Anthropic报告：员工与公众对AI取代工作的预期差距

两份报告在问什么

Anthropic这次同时公开两份报告。第一份看AI如何改变这家公司自己的用工结构，第二份则把Anthropic员工和普通美国成年人的预期放在一起比较。两份报告合起来想说明一件事：人们对AI与工作的判断，可能不只取决于经济模型，还取决于他们实际接触到的AI能力是什么样。

第二份报告的调查设计是：对Anthropic员工做问卷，再与Morning Consult在8月对近1.1万名美国成年人所做的调查对照，后者按成年人口代表性加权。员工样本的规模和抽样方式在提供的文本中没有交代，因此两组数字的对比更适合看作方向性描述，而非严格可比的估计。

公司内部发生了什么

报告称，过去一年Anthropic招聘的初级岗位占比变小，技术岗位员工占比也变小；与此同时，AI智能体承担的工作时长快速上升。到2026年3月，智能体工作的小时数超过员工；到8月，智能体数量是员工的六倍，生产率有所提高。

这些变化被用来支持一个判断：产出增加之后，瓶颈越来越落在人的注意力上。员工于是花更多时间搭建监控智能体工作的方式。报告也承认，“每人产出多少代码”是个公认不完美的指标，因此另外举了每位销售代表成交更多、处理合同更多作为佐证。研究者追踪同一名员工随时间的变化，发现员工对AI工具采用程度提高时，其产出也上升。这属于公司内部观察，不能直接外推到其他行业。

预期差距有多大

调查中最醒目的差距在能力预期上。39%的美国成年人、91%的Anthropic员工认为，到2030年AI能做出诺奖级发现。超过一半的员工预期AI到2030年能完成自己当前至少80%的工作，而美国成年人中只有5%这样认为。公众普遍预期AI能力会快速进步，员工则预期更快。

不过两组内部都有很大差异：约两成Anthropic员工的预期与典型美国成年人接近。这说明“AI公司员工”并不是一个同质的群体。

分歧不在经济模型，而在经验

报告的一个关键发现是，两组人在某些问题上其实一致。在各自群体内，越是预期AI能完成自己更多工作的人，也越预期失业会相应增加。作者据此认为，公众和员工对AI如何影响劳动力市场持有相似的经济模型，分歧主要来自个人对AI能力的体验不同。

这个解释与报告开头相呼应：Anthropic处在AI应用的前沿，其员工日常接触的能力水平塑造了他们对未来的想象。作者也提醒，AI实验室采用AI的方式与传统企业不同，但关于自身工作场所的研究对理解更广泛的转变、包括未来AI原生公司的动态，仍可能有参考价值。

该怎么读这些数字

这些数字描述的是预期，不是已经发生的结果。诺奖级发现、完成80%工作都是受访者对2030年的判断，不能当作对AI能力的实测。公司内部的用工与产出变化是Anthropic自报的数据，缺少外部核验，也不代表整个经济的走向。

比较有价值的线索是那个“相似经济模型、不同能力体验”的结构：当人们争论AI会不会抢走工作时，分歧可能不在推理链条上，而在各自见过AI做到什么。这一点对理解围绕AI的公共讨论有直接意义，但它仍是作者基于两组调查提出的解释，而非被独立验证的因果结论。