图片来源: Anthropic
Z Highlights：
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AI的使用正在迅速扩展，模型的能力也在不断增强。劳动力市场的格局可能在短时间内发生显著变化。
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整体来看，AI的使用更偏向于增强，57%的任务属于增强，而43%的任务属于自动化。
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仅约4%的职业在至少75%的任务中使用了AI，而更温和的AI使用方式更加普遍——约36%的职业在至少25%的任务中使用了AI。
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如果AI仍然仅用于特定任务，且只有少数职业在大部分任务中广泛应用AI，那么未来可能是大多数当前工作逐步演变，而非完全消失。
Anthropic是一家由OpenAI前成员于2021年创立的AI研究公司，专注于开发安全、可靠的AI系统。
在未来几年，AI系统将对人们的工作方式产生重大影响。因此，我们推出了Anthropic经济指数，这是一项旨在理解AI对劳动力市场和经济长期影响的计划。
该指数的初始报告基于数百万条在Claude.ai上的匿名对话，提供了首个此类数据和分析，揭示了AI如何融入现代经济中的实际任务。
我们还将用于此分析的数据集开源，以便研究人员能够在我们的发现基础上进行拓展。制定应对劳动力市场转型及其对就业和生产力影响的政策需要多方观点。为此，我们邀请经济学家、政策专家和其他研究人员对该指数提供意见。
经济指数首份报告的主要发现如下：
· 如今，AI的使用主要集中在软件开发和技术写作任务中。在超过三分之一的职业（大约36%）中，至少有四分之一的相关任务使用了AI，而大约4%的职业在其四分之三的相关任务中使用了AI。
· AI的使用更多倾向于增强（57%），即AI与人类协作并增强人类能力，而不是自动化（43%），即AI直接执行任务。
· AI在与中高工资职业相关任务中的使用更为普遍，例如计算机程序员和数据科学家，但在最低和最高工资职位中的使用则较少。这可能既反映了当前AI能力的局限性，也反映了使用该技术的实际障碍。
更多关于我们的初步发现的详细信息，请参见下文。
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AI在劳动力市场中的应用
我们的新论文建立在关于技术对劳动力市场影响的长期研究之上，从工业革命时期的珍妮纺纱机到当今的汽车制造机器人。我们专注于AI的持续影响。我们不对人们的AI使用情况进行调查，也不尝试预测未来；相反，我们依赖直接数据，分析AI的实际使用方式。
职业任务分析：聚焦任务而非职业
我们的研究始于经济学文献中的一个重要见解：有时关注职业任务而非职业本身更有意义。工作通常共享某些共同的任务和技能：例如，视觉模式识别是设计师、摄影师、安全检查员和放射科医生都需要执行的任务。某些任务比其他任务更适合被新技术自动化或增强。因此，我们预计AI会在不同职业的不同任务中被有选择地采用，而且分析具体任务——而不仅仅是整个职业——可以让我们更全面地了解AI如何融入经济。
利用Clio将AI使用与任务匹配
这项研究得益于Claude Insights and Observations（Clio），这是一种自动化分析工具，使我们能够在保护用户隐私的同时分析与Claude的对话。我们在大约一百万条Claude.ai的对话数据（包括免费版和专业版）上使用Clio，并按职业任务对这些对话进行分类。任务分类基于美国劳工部的职业信息网络（O*NET），该数据库包含约20，000个特定工作相关任务，为研究AI在不同任务中的使用情况提供了坚实的基础。
结果
AI在不同职业类型中的应用
在我们的数据集中，AI使用率最高的职业类别是“计算机与数学”，其中软件工程相关岗位占据主要部分。37.2% 的查询属于这一类别，涉及软件修改、代码调试、网络故障排除等任务。
第二大类别是“艺术、设计、体育、娱乐和媒体”，占10.3% 的查询，主要反映了用户使用Claude进行各种写作和编辑任务。体力劳动占比较高的职业类别，如农业、渔业和林业（仅占0.1% 的查询），AI使用率最低，这一结果也在意料之中。
此外，我们还对比了数据中的职业类别占比与整体劳动力市场中的占比，具体对比结果见下图。
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AI在各职业中的使用深度
我们的分析发现，极少数职业会在大部分相关任务中使用AI：仅约4%的职业在至少75%的任务中使用AI。然而，更适度的AI使用更为普遍：约36%的职业在至少25%的任务中使用了AI。
正如我们预测的那样，数据中没有证据表明某些职业已被完全自动化。相反，AI被广泛应用于经济中的各类任务，对某些任务类别的影响比其他类别更为显著。
AI使用与薪资的关系
O*NET数据库提供了各职业的美国中位薪资，我们将这一信息纳入分析，以比较不同职业的薪资水平与其对应任务的AI使用情况。
有趣的是，低薪和极高薪职业的AI使用率都较低（这些职业通常涉及较强的手工操作能力，如洗发师和产科医生）。相反，中高薪范围的特定职业（如计算机程序员和文案撰写人）在我们的数据中是AI使用最为频繁的群体。
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自动化vs. 增强：AI在任务中的不同角色
我们进一步分析了AI在任务执行中的作用，重点关注哪些任务属于“自动化”（即AI直接执行任务，如格式化文档），哪些任务属于“增强”（即AI与用户协作，共同完成任务）。
总体而言，AI的使用更偏向于增强，57%的任务属于增强，43%的任务属于自动化。也就是说，在超过一半的情况下，AI并不是直接取代人类完成任务，而是与人类协作，参与验证（如检查用户的工作）、学习（如帮助用户获取新知识和技能）、以及任务迭代（如辅助用户头脑风暴或执行重复性的创意任务）。
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研究局限性：AI对劳动力市场影响的边界
我们的研究提供了AI如何改变劳动力市场的独特视角，但和所有研究一样，也存在一定的局限性。其中包括以下几点：
•无法确定用户是否在工作场景中使用Claude。例如，某人向Claude寻求写作或编辑建议，可能是在工作中执行任务，但也可能是在写作个人小说时使用。
•无法知道用户如何使用Claude的回复。例如，用户是否直接复制粘贴代码？他们是对AI的回答进行事实核查，还是直接接受？某些看似属于自动化的使用方式，实际上可能属于增强。例如，用户可能让Claude写一份完整的备忘录（看起来是自动化），但随后又自行修改（这实际上是增强）。
•数据来源有限。本研究仅分析Claude.ai的免费和Pro用户数据，不包括API、团队版或企业版用户。尽管Claude.ai的对话数据包含一些非工作场景，我们已使用语言模型筛选出与职业任务相关的对话，以减少这一问题的影响。
•任务种类繁多，分类可能存在误差。由于AI任务类型众多，Clio（分析工具）可能会错误分类某些对话。关于我们如何验证分析的准确性，请参阅完整论文，尤其是附录B。
•Claude无法生成图像（除非间接通过代码实现），因此数据中不会包含某些与视觉创意相关的AI应用。
•编码任务可能被过度代表。由于Claude被推广为最先进的编程AI模型，我们预计编程类任务在数据集中可能占比过高。因此，我们并不认为本数据集能完全代表AI的整体使用情况。
结论与未来研究方向
AI的使用正在迅速扩展，模型的能力也在不断增强。劳动力市场的格局可能在短时间内发生显著变化。因此，我们将定期重复上述分析，以跟踪可能出现的社会和经济变化，并持续发布研究结果和相关数据集，作为Anthropic经济指数的一部分。
这类长期研究可以为我们提供关于AI与就业市场的新见解。例如，我们可以监测AI在各职业中的使用深度变化。如果未来AI仍然只用于特定任务，并且只有少数职业在大部分任务中广泛应用AI，那么大多数当前的工作可能会逐步演变，而不是完全消失。此外，我们还可以跟踪自动化与增强的比例变化，识别哪些领域的自动化正在变得更加普遍。
我们的研究提供了AI如何被使用的数据，但并不提供政策建议。关于如何应对AI对劳动力市场的影响，答案不能仅依赖单一研究，而需要结合多方面的证据、价值观和经验。我们期待利用新的研究方法，为这些问题提供更多的洞察。
完整研究报告提供了更详细的分析和研究结果，欢迎阅读以获取更多信息：https://assets.anthropic.com/m/2e23255f1e84ca97/original/Economic_Tasks_AI_Paper.pdf
开放数据与征求意见
本研究以及Anthropic经济指数的最大贡献在于其创新的方法论，提供了关于AI影响的详细数据。为了推动更广泛的研究，我们公开分享了用于上述分析的数据集，并计划在未来提供更多相关数据集，以供研究使用。
完整数据集可在此处下载：https://huggingface.co/datasets/Anthropic/EconomicIndex
研究人员可通过此链接提交反馈，提供数据改进建议或提出新的研究方向：https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSfDEdY-mT5lcXPaDSv-0Ci1rSXGlbIJierxkUbNB7_07-kddw/viewform
致谢
我们感谢以下学者和专家对本研究的早期发现和论文草稿提供的宝贵意见和讨论：
Jonathon Hazell， Anders Humlum， Molly Kinder， Anton Korinek， Benjamin Krause， Michael Kremer， John List， Ethan Mollick， Lilach Mollick， Arjun Ramani， Will Rinehart， Robert Seamans， Michael Webb， Chenzi Xu。
原文：The Anthropic Economic Index
https://www.anthropic.com/news/the-anthropic-economic-index
编译：Cissy Zhao，用创意点亮世界，用探索定义自我。
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（文：Z Potentials）