Anthropic 公司推出 Anthropic Economic Index 人类经济指数，旨在追踪和分析人工智能 (AI) 对劳动市场和经济的影响。
该指数基于 Claude.ai 上的数百万次匿名对话，提供 AI 在现实任务中的应用情况，并开源了相关数据，鼓励经济学家、政策专家和研究人员参与分析。
目的是回答：AI 主要在哪些行业被使用？哪些职业最受影响？AI 是在帮助人们，还是在取代人们的工作？
📢 好消息：Anthropic 公开了数据，任何人都可以下载并进行自己的研究。
主要发现
1. AI 的使用主要集中在软件开发和技术写作
- 超过 36% 的职业 在至少 25% 的相关任务 中使用 AI。
- 约 4% 的职业 在 75% 以上的相关任务 中使用 AI。
2. AI 更偏向增强 (augmentation) 而非自动化 (automation)
- 57% 的 AI 任务属于增强型 (augmentation)，即 AI 与人类协作，提高工作效率。
- 43% 的任务属于自动化 (automation)，即 AI 直接执行任务。
3. AI 主要影响中高收入职业
- 计算机程序员、数据科学家等 中等至高收入职业 更倾向使用 AI。
- 低薪职业（如理发师）和 极高薪职业（如妇产科医生）对 AI 依赖度较低。
分析方法
1. 任务级别的分析
- 研究关注 具体任务，而非仅分析整个职业。例如，“视觉模式识别”可能适用于设计师、摄影师、安检员和放射科医生。
- AI 选择性地适用于某些任务，而非全职业自动化。
2. Clio 数据处理系统
- Clio 通过分析 Claude.ai 的对话，将 AI 使用情况分类至 美国劳动部 O*NET 职业数据库 中的 20,000 个具体任务。
- 研究分析了约 100 万次 Claude.ai 对话，并匹配至相应的职业任务类别。
AI 对劳动市场的核心影响
1️⃣ AI 主要用于哪些工作？
🔹 主要使用 AI 的行业：
- 软件开发（代码修改、调试、网络问题排查）👉 37.2%
- 内容创作（写作、编辑、设计等）👉 10.3%
- 商业、金融、法律类（商业报告、财务分析等）
🔹 AI 使用率最低的行业：
- 体力劳动行业（如农业、渔业、林业等）👉 0.1%
- 医疗领域的专家职业（如外科医生、妇产科医生）
🤔 为什么？
- AI 目前擅长的是 文字、编程、分析，而 需要大量体力或人际互动的工作 AI 还做不了。
2️⃣ AI 在增强人类，还是取代人类？
📌 研究发现，AI 更常用于增强人类工作能力，而不是完全取代人类。
🧐 换句话说：
- AI 不是直接取代人，而是 帮助人们提高效率。
- 例如，程序员可能会用 AI 检查代码，但最终还是由人来决定如何修改。
3️⃣ 哪些职业最受 AI 影响？
📊 AI 在 中高收入职业中使用最多，但 低收入和极高收入的职业使用较少。3️⃣ 哪些职业最受 AI 影响？
📊 AI 在 中高收入职业中使用最多，但 低收入和极高收入的职业使用较少。
🤔 为什么？
- AI 适合重复性任务（编写代码、校对文档），但不适用于 需要动手能力的工作（如理发师）。
- 低收入行业的 AI 适配度低，因为很多体力劳动工作还无法被 AI 取代。
- 高收入行业的专家型工作（医生、律师），AI 目前无法胜任复杂决策和专业技能。
4️⃣ AI 真的会取代我们的工作吗？
📌 研究发现，只有 4% 的职业在 75% 以上的任务中使用 AI，所以 AI 还没有达到大规模取代工作的地步。
📊 更多的数据：
- 36% 的职业至少在 25% 的任务中使用 AI。
- 但绝大多数职业不会被 AI 完全替代，AI 只是改变了工作的方式。
举个例子：
- 秘书 可能用 AI 帮忙起草邮件、安排会议（AI 增强）。
- 财务分析师 可能用 AI 生成报表，但最终的财务决策仍然由人做。
📌 所以，未来的趋势更可能是“AI + 人类协作”，而不是“AI 取代人类”。
📉 研究的局限性
虽然这个研究提供了很多有趣的发现，但它也有一些 局限性：
- 数据来源问题：研究数据主要来自 Claude.ai 的 Free 和 Pro 用户，并不包含企业级 AI 业务的数据。
- 无法确定 AI 是如何被实际使用的：比如，用户是直接使用 AI 生成的内容，还是仅作为参考？
- 某些 AI 功能无法被分析：例如，Claude 不能生成图片，因此 AI 在设计行业的使用情况可能被低估。
🔮 未来的 AI 发展方向
Anthropic 计划 定期更新这个指数，持续追踪 AI 在各个行业的使用情况。他们还会：
- 观察 AI 在各行业的使用率变化，看看哪些职业 AI 影响最大。
- 分析 AI 的自动化 vs. 增强比率变化，了解 AI 是否会逐渐取代更多工作。
- 开源数据，供政策制定者、研究人员和企业使用，以帮助制定未来的劳动市场政策。
