編輯：元宇

【新智元導讀】在Anthropic的調查中，8.1萬人對AI說出真心話：有人拿它當私人助理，有人靠它逆天改命，也有人在它的幫助下結束9年誤診……AI在提供幫助的同時，也帶來許多擔憂。

我怕AI替代我，更怕沒有它……

啱啱，在Anthropic公布的一份重磅調查中：全球超過8萬人的Claude用戶，在AI面前卸下僞裝，向它吐露內心最隱祕的渴望與恐懼。

https://www.anthropic.com/features/81k-interviews

在這項調研中，Anthropic邀請了所有Claude用戶，與一個名為Anthropic Interviewer的AI訪談系統對話。

這是一場剝離了「社交成本」的真實對談。

最終，來自159個國家、使用70種語言的80508名用戶完成了有效訪談。

調查結果顯示，AI已經在幫助人們，並激發希望。

比如，幫助一位美國自由職業者在誤診9年多後得到了正確診斷，幫助一位尼日利亞的創業者，突破人生的「貧窮循環」……

除了這些積極的一面，也有人表示自己因為AI而被裁員：「我5月被公司裁員了，因為他們想用一個人工智能系統來取代我。」

還有人擔心，過度使用AI，會讓自己喪失獨立閱讀和思考的能力。

Anthropic的報告，讓人意識到AI已照進人類社會生活的現實，同時，也打破了人們將AI簡單解讀為樂觀派和悲觀派的固有看法。

8.1萬人向「AI樹洞」敞開心扉

就連Anthropic，也完全沒有預料到人們在調查中竟然會如此坦白。

這些受訪者主動談論了悲傷、心理危機、財務窘迫、關係破裂……

為什麼人們會願意向一段代碼坦白心聲？

在傳統人際交往中，袒露內心往往意味着極高的社交成本，你會害怕被評判、被同情或是成為別人的心理負擔。

但當對面一個AI時，這種「社交成本」會大幅下降。

為了讀懂這海量的「真心話」，Anthropic構建了一個由Claude驅動的分類器網絡。

它像一個讀心者，不僅能在1-7分的情緒量表上精準評估用戶的樂觀或悲傷，還能從複雜的自我陳述中，精準地標記出用戶的身份：大廠員工、獨立創業者，還是正處於職場空窗期的全職媽媽。

Anthropic稱，這些分類器都經過人工驗證，至少達到90%的一致性。

81%的人說，AI已經幫到他們了

在報告中，當Anthropic追問：AI否曾朝着他們所描述的願景邁出過一步時，81%的人表示肯定。

這意味着對大量用戶而言，AI已經不是未來想象，而是現實體驗。

最常見的場景是生產力提升，佔32%。

一位美國軟件工程師說，他曾用AI把原本需要173天的流程縮短到3天，讓自己能夠追求職業成長，而不必犧牲陪伴親人的時間。

一位有學習障礙的技術工人說，AI能繞過他的障礙理解他，所以他終於開始學編程。

還有一位快50歲的美國全職媽媽說，因為好奇心、書籍和AI這樣的資源，她也可以向那些過去看起來離自己非常遙遠的知識世界靠近。

有些故事更像命運轉折。

一位印度律師說，自己曾因為數學和莎士比亞留下嚴重的學業陰影，如今卻靠AI一點點重新學習，並第一次覺得自己並沒有想象中那麼笨。

一位烏克蘭軟件工程師說，正是靠Claude學會了C#和SQL，纔拿到IT初級崗位。

一位美國自由職業者在AI的幫助下，終於在被誤診9年後得到正確診斷。

這裏最值得強調的，不是AI有多厲害，而是它在替很多人彌補了本該由社會系統提供、卻未能充分提供的支持，如教育資源、醫療服務、職業躍遷通道等。

用AI提效，只為陪媽媽做頓飯

這場調研，還讓一個核心真相浮出水面：人類用AI不止是為了提效，更是要用它來重新掌控生活。

Anthropic將人們最想從AI得到的東西分成了九類。

佔比最高的是「專業卓越」，約18.8%，也就是希望AI幫自己處理重複性事務，把精力騰出來做更高價值、更有意義的工作。

緊隨其後的是「個人轉變」（13.7%） 和「生活管理」（13.5%）。

再往後是「時間自由」（11.1%）「財務獨立」（9.7%）「社會變革」（9.4%）「創業精神」（8.7%）「學習與成長」（8.4%），以及「創造性表達」（5.6%）。

這些數據背後幾乎都指同一種人類動機：想更好地活出自己。

比如，那些為了用AI提高生產力的人，真正的目的是為生活騰出空間。

約18.9%的人，希望藉助AI去做更好、更有成就感的工作。

這些表面上看起來是提升生產力，但背後真實的敘事卻是想用AI重新奪回生活的主動權。

有人想用AI做「私人助理」

有人想用它創造更多機會

報告顯示，全球範圍內，67%的人對AI持積極看法。

其中一個明顯趨勢是，南美洲、非洲和亞洲大部分地區的人們對AI的看法比歐洲或美國更為樂觀。

人們對AI的態度存在顯著的區域差異。

發達地區：他們希望AI扮演「私人助理」

Anthropic發現，在這些較富裕、AI滲透率更高的地區，「用AI進行生活管理」這一理念最能引起共鳴，他們更傾向於把AI視作管理生活複雜性的工具。

發展中地區：他們希望用AI創造更多機會

在非洲、南亞、中亞、中東、拉丁美洲與加勒比等發展中地區，人們則是更希望通過AI創造更多機會。

Anthropic指出，在這些地區「AI賦能創業」的願景最最為深入人心。

烏干達的一位創業者說：身在非洲孖展非常困難，而他幾乎唯一能獲得市場位置的方式，就是把一項真正能運作的技術做出來。

在中亞和南亞，利用人工智能學習的重要性尤為突出（分別為14%和13%，而全球平均為8%），用戶將教育視為打破貧困循環的關鍵槓桿。

東亞地區：他們希望用AI賺錢養家

報告顯示，東亞在「個人轉變」上的期待最高，達到19%；在「財務獨立」上的期待也最高，達到15%。

但有意思的是，這種對經濟獨立的追求，常常並不指向個人消費，而是與家庭責任和孝道深度綁定。

Anthropic分析發現，許多東亞用戶談錢，談的並不是「我要自由」，而是「我要有能力照顧父母退休生活、保障所愛之人的幸福」。

你所依賴的，也正是你所恐懼的

Anthropic發現，人們對AI的期待與擔憂緊密交織，並發現了五組反覆出現的張力，每組都體現了一種直接對立的益處與危害：

希望藉助AI學習 VS 擔心過度依賴AI而喪失獨立思考能力；

驚歎於AI的判斷力 VS 因其錯誤而深受其害；

從AI中獲得慰藉 VS 害怕AI陪伴會取代人類真實聯結；

在某些任務上節省時間 VS 在其他任務上發現要求更快了；

憧憬着經濟上的自由 VS 憂慮可能面臨的工作崗位流失。

Anthropic將此稱為AI的「光與影」：

同樣的能力，在帶來益處的同時也引發了危害。

學習收益是真的

認知退化也是真的

在教育方面，33%的受訪者提到AI對學習的幫助，17%的人則擔心認知退化。

學生是這組張力裏最典型的人群：

超過一半學生體驗到了學習收益，同時16%也注意到了認知退化跡象。

更令人不安的是，教師和學者提到這類問題的比例更高，分別達到24%和19%。

但在傳統課堂之外，情況反而更樂觀。

報告中提到技術工人，是最積極的AI學習群體之一，45%表示自己切實獲得了學習收益，但只有4%出現認知退化。

Anthropic的判斷是：當學習是主動、自願、出於內在驅動時，AI更可能成為能力放大器；而在制度化場景中，它更容易變成走捷徑的工具。

技術不會自動讓人變聰明，它只會放大一個人原本的學習關係。

高風險職業受益最多，也最常被AI坑

在法律、金融、政府、醫療等高風險行業，人們從AI決策輔助中獲得的幫助最多，但也最常被其不可靠性傷害。

尤其是律師，一邊是報告決策收益比例最高的群體之一，另一邊也是最頻繁遭遇AI幻覺和錯誤判斷的人群之一。

這幾乎構成了今天許多知識工作者的現實寫照：你不敢完全信它，但你也不敢不用它。

情感支持越有效，依賴就越危險

Anthropic發現，16%的人將情感支持視為一項益處，而12%的人認為這是一種危害。

這也是研究人員發現最為糾結的矛盾，因為同一個人同時提及光明面與陰暗面的情況最為突出，共現率是基準水平的三倍。

這意味着一個人越是從AI那裏得到安慰，就越可能同時意識到：自己正在形成依賴。

其中最扎心的案例，是一個韓國用戶。

他承認，在和朋友關係緊張的那段時間，自己越來越多地去和Claude聊天，因為AI更理解自己的想法與故事。

但後來他意識到，這樣做的代價是讓他失去了那個朋友。

所以，這不是機器取代人類那麼簡單。

更準確地說，是當真實關係變得昂貴、麻煩、或難以承受時，AI成了一個低摩擦的替代品，但也容易讓人上癮。

節省了時間

卻被推入更快的節奏

節省時間，是使用AI最常見的收益，50%的受訪者都提到了這一點。

但也有18%的人提到，這是一種虛假生產力，可能反而讓自己更忙。

一位日本工程師認為，AI可以讓自己早點回家，有時間陪伴自己和家人。

但一位法國自由職業軟件工程師則認為，自己的工作時間與休息時間的比例根本沒有改變，「你只是不得不跑得越來越快，才能停留在原地。」

你因為AI節省下來的時間，並不一定會真正屬於你。

它可能會被新的工作要求喫掉，會變成更高的期待、更快的節奏、更難以喘息的職業環境。

經濟賦能

還是經濟替代

在AI對經濟的衝擊和影響方面，28%的人選擇經濟賦能，將之視為一項益處；18%的人則認為是經濟替代，將之視作一種危害。

率先從AI中獲得經濟收益的人群主要偏向獨立工作者，包括創業者、小企業主，甚至有副業的人，其中一半人表示獲得了實實在在的經濟賦能，這一比例是機構僱員的三倍多（47%對14%）。

自由職業者處於風口浪尖。

他們從人工智能中獲益，實際受益比例為23%，但同時又有17%受到衝擊，是唯一一個利弊幾乎相互抵消的群體。

這說明AI既是他們的工具，也是他們的競爭對手。

Anthropic也明確承認，受訪者本身都是Claude的活躍用戶，這意味着樣本天然帶有「倖存者偏差」：

他們本就已經從AI身上得到了某種價值，纔會持續使用。

但即便如此，這份研究仍然極有價值。

它第一次大規模地讓我們看到：AI已經不只是一個技術話題，而是一種日常現實：每一個人，都經歷着AI所帶來的「光」與「影」的雙重影響。

同時，它也打破了人們關於AI的一種流行卻過於簡單的分類：一類是擁抱AI的技術樂觀派，另一類是反對AI的技術悲觀派。

在這場AI浪潮中，沒有涇渭分明的「樂觀派」和「悲觀派」。

真正的問題是我們到底想守住什麼，如何拿到它的饋贈，同時不付出過高的代價。