了破纪录的年薪。这是矛盾吗？先说结论：这个悖论的答案在于，“写作能力”和“拆解表达能力”是完全不同的两种技能。
🔍 同一家公司发出的两个信号
今年3月，Karpathy基于美国劳工统计局（BLS）的数据，发布了一个以0~10分评估342个职业AI暴露度的互动工具。核心标准很简单：“这份工作能否只靠一台笔记本电脑在家完成？”如果可以，分数就高。
文案撰稿人、作家、编辑得到了8~9分，与软件开发者（8~9分）、经营分析师（9分）处于同一水平。相反，屋顶维修工或美发师只有0~1分。也就是说，越是在屏幕前制作数字产出的职业，被AI暴露的可能性就越高。
然而，5月22日，同一家Anthropic公开了一个负责面向企业客户的信息战略的Copy Lead（文案负责人）职位。年薪25万5千~32万美元。此外还单独开设了Head of Copy and Content（文案与内容总监）职位，这一职位年薪为32万~40万美元。折合韩元，最高可达5亿5千万韩元。
看招聘公告的资格要求，会发现一些有趣的表述。“拿到brief后，能带着想法而不是初稿回来的人。”“能凭借创意判断力与品味（creative judgment and taste）把握方向，同时也亲自动手操作的人。”以及“有过将品牌语调设计成一套系统的经验的人。”
值得注意的是，Anthropic要求的并不是“善于写文字的能力”。他们要求的是一种编辑性的判断力，能够把复杂的技术，变得清晰、具体、可读。
🧭 前沿AI企业为何在“嘴”上投资
这并不只是Anthropic一家的故事。
今年4月，OpenAI收购了科技脱口秀节目TBPN2。这个节目于2024年底开播，从2025年初开始每天直播，尽管YouTube订阅数只有5万8千人，却是Mark Zuckerberg、Satya Nadella等大型科技公司CEO们出演的频道。2025年广告收入约500万美元，预计2026年将突破3,000万美元。OpenAI以数亿美元的规模收购了这家公司，并将其纳入自家战略团队之下。
一家制造AI模型的公司，收购了一家媒体公司；同时又向被归类为AI将取代的职业——文案撰稿人——开出4亿韩元的价码。为什么会发生这样的事？
在我看来，答案在于瓶颈的转移。前沿AI企业的技术实力已经足够高。ChatGPT、Claude、Gemini之间的性能差距，正缩小到基准测试小数点级别的差异。到了这个阶段，竞争的轴心正在发生变化——从“打造更好的模型”，转向“向市场传达这个模型为何重要”。
Anthropic的创意工作室介绍页面上有这样一句话：
“我们重视craft3（工艺），亲手制作，并在合适的时候使用AI（We care about craft, making things by hand and using AI when it makes sense）。”
一家AI公司在阐述自己的写作理念时，使用了“亲手制作”这样的表述，这一点意味深长。这不是单纯的修辞，而是意味着，这些公司自己最清楚，AI生成的文本和人类设计的信息是不同的。
📐 “写作能力”与“拆解表达能力”是不同的技能
Karpathy的AI暴露度评估并没有错。生成文本这件事本身，AI做得非常好。邮件草稿、新闻稿初稿、社交媒体文案等这些“写作工作”，AI已经承担了相当大一部分。2023年，一位文案撰稿人曾表示“我的工作已经在被ChatGPT取代”，这并非夸张。
但Anthropic愿意花4亿韩元购买的，并不是这种能力。用过人工智能服务的人应该知道，单纯地生成内容或复制出类似的东西，人工智能能做得更快、做多少都可以。
再读一遍招聘公告，就能看到所要求能力的核心。“活动标题不同于白皮书序言，白皮书序言又不同于付费广告文案。需要针对每一种情况分别调整，同时又要贯穿始终保持一个统一的声音。”这不是“文本生成”，而是“信息架构”。
整理一下，可以这样区分：
- AI擅长的事：快速生成符合给定条件的文本。模仿语调、遵循结构、控制篇幅。
- AI不擅长的事：判断该讲哪个故事。设计以什么顺序、什么比喻、什么情感的层次，将复杂技术传达给非专业人士。以及在活动、产品页面、活动现场、社交媒体这些不同的表面上，让这种设计保持一致。 简单来说，写文字的成本正趋近于零，但拆解表达的判断力的价格，反而在上涨。
有趣的是美国劳工统计局的展望。BLS预计，从2024年到2034年，与写作相关的工作岗位将增长4%。这与所有职业的平均增长率（3.1%）相近。这个数字，与“AI时代写作类岗位将会减少”的直觉相悖。这4%所意味的是，正在消失的写作，和正在新生的写作，性质是不同的。
消失的一方很明确。像格式化的新闻稿、产品说明书初稿、SEO用博客文章这样模式固定的写作。这些AI已经做得足够好。而变得更贵的一方也很明确——把复杂的技术翻译成市场的语言，设计品牌的声音，将同一条信息变奏，适配多个渠道的写作。Anthropic那份4亿韩元的招聘公告，正是给后者标出的价码。
放宽视野来看，这一趋势不只关乎写作。根据The VC Corner的分析，从2025年年中到2026年年初，Workday、Instagram、Box等10亿美元规模企业的6位CTO，以非管理职位、而是以个人贡献者（IC）的身份加入了Anthropic。他们放下高管职位，回归研究员岗位。AI行业中最昂贵的那批人才朝同一个方向流动，说明那个方向上一定有什么东西。
Anthropic总裁Daniela Amodei在UC Santa Cruz主修英语文学。今年2月接受ABC新闻采访时，她这样说：“随着AI能执行的工作越来越多，让我们成为人类的那些要素，将会变得更加重要。”她还补充道：“在Anthropic招聘时，我们寻找的是，具备出色沟通能力、共情能力强、并且愿意帮助他人的人。”
一家由文学系毕业生带领的AI公司，正在以最高的价码购买写作。这也是我做这份新闻通讯的原因，这不是偶然。
Oswarld视角
坦白说，这个现象对我来说一点也不陌生。
在制定技术战略的过程中，我反复目睹过这样的模式：技术越成熟，市场扩散的瓶颈就越会从产品转移到信息。初期，“拥有更好技术的一方”会赢。但当技术差距缩小的那一刻起，胜负就会转移到“如何向市场解释这项技术”上。
2000年代的云计算、2010年代的SaaS都是如此，如今在AI市场上，同样的转变正在发生。Anthropic那份4亿韩元的招聘公告，和OpenAI收购媒体公司，正是这场转变的价格标签。
有一点不应误解。“AI时代写作很重要”这句话，并不等于“要善于写提示词”。Anthropic要找的，是能够搭建故事骨架、并让同一条信息在多个渠道上保持一致的人。这属于对文字的感觉和判断力的领域，而不是工具使用的领域。
生成的成本越趋近于零，决定该生成什么的能力的价值就越会上涨。Anthropic的招聘公告，就是标注在这份价值上的价格标签。
结语
总结来说，AI取代的是“写作这一行为”，而无法取代的是“拆解表达的能力”。判断要讲什么故事、以什么顺序、用什么感觉去传达，仍然是人类的领域。而最了解这一差别的，正是那些制造AI的公司。
订阅者朋友，您在自己的工作中，是否也感觉有些部分是AI绝对无法取代的？欢迎在评论区分享。
参考资料与延伸阅读
核心来源
- Anthropic，“Copy Lead, Enterprise” 招聘公告，2026年。：这是今天这期通讯的出发点——一则招聘公告。在资格要求部分，可以确认Anthropic所要求的写作能力的实质。
- Anthropic，“Copy & Content Lead, Launches” 招聘公告，2026年。：文案与内容总监职位（年薪32万~40万美元）的详细要求。
- Andrej Karpathy，“US Job Market Visualizer”，karpathy.ai/jobs，2026年3月。：一个以0~10分评估美国342个职业AI暴露度的互动工具。目前该实时页面已被删除，但GitHub上仍保留着开源代码。
- CNBC，“OpenAI acquires popular tech podcast TBPN”，2026年4月2日。：报道OpenAI收购TBPN的背景与交易规模的文章。
背景知识
- Business Insider，“Anthropic cofounder says she doesn’t regret her literature major”，2026年2月15日。：这篇文章讲述了Daniela Amodei的人文学科专业背景，以及她对AI时代人类能力的看法。
- U.S. Bureau of Labor Statistics，“Writers and Authors: Occupational Outlook Handbook”，2024-2034年展望。：BLS官方预测，即便在AI时代，写作类职业也将增长4%。
- The VC Corner，“Breaking: Andrej Karpathy Joins Anthropic”，2026年5月19日。：分析了Karpathy加入Anthropic的同时，10亿美元规模企业的6位CTO以个人贡献者身份加入Anthropic这一人才吸纳模式的文章。
作者安光涉是世宗大学经营学教授，也是 OBF（Oswarld Boutique Consulting Firm）首席顾问。他在大学教授经营数据管理、商业分析等统计与数据分析课程，同时在产业现场负责 GTM 与人工智能战略咨询，设计技术与商业的连接方式。他曾发表关于 AI 对话系统记忆架构（HEMA）的学术论文，并运营每日策展全球 AI 论文的 Daily Arxiv 项目。他毕业于高丽大学技术经营专业研究生院与 KMBA，著有《把思考交出去的人：Homo Brainless》。