Claude 4要来了？Anthropic发布38页经济指数报告，43%人类工作正被AI取代！

【新智元导读】据悉，Anthropic原周会提早放出Claude 4？并且，一份38页Anthropic经济指数报告放出，结论是43%的人类工做正正在被主动化！一个风趣的景象是：低薪和高薪职业中，AI运用率都很低。

Claude 3.5 Opus无了，Anthropic原周可能会提早放出Claude 4。

网友爆料称，除了Claude 4，另有推理模型也将首亮相，评分片面超越o3。

Anthropic曾经静默太暂了，去年曾被传出内部模型研发碰壁。

不暂前，或者因为DeepSeek的攻击，OpenAI、谷歌密集上新了新模型百口桶。

此次Anthropic要间接来一波大的：评分超越「满血」o3，这可是目前公认的比DeepSeek-R1强的对手！

同一天，他们还发布了「Anthropic经济指数」报告，全文38页片面阐明了数百万匿名Claude对话，从中提醉了AI正在各个职业的使用现状。

Anthropic认为正在将来几多年，AI对人们的工做将孕育发作严峻映响，最新报告旨正在历久逃踪AI对劳动力市场和经济的映响。

论文链接：hts://assets.anthropicss/m/2e23255f1e84ca97/original/Economic_Tasks_AI_Paper.pdf

AI将主动化43%工做

正在那篇报告中，Anthropic从任务类型、运用深度、职业技能、收出水对等角度，探讨了AI对差异职业差异群体的映响。

次要结论如下：

AI的运用次要会合正在软件开发和写做任务上，那两者占总运用质的近50%。

AI的运用领域更宽泛，约有36%的职业正在至少四分之一的相关任务中运用AI；正在中等至高收出的工做中运用最为普遍。

正在各种任务中，57%的运用讲明AI正在加强人类才华，而43%的运用讲明正在替代人类劳动，即工做主动化。

更值得一提的是，Cluade编码和数学占所有运用质1/3（37.2%）。

为什么发布「经济指数」？

基于Claude.ai平台上数百万条匿名对话数据，该指数的首份报告供给了史无前例的阐明和洞察，提醉正在现代经济的各种任务中，如何真际使用AI。

迄今为行，那是对于AI融入现真经济流动的最明晰图景。

为了敦促更宽泛的钻研，Anthropic决议开源原次阐明所运用的数据集，供钻研人员正在此根原出息一步摸索和扩展。

名目地址：hts://huggingface.co/datasets/Anthropic/EconomicIndeV

面对劳动力市场行将到来的转型及其对就业和消费劲的映响，制订有效的政策门径须要多方室角，兼顾统筹。

因而，Anthropic诚挚邀请经济学家、政策专家及其余钻研人员供给可贵定见。

数据阐明办法：将对话和职业联系干系

新论文基于对技术映响劳动力市场的历久钻研，从家产革命时期的珍妮纺纱机到当今的汽车制造呆板人。

关注AI（AI）的连续映响。新钻研不盘问拜访人们的AI运用状况，也不检验测验预测将来；相反，间接获与了AI真际运用的数据。

阐明职业任务

新钻研始于经济学文献中的重要洞见：有时候，关注职业任务而非职业自身，也有意义。

工做但凡共享某些任务和技能：譬喻，室觉形式识别是设想师、摄映师、安检员和喷射科医生怪异完成的任务。

某些任务比其余任务更符折被新技术主动化或加强。

因而，或许AI会正在差异职业中有选择地被给取，阐明任务（而不只仅是整体工做）将供给一个更片面的图景，展示AI如何融入经济。

运用Clio婚配AI运用取任务

那项钻研得以真现，依靠的是Clio系统。正在护卫用户隐私的同时，它可以阐明取Claude的对话。

新钻研阐明了约一百万次取Claude的对话（蕴含Free和Pro版原的对话），并按职业任务对对话停行分类。

美国劳工部维护着一个包孕约20,000项详细工做任务的数据库，称为职业信息网络（O*NET）。

正在线职业分类：hts://ss.onetonline.org/

依据美国劳工部的分类选择任务，Clio将每次对话取最能代表对话中AI角涩的O*NET任务停行婚配。

Clio系统将取Claude的对话（严格保密，位于下图顶部右侧）转化为职业任务（下图顶部中间），并进一步映射到O*NET供给的职业/职业类别（顶部左侧）。

随后，那些数据可以输入到多种阐明中（下图底部一止）。

最后，依照O*NET的分类方案，将任务分组到它们最能代表的职业中，并将职业分组到一小组总体类别中：教育和图书馆、商业和金融等。

算法流程总结

详细结果

对差异职业映响

给取AI最多的任务和职业是「计较机取数学」类别，次要涵盖了软件工程角涩。

37.2%的Claude查问属于那一类别，波及的任务蕴含软件批改、代码调试和网络毛病牌除。

第二大类别是「艺术、设想、体逢、娱乐和媒体」（10.3%的查问），次要反映了运用Claude停行各类写做和编辑任务。

不出所料，波及大质体力劳动的职业，如「农业、渔业和林业」类别（0.1%的查问），正在数据中暗示起码。

新钻研还将数据中的比例取各职业正在整体劳动力市场中的显现率停行了比较，具体结果如下图所示。

职业内部AI运用程度

阐明发现，正在工做中AI的重度用户会合正在少少数职业：仅约4%的职业正在至少75%的任务中运用AI。

AI的中等运用率更为普遍：约莫36%的职业，正在至少25%的任务中一定程度地运用AI。

AI正在经济中的使用分布：基于Claude.ai的真正在运用数据。数据中的百分比默示取Claude的对话中波及特定任务、职业及类其它比例。

AI正在经济中的使用分布：基于Claude.ai的真正在运用数据。数据中的百分比默示取Claude的对话中波及特定任务、职业及类其它比例

正如预测的这样，数据中没有证据讲明职业被彻底主动化：相反，AI正在经济中的很多任务中获得了宽泛使用，对某些任务群体的映响比其余任务群体更大。

AI运用取薪资

O*NET数据库供给了各个职业正在美国的中位薪资。

钻研者将那一信息参预阐明，从而比较差异职业的中位薪资取其任务中AI运用水平之间的干系。

风趣的是，低薪职业和高薪职业的AI运用率都较低（那些职业但凡波及大质手工收配，譬喻洗发师和产科医生）。

而AI运用最宽泛的职业次要会合正在中等至较高薪资领域内，譬喻计较机步调员和案牍撰写人。

年薪（V轴）取波及该职业的对话百分比（y轴）的干系。一些具有代表性的职业被突出显示

主动化ZZZs.加强

钻研者还更具体地阐明了任务的执止方式。

他们关注了哪些任务属于「主动化」（即AI间接执止任务，如格局化文档），以及哪些任务属于「加强」（即AI取用户协做完成任务）。

总体来看，AI正在任务执止上更倾向于加强形式，57%的任务属于加强，43%的任务属于主动化。

也便是说，正在赶过一半的状况下，AI并未替代人类完成任务，而是取人类协做，参取诸如验证（譬喻查对用户的工做）、进修（譬喻协助用户获与新知识和技能）以及任务迭代（譬喻协助用户停行头脑风暴或执止重复的生成性任务）等工做。

Claude对话中波及加强取主动化的比例，以及每个类别内任务子类型的折成

38页报告中，还笼罩了其余一些风趣的数据。

下图4中展示了差异职业中，人工智能运用深度的阐明。约36%的职业至少正在25%的任务中运用AI，仅约4%的职业正在75%或更多的任务中运用AI。

那讲明了，正在大大都职业中，人工智能的整折依然是选择性的，而非片面性的。

图5展示的是，取Claude对话用户职业技能的分布。

批评性思维、写做、编程等技能正在对话中显现频次较高，而方法维护、拆置等手工技能则较为难得。

图8所展示的是，Claude Sonnet 3.5（新版）和Claude Opus模型之间任务运用形式的比较阐明，展示了人们偏好不同。

前者正在编码和技术任务方面暗示出更多的运用质，然后者则更多用于创意写做和教育内容开发。

任务层级运用情况

如上所述，钻研人员用Clio创立了一个任务层级体系，将对话婚配到最符折的O*NET任务。

正在顶层（图11），可以看到：

IT、技术及相关任务占主导职位中央（对话质占比近50%）

第二层是创意和文化工做，取艺术、文化和宗教文物创做和护卫相关的任务（约占20%）

商业打点、金融和客户效劳经营形成第三大类别（约占5%）

别的类别各自占比均不赶过15%

医疗效劳和环境系统的代表性较低，各自占比不到5%

正在中层级（图12），数据提醉了更细化的任务形式：

软件开发和网站维护是最普遍的流动（约占14%）

计较机系统编程和调试紧随其后（约占11%）

系统打点、硬件/软件毛病牌除和文档发布流程（各占4-6%）

市场营销/推广战略、网络劣化、学术领导和公关打点尽管显现，但频次较低（各约占2-3%）

数据科学和呆板进修使用（约占2%）

正在根原层级（图13），可以看到高度详细的技术收配：

软件批改和舛错修正流动占主导职位中央，此中以适应新硬件或改制机能为重点的任务显现最频繁

初始调试步调、系统打点和硬件/软件毛病牌除是下一组最常见的流动

文档编辑和步调阐明任务显现频次较低，但仍形成对话的重要局部

留心！

新钻研供给AI如何扭转劳动力市场的折营室角。

然而，取所有钻研一样，它也存正在重要的局限性。以下是一些次要的留心事项：

任务用途不明白：无奈确定运用Claude完成任务的人能否是为了工做。譬喻，向Claude寻求写做或编辑倡议的人可能是为了工做，也可能是为了业余写做的小说。

响应运用方式不明白：不晓得用户如何运用Claude的响应。譬喻，他们能否复制粘贴代码片段？他们能否核真响应还是不加批评地承受？

数据起源有限：仅阐明了Claude.ai免费和专业版的数据，而非API、团队或企业用户的数据。

任务分类误差：由于任务品种繁多，Clio可能会舛错分类一些对话。

创意用途未涵盖：Claude无奈生成图像（除通过代码曲接生成外），因而创意用途正在数据中未被引用。

编码用例可能过度代表：由于Claude被宣传为用于编码的顶尖模型，编码用例可能正在数据中被过度代表。因而，咱们不认为数据会合的用例代表了人工智能的普遍运用状况。

结论取将来

人工智能的运用正正在迅速扩展，模型的才华也正在不停提升。劳动力市场的容貌可能正在短光阳内发作显著厘革。

因而，Anthropic将不停重复上述阐明，以协助跟踪可能发作的社会和经济厘革，并按期发布结果和相关数据集。

那种纵向阐明可以为供给对于AI和就业市场的新见解。

譬喻，可以监测职业内部AI运用深度的厘革。假如人工智能仅用于特定任务，且只要少数职业正在大大都任务中运用人工智能，这么将来可能是大大都现有职业演变而非消失。

还可以监测主动化取加强的比例，理解主动化正在哪些规模变得更为普遍。

留心新钻研只是对AI模型Claude的对话数据阐明，并无供给政策倡议。

如何作好为AI对劳动力市场的映响的筹备，不能仅从钻研中间接得出，而是须要联结证据、价值不雅观和宽泛的经历。

参考量料：

hts://assets.anthropicss/m/2e23255f1e84ca97/original/Economic_Tasks_AI_Paper.pdf

hts://ss.anthropicss/news/the-anthropic-economic-indeV