最近，Anthropic 发布了一份很有意思的研究报告。他们用一个叫 Anthropic Interviewer 的 AI 访谈工具，和 1250 位来自各行各业的专业人士聊了聊：你们到底是怎么用 AI 的？感受如何？对未来怎么看？
这 1250 人里，有 1000 位是普通职场人，涵盖教育、计算机、艺术设计等领域。另外还特别找了 125 位创意工作者和 125 位科学家来深入聊聊。之所以单独拎出这两个群体，是因为 AI 在这两个领域的角色一直争议最大，变化也最快。
调查结果相当耐人寻味，某些发现甚至颠覆了很多人的预期。
普通职场人：真香，但也真焦虑
先说个让人意外的数字：86%的受访者表示 AI 为他们节省了时间，65%对 AI 在工作中发挥的作用感到满意。
这个比例其实挺高的。要知道，网上关于 AI 的讨论往往两极分化，要么是狂热吹捧，要么是强烈抵制。但真正用起来的人，大多数还是觉得挺好用的。
不过，满意归满意，焦虑也是真的。
69%的人提到了一个有趣的现象：在工作中使用 AI 会带来社会污名。有位事实核查员说得很直白，他有个同事前几天说自己讨厌 AI，他听了什么都没敢接话。因为他知道很多人对 AI 有看法，所以他从不告诉任何人自己的工作流程里有 AI 参与。
这种心态在职场里其实挺普遍的。用着觉得好用，但又不太敢让别人知道自己在用。
更深层的焦虑来自对未来的不确定。虽然 41%的人觉得自己的工作很安全，认为人类技能不可替代，但 55%的人还是对 AI 可能带来的影响感到担忧。
面对这种担忧，大家的应对方式也各不相同。有人选择给自己设定使用边界，比如有些老师坚持自己写教案，绝不让 AI 代劳。有人开始调整自己的工作角色，主动承担更专业化的任务。还有人已经在为转行做准备了。
有位口译员说得很坦诚：他相信 AI 最终会取代大多数口译员，所以他已经在准备考文凭，打算进入一个完全不同的行业。
值得注意的是，表达了焦虑但完全没有应对计划的人只占 8%。换句话说，绝大多数人在担忧的同时，都在想办法主动适应。
增强还是替代？这是个问题
调查中有个很有意思的发现。当被问到 AI 在工作中扮演什么角色时，65%的人说 AI 主要是在协助他们完成任务，也就是增强型的使用方式。只有 35%的人说 AI 是在直接替他们执行任务，也就是自动化。
但这个自我报告的数据，和 Anthropic 之前分析 Claude 实际使用情况时得到的数据不太一样。之前的分析显示，47%的任务是增强型使用，49%是自动化型使用，基本对半分。
为什么会有这种差异？可能的原因有好几个。也许人们在 Claude 聊天结束后，还会继续调整 AI 给出的内容，所以实际使用比数据显示的更具协作性。也可能人们在不同任务中会用不同的 AI 工具，而不只是 Claude。还有一种可能是，人们倾向于认为自己在和 AI 协作，即使实际情况可能更偏向于自动化。
不管怎么说，有一点很明确：48%的受访者设想未来自己的角色会转向管理和监督 AI 系统，而不是直接做技术工作。
一位牧师说得很直白：如果我使用 AI 并提升相关技能，它可以为我节省大量行政时间，让我腾出手来与人相处。但他们也强调要保持良好界限，避免变得过于依赖 AI 以至于离不开它。
一位传播专业人士的话更直接：我相信我工作的大部分可能有一天会被 AI 接管。我认为我的角色最终会专注于提示、监督、训练和质量控制模型，而不是真正自己做这项工作。
目前被禁止在工作中使用 AI 的专业人士，比如一些律师、会计师和医疗工作者，也预计政策变化将使他们未来能够自动化许多任务。
看到这些，你可能会想，那些现在还在坚持纯人工完成所有工作的人，是不是有点像当年拒绝使用电脑、坚持手写账本的会计？技术的车轮滚滚向前，你可以选择不上车，但车不会因为你而停下来。
创意工作者：效率真香，心理真纠结
创意工作者这个群体的数据更加矛盾。一方面，97%的人表示 AI 为他们节省了时间，68%说提高了工作质量。一位小说家说：我觉得我可以写得更快，因为研究不那么令人生畏了。一位网络内容作者从每天产出 2000 字，提升到了 5000 字以上。一位摄影师的工作周转时间从 12 周缩短到 3 周。
但另一方面，70%的创意工作者提到了来自同行的评判压力。一位地图艺术家说：我不希望我的品牌和业务形象与 AI 以及围绕它的污名紧密联系。
经济焦虑贯穿了创意工作者的访谈。一位配音演员说：由于 AI 的兴起，配音的某些领域基本上已经消亡，比如工业配音。一位作曲家担心平台会利用 AI 技术和他们的出版库无限生成新音乐，用廉价的替代品充斥市场。
一位创意总监的话也许代表了很多人的矛盾心态：我完全理解我的收益是另一个创意人员的损失。我过去必须每天支付 2000 美元的产品摄影师现在得不到我的业务了。
这种零和博弈的感觉，让很多创意工作者陷入了道德困境。用 AI 提高了自己的效率，但也意味着同行失去了工作机会。短期来看，你获得了竞争优势；长期来看，整个行业的收入可能都会下降。
创意的边界在哪里
所有 125 位创意工作者都提到，他们想要保持对创意输出的控制。换句话说，核心创意必须是我的，AI 只是辅助。
但这个边界在实践中并不容易守住。
有位艺术家承认：AI 推动了相当多的概念，我只是在试图引导它。坦白说，可能 60%是 AI 的，40%是我的。
有位音乐家说：我不想承认，但在用这个插件的时候，它拥有大部分控制权。
这就是创意工作者面临的矛盾处境：一边享受着 AI 带来的效率红利，一边又在担心自己正在失去创作的主导权。一边说要保持控制，一边发现控制权已经在不知不觉中转移。
研究数据显示，游戏开发者和视觉艺术家报告了高满意度，但同时也伴随着高度担忧。设计师则呈现相反的模式，以挫败感为主，满意度明显较低。
这种满意和担忧并存的矛盾心态，恰恰反映了创意工作者的真实处境。他们不是简单地拥抱或抵制 AI，而是在拥抱的同时，内心深处一直在追问：人类创造力的未来会是什么样的？
科学家：想用，但还不能完全信任
科学家群体的情况又有所不同。
调查发现，在很多情况下，AI 还不能处理科学研究的核心要素，比如提出假设和设计实验。科学家们目前主要把 AI 用在其他任务上，比如文献综述、写代码、写论文。
信任是最大的障碍。79%的访谈中，信任和可靠性担忧是主要话题。27%的人提到了当前 AI 系统的技术限制。
有位信息安全研究员说：如果我必须仔细检查 AI 给我的每一个细节，确保没有错误，那让 AI 来做这个工作的意义在哪里？
有位数学家也有类似的感受：花时间验证 AI 的输出之后，基本上最终花费的时间是一样的。
有位化学工程师指出了一个很具体的问题：AI 倾向于迎合用户的感受，根据你怎么问来改变答案。这种不一致性让他对 AI 的回答始终持怀疑态度。
不过，科学家们总体上并不担心因为 AI 而失业。
有位微生物学家举了个例子：他使用的一种细菌菌株，必须在细胞达到特定颜色时启动各种步骤。这个颜色的差异必须亲眼看到才能理解，很少写在任何地方。这种隐性知识，AI 学不会。
有位生物工程师说：实验和研究本质上取决于我。研究过程的某些部分，即使它们看起来最适合自动化，实际上就是和 AI 不兼容，比如进行实验。
外部约束也是障碍。在保密环境工作的研究人员指出，有很多安全流程必须先落实，组织才会允许使用 AI。有位机械工程师说，虽然 AI 擅长提出实验设计，但他的研究有预算、时间、样本限制，理想的设计往往不可行。
尽管有这么多障碍，91%的科学家还是表示希望在研究中获得更多 AI 协助。
他们的期望是什么呢？大约三分之一希望在写作任务上获得帮助。但更多人的期望更大：他们希望 AI 能批评实验设计、访问科学数据库、运行分析。
一个普遍的愿望是，AI 能产生新的科学想法。
有位医学科学家说：我希望 AI 能帮助生成或支持假设，或者发现人类不能立即发现的新相互作用和关系。
另一位科学家说：我希望有一个 AI 能像一个有价值的研究伙伴，能够带来一些新的东西。
这种期待很高，现实能力还跟不上。所以科学家们的态度是：想用，但还不能完全信任。等你真正靠谱了再说。
三类人群的共同点和差异
把三类人群放在一起看，会发现一些有趣的规律。
共同点是，大家都承认 AI 提高了效率。这是跨职业、跨领域的共识。
差异在于焦虑的来源不同。
普通职场人的焦虑主要来自职业安全感，担心被替代，担心用 AI 被同事看不起。
创意工作者的焦虑更复杂，既有经济层面的担忧，也有身份认同层面的困惑。当 AI 可以生成看起来还不错的作品时，人类创造力的独特价值在哪里？
科学家的焦虑程度反而最低。他们的挫败感主要来自 AI 还不够好用，而不是担心被取代。这可能是因为科学研究的核心环节，比如做实验、提假设，目前 AI 确实还插不上手。
另一个有意思的发现是，信任度在所有群体中都相对较低。即使是那些每天都在用 AI、也承认 AI 帮了大忙的人，对 AI 的信任也只是有保留的信任。
这说明什么呢？说明人们其实挺清醒的。享受红利的同时，始终保持着警惕和判断力。这种态度可能恰恰是健康的。
这个访谈工具本身也值得关注
最后说说 Anthropic 做这个研究用的工具，Anthropic Interviewer.
传统的用户研究，找 1250 个人做深度访谈，成本和时间都相当惊人。但有了这个 AI 访谈工具，可以在短时间内完成大规模的定性研究。
这个工具分三个阶段工作：规划、访谈、分析。
规划阶段，AI 根据研究目标生成访谈框架和具体问题，人类研究人员审核修改后确定。
访谈阶段，AI 按照计划进行实时、自适应的对话，每次访谈大约 10 到 15 分钟。
分析阶段，人类研究人员和 AI 一起分析访谈记录，识别主题，量化各个观点的普遍程度。
Anthropic 说，他们开发这个工具，是因为之前只能了解人们在聊天窗口里怎么用 Claude，但不知道人们对使用 AI 有什么感受，想改变什么，对未来有什么设想。要回答这些问题，必须直接去问人。
他们还公开发布了这次研究的所有访谈数据，供其他研究人员使用。
从今天开始，Claude.ai 的用户可能会看到弹窗邀请参加这种访谈。参与进去，就能成为下一阶段研究的一部分。
这个工具的意义可能超出了这一次研究本身。它代表了一种新的可能性：用 AI 来大规模了解人们对 AI 的看法，形成一个反馈循环，让 AI 的开发能够真正反映公众的观点和需求。
当然，这个研究也有局限性。参与者是通过众包平台招募的，可能和普通劳动力有差异。参与者知道自己在被 AI 采访关于 AI 的话题，这可能影响了他们的回答。研究只是一个时间切片，没法追踪长期变化。
这些局限性，研究者自己也坦承了。所以这份报告的发现应该被看作早期信号，而不是最终结论。
我们能从中学到什么
看完这份研究，有几点感受。
第一，对 AI 的态度不必非黑即白。用着觉得好用，同时保持警惕，该设边界设边界，该学新技能学新技能。这种务实的态度可能比极端的拥抱或抵制都更健康。
第二，职业安全感的来源正在发生变化。以前觉得掌握某种具体技能就安全了，现在可能得想想，这个技能是不是容易被自动化？如果是，那你的价值可能要体现在别的地方，比如判断力、监督能力、人际沟通、创意把控。
第三，同行评判是真实存在的压力，但不必为此束缚自己。69%的人都提到了这个问题，说明你不是一个人。大家都在摸索，都在试探边界。与其担心别人怎么看，不如专注于怎么把工具用好。
第四，焦虑不可怕，没有应对计划才可怕。研究里那 92%有焦虑但也有应对计划的人，比那 8%光焦虑不行动的人处境好得多。
第五，AI 现在还不是万能的。科学家们的反馈说明，在很多专业领域，AI 能做的事情还很有限。所以既不用过度恐惧，也不用盲目崇拜。看清它能做什么、不能做什么，然后做出自己的选择。
1250 个人的真实声音，画出了一幅比舆论场更复杂、也更真实的图景。我们正在和 AI 共处，方式各不相同，心态各不相同，但有一点是共同的：每个人都在尝试找到属于自己的平衡点。
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