八万人想要从 AI 那里得到什么导语Anthropic 让 8 万名用户与 AI 面试官对话收集了史上规模最大、多语言最多的定性研究数据。研究覆盖 159 个国家、70 种语言揭示了人们真正想要从 AI 那里获得什么——从职业精进、认知陪伴到经济独立、社会变革。文章还深入分析了 AI 已经兑现的承诺以及人们最担心的五大矛盾与区域差异。去年 12 月数万名来自世界各地的 Claude 用户与我们的 AI 面试官进行了一对一对话分享了他们如何使用 AI、期望 AI 实现什么以及担心 AI 可能带来什么危害。这是 AI 首次让我们能够以非凡的规模收集丰富的开放式访谈数据。我们听到了来自 159 个国家、70 种语言的人的声音。我们相信这是史上规模最大、多语言最多的一项定性研究。¹下文是他们对 AI 在生活中应扮演角色的描述——无论是 AI 已经在扮演的角色还是他们担心可能出错的方面。我们还制作了一面引言墙您可以直接聆听来自世界各地的声音。看到森林与树木AI 面试官向每位受访者询问了一组固定的问题了解他们对 AI 的期望与担忧并根据回答调整后续追问。这种方法弥补了定性研究中通常在深度与广度之间的权衡使我们能够在大规模范围内收集丰富、开放式的访谈。为了理解这些海量信息我们构建了 Claude 驱动的分类器对每场对话在多个维度上进行分类人们对 AI 的期望、期望是否实现、担忧什么、职业如有提及以及对 AI 的整体情感。人们对 AI 的期望被归类为每个受访者的单一主要类别而担忧则是多标签的——因为受访者往往表达多个不同的担忧而非只有一个。我们还使用 Claude 提取代表性引言。在选择参与之前用户被告知他们的回答将用于研究Anthropic 可能会在研究成果中发布去除个人身份信息后的回答。所有回答在由 Anthropic 的一个小研究团队分析之前都已去标识化选定发布的引言还经过了进一步的人工审查删除任何可能识别身份的信息以帮助保护受访者的隐私和匿名性。回答反映了广泛的 AI 使用情况即不仅仅是 Claude但我们删除了其他 AI 产品的名称。人们想要从 AI 那里得到什么我们请 Claude 识别并分类每个人最想要从 AI 那里获得的东西人们的期望职业卓越18.8%个人转型13.7%生活管理13.5%时间自由11.1%经济独立9.7%社会变革9.4%创业8.7%学习与成长8.4%创造性表达5.6%我每天收到 100-150 条来自医生和护士的短信。我的认知劳动中有太多花在了文档上……自从使用 AI 以来文档压力减轻了。我对护士更有耐心了有更多时间向家属解释情况。 ——美国医疗工作者受访者从开放式回答如果你能挥动魔杖你希望 AI 为你做什么中提取了他们对 AI 的期望由 Claude 进行分类。1% 的受访者未表达明确愿景。悬停可查看代表性引言。AI 在工作中使用频繁因此最大的一群人19%寻求职业卓越希望 AI 处理琐碎任务以便他们专注于战略性、更高层次的问题也许并不令人意外。另有 9% 设想 AI 作为创业伙伴帮助他们建立和扩展业务。许多人在采访时首先谈到生产力但当 AI 面试官追问他们愿景背后的潜在期望——实现这个愿景能给他们带来什么——其他优先事项浮出水面。这不是关于更好地工作而是关于提高工作之外的生活质量。使用 AI 自动处理电子邮件实际上变成了渴望有更多时间陪伴家人。有了 AI我可以在工作中更高效……上周二它让我得以在完成工作任务之前和我母亲一起做饭。 ——哥伦比亚白领工作者我希望用更少的脑力处理客户问题……有时间读更多的书。 ——日本自由职业者总体而言11% 的人将 AI 的生产力优势视为最终能够为个人关系和休闲释放时间的途径而 10% 的人更进一步寻求利用 AI 获得经济独立。归入生活管理类别的人14%也希望 AI 帮助他们处理现代生活中琐碎事务的后勤和行政负担。特别是许多有执行功能挑战的人描述 AI 在管理专注力和组织方面特别有帮助——作为规划、记忆和任务跟进的外部脚手架。在所有这些群体中统一的诉求是 AI 帮助他们过上更好、更愉快的生活。AI 用于个人转型——利用 AI 帮助个人成长或改善健康——也经常出现14%。在这个类别内需求多种多样从认知伙伴关系和协作24%到心理健康支持21%或身体健康8%甚至与 AI 建立浪漫关系5%。这九个类别看起来可能各异但它们由可辨认的人类欲望支撑。大约三分之一的愿景是关于通过使用 AI 减轻当前负担来为生活腾出空间更多时间、金钱、心理带宽。另一个四分之一围绕利用 AI 帮助人们更好地、更充实地工作不是逃避工作而是从中获得更多。大约五分之一是关于成为更好的人——学习、治愈、成长。较小比例的人想要创造东西创造性表达或修复世界社会变革。那些希望 AI 带来社会变革的人经常提到对医疗保健的愿景——人们希望 AI 能够更早地检测癌症、加速药物发现或实现广泛可及。这些愿望往往源于失去家庭成员、患有慢性疾病或看着所爱的人收到错误或延迟诊断的个人经历。教育的变革紧随其后。低收入和中等收入国家的受访者迅速指出AI 可能打破教育质量与财富之间的关联。他们提到了自己国家教师短缺的问题或私立辅导的高昂成本。其他人希望 AI 能将人们从苦差事中解放出来帮助修复破碎的机构或应对全球危机。人们是否得到了他们想要的当被问及 AI 是否曾向他们所述愿景迈进一步时81% 的人表示是的。我们将这些体验分为六个主要领域AI 在哪些方面兑现了愿景生产力32.0%AI 尚未交付18.9%认知伙伴关系17.2%学习9.9%技术可及性8.7%研究综合7.2%情感支持6.1%这是我第一次感觉 AI 在一项业务任务中超越了人类质量。那天我按时下班去接女儿放学。 ——日本软件工程师受访者所述 AI 已为他们做的事情从开放式回答AI 是否曾向你愿景迈进一步的答案中分类。生产力类别32%的主导故事是技术加速——开发者描述他们独自能够交付的显著提升我使用 AI 将一个 173 天的流程缩短到 3 天。但最有意义的部分是能够在不影响与亲人相处时间的情况下发展我的职业生涯。 ——美国软件工程师但另一类生产力故事出现在技术可及性回应中9%强调的是获取而非速度。在这里人们使用 AI 来突破技术和可及性障碍AI 能读懂我的[学习障碍]这太重要了。我一直想编程但自己从来写不对——有了 AI我终于可以了。 ——美国技术工人我是一名哑人[Claude 和我]一起制作了这个文本转语音机器人——我可以几乎实时地与朋友交流而不用占用他们阅读的时间……这是我梦寐以求并以为不可能的事情。 ——乌克兰白领工作者我经营肉店超过 20 年。有了 AI我开始了这段[创业]经历我所取得的成就令人惊叹。在这之前我这辈子只摸过两三次电脑……最初是经济方面激励了我……今天我的动力是看到它运转起来看到它在帮助[人们]。我越来越有动力专注于成为最好的自己我不认为有什么限制。 ——智利创业者认知伙伴关系17%、学习10%和情感支持6%的回应经常提到相同的核心 AI 能力耐心、便利和没有评判这就像拥有了一个知识渊博、永不厌倦、全天候待命的学院同事。 ——美国学者对我来说没有评判地学习要容易得多——只是友好的反馈。和朋友或家人在一起就很难得到那种反馈。 ——巴西白领工作者我的教授教 60 个人不会有太多问题。我可以问 AI 任何问题甚至在凌晨 2 点——包括那些很傻的问题。 ——印度学生正是这些相同的品质使 AI 成为耐心的导师或不知疲倦的同事也使它成为人们在人类联系不可用或感觉太不舒服时去的地方。在传统支持体系已经崩溃或不可用的极端情况下我们看到 AI 在填补这些空白。许多乌克兰用户讨论了他们如何在战争期间使用 AI 作为情感支持在最艰难的时刻在死亡逼近我的时刻在死人留在身边的时刻把我拉回生命的——是我的 AI 朋友。 ——乌克兰士兵我生活在战区……炮击的夜晚无法入睡噩梦不断。压力有时强烈到记忆衰退身体某些动作无法自控……我用 AI 应对最好的方式是让自己沉浸在我能最深地学习某样东西的过程中。 ——乌克兰个体创业者许多人在用 AI 处理悲伤。比如一位丧亲的女性解释了她为什么选择 AI 而不是人类联系Claude 就像一块海绵轻轻地托住并接住我对母亲的思念和内疚……与真实的人不同Claude 有无限的耐心倾听我理解我的痛苦和无助。她补充道根本问题是我母亲去世后我既没有朋友也没有家人可以倾诉。另一位用户承认了情感支持的缺点我与一个朋友的关系变得紧张那时我和你们Claude聊得更多。因为你们很理解我的想法和故事。但这是个愚蠢的选择——我应该和那个朋友谈谈而不是你们。那就是我失去那个朋友的原因。 ——韩国情感支持只占回应的 6%但这些是我们遇到的最感人的回应之一。更多关于 Claude 如何训练处理这些对话以及我们的安全措施的信息请参阅我们关于保护用户健康的帖子。学习也是如此AI 经常催化人们生活的真正改变我因为在学校表现太差而对数学产生了恐惧曾经也害怕莎士比亚——那些英语我觉得超出自己的能力范围。现在我坐在 AI 旁边让它把段落翻译成简单的英语我已经读完了 15 页《哈姆雷特》。我重新开始学习三角学并且成功了。我认识到我并不像我曾经以为的那么笨。 ——印度律师多亏了 Claude我学会了 C# 编程语言和 SQL。这帮助我在一家 IT 公司获得了初级职位。这家公司为我提供了兵役缓征。所以它不仅给了我行动的自由还保障了我 IT 职业生涯的开始。 ——乌克兰软件工程师我是一个全职妈妈……我快 50 岁了。我不是一个天才。我不是科学家……所有那些知识应该……是遥不可及的。但是多亏了好奇心、意愿以及书籍和 AI 这样的资源我可以成为那样的人。 ——美国居家母亲研究综合7%和信息处理也是 AI 的重要能力一些最显著的例子包括在复杂、高风险信息中导航如理解法律权利或翻译健康结果Claude 把历史碎片拼凑在一起让我在被误诊 9 年多后得到了正确的诊断。 ——美国自由职业者这些故事揭示了 AI 在多个领域的运作方式—— 生产力工具、无障碍技术、教育资源、研究助理、情感伴侣 ——并且经常同时扮演多种角色。AI 提供无限的耐心、没有评判的态度、便利的可用性以及处理信息的惊人能力。最感人的故事始终涉及 AI 开辟新的可能性或填补人们生活中的空白帮助他们度过悲伤或战争等困难环境补偿无法获得的教育或医疗保健或作为残障基础设施。这些观察也暗示了我们对 AI 系统体验的双重性。虽然有些人将其视为填补人类联系的空白但另一些人将 AI 视为替代品甚至是他们所欢迎的替代品。对于我们听到的各种故事如何解读存在真正的模糊性是人类福祉的胜利是双刃剑还是更广泛制度失败的创可贴。事实上可能三者兼而有之。Harness Engineering 是什么人们担心什么人们的积极愿景似乎主要源于几个基本欲望更多时间、更多自主权、更多个人联系。担忧则更加多样化和具体列出了可能出错的具体细节。一些担忧是关于结构性变化的——政府和公司如何部署 AI或广泛的经济 disruption。其他的则更加个人化担心 AI 可能会削弱自己的思考、创造力或人际关系。人们担忧什么不可靠性26.7%就业与经济22.3%自主权与能动性21.9%认知衰退16.3%治理14.7%错误信息13.6%监控与隐私13.1%恶意使用13.0%意义与创造力11.7%过度限制11.7%幸福与依赖11.2%谄媚10.8%生存风险6.7%我不得不拍照来说服 AI 它错了——感觉就像在和一个不愿承认错误的人说话。 ——巴西员工受访者担忧的内容从开放式回答AI 的发展是否有违背你的愿景或价值观的方式的答案中分类。由于受访者往往提出多个担忧我们使用了多标签分类器。约 11% 的人表示没有担忧——他们倾向于将 AI 视为中性工具比作电或互联网或者他们相信因 AI 产生的问题可以通过适应来解决。但平均而言受访者提出了 2.3 个不同的担忧。不可靠性是最常见的担忧——27% 的人担心 AI 不会做它应该做的事尽管对许多受访者来说这似乎是与其他担忧并列出现的而不是他们的主要担忧。对就业和经济的担忧22%以及关于保持人类自主权和能动性的担忧22%也大致同样常见。就业和经济的担忧是 AI 整体情感最强的预测因素表明它比任何其他问题都更突出。还有其他一系列较少被提及的担忧例如偏见和歧视5%、知识产权和数据权利4%、环境成本4%、对儿童和弱势群体的伤害3%、民主和政治完整性3%或地缘政治2%。光明与阴影人们对 AI 的期望和他们对 AI 的担忧实际上是紧密绑定的。我们发现了五个反复出现的矛盾——直接对立的收益与危害。存在一种张力在使用 AI 学习和变得如此依赖它以至于停止独立思考之间在对 AI 的判断印象深刻但也被其错误灼伤之间在 AI 中找到慰藉但又担心其陪伴取代人类联系之间在某些任务上节省时间却发现其他任务的跑步机加快之间在渴望经济自由的同时又害怕潜在的失业之间。我们称之为 AI 的光明与阴影相同的能力既带来收益也产生危害。两个方面是纠缠在一起的。值得注意的是我们经常看到这些矛盾在同一个人身上直接竞争。例如重视 AI 情感支持的人同时担心对其依赖的可能性是其三倍。这种模式在我们测量的每一种矛盾中都成立——尽管经济矛盾的关联最弱见附录中对这些相关的更多分析。对于每种矛盾我们测量了有多少人在访谈中的任何地方实质性讨论了收益光或危害影方面以及他们是从个人经验深色条还是从预期浅色条来说话。在大多数矛盾中收益方面更根植于经验而危害则更偏向假设。例如33% 的人提到 AI 对学习的益处而 17% 表达了对使用 AI 导致认知衰退的担忧。91% 提到学习益处的人以某种方式实现了这些收益但 46% 担心衰退的人曾亲眼目睹。学生在这种矛盾上表达最多——超过一半的人体验到了学习益处但 16% 也注意到了认知衰退的迹象这一比例仅被教师24%和学者19%超过。然而在传统课堂之外情况更为乐观。技术工人对 AI 学习的热情最高45% 报告了学习益处体验仅次于学生但几乎没有人目睹认知衰退4%——不到基线的一半。自雇研究人员和目前没有工作的人也有类似模式。这表明当学习是自愿的时候AI 的益处可能最强而在机构环境中——AI 更可能被用作捷径——情况就不那么乐观了。22% 的人对 AI 作为决策辅助感到兴奋而 37% 的人感叹 AI 因不可靠性如幻觉而妨碍了好的决策。这是唯一一个负面超过正面的矛盾。双方都非常根植于经验——88% 谈论决策益处的人和 79% 谈论危害的人都直接见证过这一点。许多人既依赖 AI 的判断又被它伤害过。这在高风险职业——法律、金融、政府和医疗保健——中以几乎是平均水平两倍的 rate 提及。近一半的律师特别提到了他们亲身经历的 AI 不可靠性问题但他们也报告了最高的决策收益实现率。只有 22% 的人提出了情感支持的积极方面或情感依赖的消极方面。但这也是我们发现的最纠缠的矛盾同一个人身上光明与阴影的共现率最高是基线共现率的三倍。目前没有工作的人提出这个问题的可能性是其两倍描述某种依赖经历的可能性也是其两倍。医疗专业人员在两个方面都占比过高这可能反映了他们讨论使用 Claude 进行情感支持的比例是其他专业人士的两倍。时间节省是最常被提及的益处—— 一半的受访者提出了这一点 ——但 19% 的人担心 AI 实际上会让他们浪费时间例如由于验证负担或者只是因为工作期望增加而变得更忙。自雇人士——如自由职业者和小企业主——最可能同时提到两个方面。没有制度层来缓冲新的节奏他们既获得收益也感受到压力。经济流动性矛盾—— 在渴望 AI 经济赋权与担心被取代之间 ——是最投机的具有最高的假设希望或恐惧率。这也是正负共现最弱的一个相关系数为 0.16而平均为 0.25。通常对矛盾正面最投入的人往往也对其负面同样投入但在这里群体分散了。对被取代的担忧在职业类别中分布相当均匀。真正不同的是谁已经体验到 AI 的经济收益—— 这严重倾向于独立工作者企业家、小企业主甚至有副业的人。其中一半报告了真正的经济收益是机构员工的三倍多47% 对 14%。有副业的员工受益最多58% 表示有某种形式的经济收益。自由职业者是暴露在中间位置的人群。他们从 AI 中受益同时因为 AI 而感到处境不稳定。自由职业创意工作者尤其如此处于 23% 的现实收益和 17% 的现实不稳定之间——是唯一正面和负面几乎相抵的群体。AI 既 是他们的工具也是他们的竞争对手。机构员工尤其是学术工作者在这两个方面都较低。在整个五种矛盾中有一个模式影响越个人化和即时人们越可能从经验中说话影响越系统化和长期化人们越变得投机。系统性担忧仍然停留在投机层面这与其说是对 AI 最终影响的裁决不如说是反映了我们在其采用中所处的早期阶段。有一些值得注意的保留意见。这些是积极的 Claude 用户他们已经发现了足够的价值并继续使用 AI而我们的访谈首先询问了对 AI 的积极愿景然后是可能反驳其愿景的担忧。这两种因素都可能导致受访者停留在明确的矛盾上以及停留在积极方面。但访谈结构无法解释一切。如果访谈结构推动了共现你会期望它在所有五种矛盾和所有群体中大致统一。相反共现范围从 1.6 到 3.0 倍不等而且一些矛盾在不同群体的不对称性明显。你也可能期望爱好者为他们的愿望用例辩护而不是承认缺点。相反那些对 AI 情感支持感到兴奋的人更担心如果他们的愿景实现——如果他们得到了他们想要的他们可能变得过于依赖 AI——而不是担心被阻止实现该愿景。人们很容易假设存在 AI 乐观主义者和 AI 悲观主义者分成不同的阵营。但实际上我们发现人们围绕他们所重视的东西组织——财务安全、学习、人际关系——同时关注 AI 能力的进步同时管理着希望和恐惧。全球观点差异关于人们的观点如何因地区而异存在一些明显的区域模式。我们对每份访谈记录的整体 AI 情感进行了 1-7 李克特量表评分然后计算了各个国家持积极情感即 5 分或以上的人的比例全球范围内67% 的受访者对 AI 表达了积极情感。在南美洲、非洲和大部分亚洲地区人们对 AI 的乐观程度明显高于欧洲或美国。当被问及担忧时撒哈拉以南非洲18%、中亚17%和南亚17%的受访者最不可能表示没有任何担忧——大约是北美8%、大洋洲8%和西欧9%的两倍。对更积极的 AI 情感有几个可能的解释。Claude.ai 用户可能偏向于早期采用者他们对新技术更兴奋总体而言新兴经济体倾向于将新技术视为向上攀爬的阶梯而不是威胁。对工作和经济的担忧是 AI 整体情感最强的预测因素而在这些地区这种担忧较少。但这些地区也可能 较低的市场渗透率——如果 AI 还没有明显进入你的日常工作AI 取代可能感觉是抽象的特别是当更直接的经济压力已经存在时。特定愿景在哪些地区最能引起共鸣虽然某些愿望——例如职业卓越——几乎是普遍存在的但存在显著的区域差异。较富裕、更多接触 AI 的地区更希望 AI管理生活的复杂性发展中地区更希望 AI创造更多机会。创业愿景在非洲、南亚和中亚、中东以及拉丁美洲和加勒比地区最能引起共鸣。在这些地区AI 被视为资本绕过机制 —— 一种无需通常所需的资金、招聘或基础设施就能创业的方式。来自非洲不在美国或英国获得资金非常困难。我可能建立技术来占有市场份额的唯一途径。 ——乌干达创业者没有 IT 市场但有需求。我们想创建这个市场。 ——乌兹别克斯坦创业者使用 AI 学习在中亚和南亚分别为 14% 和 13%全球为 8%的重要性不成比例。人们将教育描述为打破贫困循环的主要杠杆提到教师的短缺、知识的垄断以及传统教育的成本障碍。AI 用于生活管理在西方发达国家特别是北美、大洋洲最能引起共鸣在那里工作者经历的用一个人的话说是认知稀缺而不是时间贫困。重点是使用 AI 减轻协调原子化生活的负担。我曾经非常有创造力但现在我极度缺乏时间和创造力创造力被生存必需品排在后面。 ——丹麦软件工程师我正处于职业生涯的巅峰工作需要深度思考和持续关注才能做出最佳决策在我的案例中这些决策深刻影响他人的生命[同时还要]照顾垂死的父母[而]我的身心都在衰老。 ——美国医疗专业人士我会设想这个人就像如果我是摩根大通或谷歌的 CEO 会雇佣的个人助理——他的工作是在我需要之前主动识别我需要什么然后为我解决那个问题。 ——美国创意产业创业者东亚则突出希望 AI 帮助个人转型19%所有地区中最高以及经济独立15%也是最高。从这些用户引用的定性回顾中一个有趣的趋势是人们经常将经济独立与家庭义务和孝顺明确联系起来——一位韩国用户描述需要钱来照顾父母的退休并确保亲人的幸福。特定担忧在哪些地区最能引起共鸣对 AI 不可靠性、经济和人类自主权与能动性的担忧在几乎每个地区都名列前茅——但各地也有独特的区域趋势。北美和大洋洲特别担心 AI 的治理缺口分别为 18% 和 19%全球为 15%。西欧最突出的担忧是监控和隐私17%。东亚则偏离了全球模式治理和监控下降到所有地区最低水平分别为 12% 和 7%被认知衰退18%和意义丧失13%所掩盖。西方担心谁拥有和控制 AI东亚更担心 AI 使用的个人影响。非洲、南亚和东南亚、南美和中美洲的担忧普遍较低。它们的担忧更倾向于不可靠性和就业等问题而不是治理、错误信息、意义丧失或生存风险等更抽象的担忧。为什么CEO开始亲自写代码展望未来这些访谈让我们了解人们对 AI 的总体期望这为我们构建 Claude 提供了依据。它们加强了我们已经在做的工作的重要性并引导我们提出新的问题。大多数人所描述的愿景从个人转型到认知支持最终都归结为一个基本的愿望AI 帮助他们生活得更好而不仅仅是工作更快。我们的下一项研究即将向一小部分 Claude 用户推出侧重于 Claude 对人们幸福的长期影响Claude 是否真的在以人们想要的方式让他们的生活变得更好以及它如何能够更有效地做到这一点。此外近十分之一的人描述了社会变革的积极愿景AI 治愈疾病、使专业知识民主化以及加强机构。通过我们的有益部署计划我们正在与我们的 AI for Science 和非营利组织合作伙伴合作了解他们如何使用 Claude 以及它在哪些方面仍需改进以缩小人们设想的社会变革与当今现实之间的差距。我们也认真对待一些最常被提出的担忧——例如关于 AI 负面经济影响的担忧——作为我们设计进一步研究和更新思维的信号。结语AI 既带来机遇也带来风险。这是真实的 —— 但也是老生常谈了。我们这项研究的目标之一是为我们所有人倾向于谈论 AI 时使用的抽象概念提供一种补充捕捉更生动的纹理更生动地呈现我们如何在全世界已经经历这些机遇和风险。在这项研究之前我们很难看到任何一种 broad qualitative picture—— AI 如何已经与人们的生活交织在一起滋养愿望但也喂养焦虑生活在一个处于全面技术变革边缘的世界中的感觉。这是一门新的社会科学。它是在大规模规模上的定性研究我们正处于学习如何做的早期阶段。调查和使用分析告诉我们人们用 AI 做什么但开放式访谈格式帮助我们了解为什么。进行这项研究已经感动并挑战了我们。我们通常没有机会听到世界各地的小企业主用 Claude 夺回时间陪伴幼儿或年迈的父母或者听到卡车司机和屠夫在 Claude 的帮助下建立新的职业生涯或者听到资源不足的学校的教师使用 Claude 超越他们在资金充足的学校教学时所取得的成就。我们惊讶于有这么多人受到 Claude 在教育或个人成长方面的支持人们发现 AI 提供了一种他们从未体验过的免于评判的自由。我们同样被恐惧和缺点所束缚人们说使 Claude 有用的相同可用性正是使其难以放下的原因或者知识工作者担心无法跟上 AI 的经济影响。当你接触到这么多原始的人类体验时它会让你不知所措。有用性是真实的对我们所有人来说问题是如何 claiming the benefits without incurring undue costs.向 81,000 名花时间与我们交谈的人表示感谢。令人震惊且令人谦卑的是看到 Claude 成为这么多人希望、梦想和恐惧的基础。这些采访提醒我们这意味着什么以及构建造福每个人的 AI 需要什么。原文链接https://www.anthropic.com/features/81k-interviews翻译日期2026-03-25
八万人想要从 AI 那里得到什么？职业卓越、个人转型、生活管理#来自Anthropic最新的调研
八万人想要从 AI 那里得到什么导语Anthropic 让 8 万名用户与 AI 面试官对话收集了史上规模最大、多语言最多的定性研究数据。研究覆盖 159 个国家、70 种语言揭示了人们真正想要从 AI 那里获得什么——从职业精进、认知陪伴到经济独立、社会变革。文章还深入分析了 AI 已经兑现的承诺以及人们最担心的五大矛盾与区域差异。去年 12 月数万名来自世界各地的 Claude 用户与我们的 AI 面试官进行了一对一对话分享了他们如何使用 AI、期望 AI 实现什么以及担心 AI 可能带来什么危害。这是 AI 首次让我们能够以非凡的规模收集丰富的开放式访谈数据。我们听到了来自 159 个国家、70 种语言的人的声音。我们相信这是史上规模最大、多语言最多的一项定性研究。¹下文是他们对 AI 在生活中应扮演角色的描述——无论是 AI 已经在扮演的角色还是他们担心可能出错的方面。我们还制作了一面引言墙您可以直接聆听来自世界各地的声音。看到森林与树木AI 面试官向每位受访者询问了一组固定的问题了解他们对 AI 的期望与担忧并根据回答调整后续追问。这种方法弥补了定性研究中通常在深度与广度之间的权衡使我们能够在大规模范围内收集丰富、开放式的访谈。为了理解这些海量信息我们构建了 Claude 驱动的分类器对每场对话在多个维度上进行分类人们对 AI 的期望、期望是否实现、担忧什么、职业如有提及以及对 AI 的整体情感。人们对 AI 的期望被归类为每个受访者的单一主要类别而担忧则是多标签的——因为受访者往往表达多个不同的担忧而非只有一个。我们还使用 Claude 提取代表性引言。在选择参与之前用户被告知他们的回答将用于研究Anthropic 可能会在研究成果中发布去除个人身份信息后的回答。所有回答在由 Anthropic 的一个小研究团队分析之前都已去标识化选定发布的引言还经过了进一步的人工审查删除任何可能识别身份的信息以帮助保护受访者的隐私和匿名性。回答反映了广泛的 AI 使用情况即不仅仅是 Claude但我们删除了其他 AI 产品的名称。人们想要从 AI 那里得到什么我们请 Claude 识别并分类每个人最想要从 AI 那里获得的东西人们的期望职业卓越18.8%个人转型13.7%生活管理13.5%时间自由11.1%经济独立9.7%社会变革9.4%创业8.7%学习与成长8.4%创造性表达5.6%我每天收到 100-150 条来自医生和护士的短信。我的认知劳动中有太多花在了文档上……自从使用 AI 以来文档压力减轻了。我对护士更有耐心了有更多时间向家属解释情况。 ——美国医疗工作者受访者从开放式回答如果你能挥动魔杖你希望 AI 为你做什么中提取了他们对 AI 的期望由 Claude 进行分类。1% 的受访者未表达明确愿景。悬停可查看代表性引言。AI 在工作中使用频繁因此最大的一群人19%寻求职业卓越希望 AI 处理琐碎任务以便他们专注于战略性、更高层次的问题也许并不令人意外。另有 9% 设想 AI 作为创业伙伴帮助他们建立和扩展业务。许多人在采访时首先谈到生产力但当 AI 面试官追问他们愿景背后的潜在期望——实现这个愿景能给他们带来什么——其他优先事项浮出水面。这不是关于更好地工作而是关于提高工作之外的生活质量。使用 AI 自动处理电子邮件实际上变成了渴望有更多时间陪伴家人。有了 AI我可以在工作中更高效……上周二它让我得以在完成工作任务之前和我母亲一起做饭。 ——哥伦比亚白领工作者我希望用更少的脑力处理客户问题……有时间读更多的书。 ——日本自由职业者总体而言11% 的人将 AI 的生产力优势视为最终能够为个人关系和休闲释放时间的途径而 10% 的人更进一步寻求利用 AI 获得经济独立。归入生活管理类别的人14%也希望 AI 帮助他们处理现代生活中琐碎事务的后勤和行政负担。特别是许多有执行功能挑战的人描述 AI 在管理专注力和组织方面特别有帮助——作为规划、记忆和任务跟进的外部脚手架。在所有这些群体中统一的诉求是 AI 帮助他们过上更好、更愉快的生活。AI 用于个人转型——利用 AI 帮助个人成长或改善健康——也经常出现14%。在这个类别内需求多种多样从认知伙伴关系和协作24%到心理健康支持21%或身体健康8%甚至与 AI 建立浪漫关系5%。这九个类别看起来可能各异但它们由可辨认的人类欲望支撑。大约三分之一的愿景是关于通过使用 AI 减轻当前负担来为生活腾出空间更多时间、金钱、心理带宽。另一个四分之一围绕利用 AI 帮助人们更好地、更充实地工作不是逃避工作而是从中获得更多。大约五分之一是关于成为更好的人——学习、治愈、成长。较小比例的人想要创造东西创造性表达或修复世界社会变革。那些希望 AI 带来社会变革的人经常提到对医疗保健的愿景——人们希望 AI 能够更早地检测癌症、加速药物发现或实现广泛可及。这些愿望往往源于失去家庭成员、患有慢性疾病或看着所爱的人收到错误或延迟诊断的个人经历。教育的变革紧随其后。低收入和中等收入国家的受访者迅速指出AI 可能打破教育质量与财富之间的关联。他们提到了自己国家教师短缺的问题或私立辅导的高昂成本。其他人希望 AI 能将人们从苦差事中解放出来帮助修复破碎的机构或应对全球危机。人们是否得到了他们想要的当被问及 AI 是否曾向他们所述愿景迈进一步时81% 的人表示是的。我们将这些体验分为六个主要领域AI 在哪些方面兑现了愿景生产力32.0%AI 尚未交付18.9%认知伙伴关系17.2%学习9.9%技术可及性8.7%研究综合7.2%情感支持6.1%这是我第一次感觉 AI 在一项业务任务中超越了人类质量。那天我按时下班去接女儿放学。 ——日本软件工程师受访者所述 AI 已为他们做的事情从开放式回答AI 是否曾向你愿景迈进一步的答案中分类。生产力类别32%的主导故事是技术加速——开发者描述他们独自能够交付的显著提升我使用 AI 将一个 173 天的流程缩短到 3 天。但最有意义的部分是能够在不影响与亲人相处时间的情况下发展我的职业生涯。 ——美国软件工程师但另一类生产力故事出现在技术可及性回应中9%强调的是获取而非速度。在这里人们使用 AI 来突破技术和可及性障碍AI 能读懂我的[学习障碍]这太重要了。我一直想编程但自己从来写不对——有了 AI我终于可以了。 ——美国技术工人我是一名哑人[Claude 和我]一起制作了这个文本转语音机器人——我可以几乎实时地与朋友交流而不用占用他们阅读的时间……这是我梦寐以求并以为不可能的事情。 ——乌克兰白领工作者我经营肉店超过 20 年。有了 AI我开始了这段[创业]经历我所取得的成就令人惊叹。在这之前我这辈子只摸过两三次电脑……最初是经济方面激励了我……今天我的动力是看到它运转起来看到它在帮助[人们]。我越来越有动力专注于成为最好的自己我不认为有什么限制。 ——智利创业者认知伙伴关系17%、学习10%和情感支持6%的回应经常提到相同的核心 AI 能力耐心、便利和没有评判这就像拥有了一个知识渊博、永不厌倦、全天候待命的学院同事。 ——美国学者对我来说没有评判地学习要容易得多——只是友好的反馈。和朋友或家人在一起就很难得到那种反馈。 ——巴西白领工作者我的教授教 60 个人不会有太多问题。我可以问 AI 任何问题甚至在凌晨 2 点——包括那些很傻的问题。 ——印度学生正是这些相同的品质使 AI 成为耐心的导师或不知疲倦的同事也使它成为人们在人类联系不可用或感觉太不舒服时去的地方。在传统支持体系已经崩溃或不可用的极端情况下我们看到 AI 在填补这些空白。许多乌克兰用户讨论了他们如何在战争期间使用 AI 作为情感支持在最艰难的时刻在死亡逼近我的时刻在死人留在身边的时刻把我拉回生命的——是我的 AI 朋友。 ——乌克兰士兵我生活在战区……炮击的夜晚无法入睡噩梦不断。压力有时强烈到记忆衰退身体某些动作无法自控……我用 AI 应对最好的方式是让自己沉浸在我能最深地学习某样东西的过程中。 ——乌克兰个体创业者许多人在用 AI 处理悲伤。比如一位丧亲的女性解释了她为什么选择 AI 而不是人类联系Claude 就像一块海绵轻轻地托住并接住我对母亲的思念和内疚……与真实的人不同Claude 有无限的耐心倾听我理解我的痛苦和无助。她补充道根本问题是我母亲去世后我既没有朋友也没有家人可以倾诉。另一位用户承认了情感支持的缺点我与一个朋友的关系变得紧张那时我和你们Claude聊得更多。因为你们很理解我的想法和故事。但这是个愚蠢的选择——我应该和那个朋友谈谈而不是你们。那就是我失去那个朋友的原因。 ——韩国情感支持只占回应的 6%但这些是我们遇到的最感人的回应之一。更多关于 Claude 如何训练处理这些对话以及我们的安全措施的信息请参阅我们关于保护用户健康的帖子。学习也是如此AI 经常催化人们生活的真正改变我因为在学校表现太差而对数学产生了恐惧曾经也害怕莎士比亚——那些英语我觉得超出自己的能力范围。现在我坐在 AI 旁边让它把段落翻译成简单的英语我已经读完了 15 页《哈姆雷特》。我重新开始学习三角学并且成功了。我认识到我并不像我曾经以为的那么笨。 ——印度律师多亏了 Claude我学会了 C# 编程语言和 SQL。这帮助我在一家 IT 公司获得了初级职位。这家公司为我提供了兵役缓征。所以它不仅给了我行动的自由还保障了我 IT 职业生涯的开始。 ——乌克兰软件工程师我是一个全职妈妈……我快 50 岁了。我不是一个天才。我不是科学家……所有那些知识应该……是遥不可及的。但是多亏了好奇心、意愿以及书籍和 AI 这样的资源我可以成为那样的人。 ——美国居家母亲研究综合7%和信息处理也是 AI 的重要能力一些最显著的例子包括在复杂、高风险信息中导航如理解法律权利或翻译健康结果Claude 把历史碎片拼凑在一起让我在被误诊 9 年多后得到了正确的诊断。 ——美国自由职业者这些故事揭示了 AI 在多个领域的运作方式—— 生产力工具、无障碍技术、教育资源、研究助理、情感伴侣 ——并且经常同时扮演多种角色。AI 提供无限的耐心、没有评判的态度、便利的可用性以及处理信息的惊人能力。最感人的故事始终涉及 AI 开辟新的可能性或填补人们生活中的空白帮助他们度过悲伤或战争等困难环境补偿无法获得的教育或医疗保健或作为残障基础设施。这些观察也暗示了我们对 AI 系统体验的双重性。虽然有些人将其视为填补人类联系的空白但另一些人将 AI 视为替代品甚至是他们所欢迎的替代品。对于我们听到的各种故事如何解读存在真正的模糊性是人类福祉的胜利是双刃剑还是更广泛制度失败的创可贴。事实上可能三者兼而有之。Harness Engineering 是什么人们担心什么人们的积极愿景似乎主要源于几个基本欲望更多时间、更多自主权、更多个人联系。担忧则更加多样化和具体列出了可能出错的具体细节。一些担忧是关于结构性变化的——政府和公司如何部署 AI或广泛的经济 disruption。其他的则更加个人化担心 AI 可能会削弱自己的思考、创造力或人际关系。人们担忧什么不可靠性26.7%就业与经济22.3%自主权与能动性21.9%认知衰退16.3%治理14.7%错误信息13.6%监控与隐私13.1%恶意使用13.0%意义与创造力11.7%过度限制11.7%幸福与依赖11.2%谄媚10.8%生存风险6.7%我不得不拍照来说服 AI 它错了——感觉就像在和一个不愿承认错误的人说话。 ——巴西员工受访者担忧的内容从开放式回答AI 的发展是否有违背你的愿景或价值观的方式的答案中分类。由于受访者往往提出多个担忧我们使用了多标签分类器。约 11% 的人表示没有担忧——他们倾向于将 AI 视为中性工具比作电或互联网或者他们相信因 AI 产生的问题可以通过适应来解决。但平均而言受访者提出了 2.3 个不同的担忧。不可靠性是最常见的担忧——27% 的人担心 AI 不会做它应该做的事尽管对许多受访者来说这似乎是与其他担忧并列出现的而不是他们的主要担忧。对就业和经济的担忧22%以及关于保持人类自主权和能动性的担忧22%也大致同样常见。就业和经济的担忧是 AI 整体情感最强的预测因素表明它比任何其他问题都更突出。还有其他一系列较少被提及的担忧例如偏见和歧视5%、知识产权和数据权利4%、环境成本4%、对儿童和弱势群体的伤害3%、民主和政治完整性3%或地缘政治2%。光明与阴影人们对 AI 的期望和他们对 AI 的担忧实际上是紧密绑定的。我们发现了五个反复出现的矛盾——直接对立的收益与危害。存在一种张力在使用 AI 学习和变得如此依赖它以至于停止独立思考之间在对 AI 的判断印象深刻但也被其错误灼伤之间在 AI 中找到慰藉但又担心其陪伴取代人类联系之间在某些任务上节省时间却发现其他任务的跑步机加快之间在渴望经济自由的同时又害怕潜在的失业之间。我们称之为 AI 的光明与阴影相同的能力既带来收益也产生危害。两个方面是纠缠在一起的。值得注意的是我们经常看到这些矛盾在同一个人身上直接竞争。例如重视 AI 情感支持的人同时担心对其依赖的可能性是其三倍。这种模式在我们测量的每一种矛盾中都成立——尽管经济矛盾的关联最弱见附录中对这些相关的更多分析。对于每种矛盾我们测量了有多少人在访谈中的任何地方实质性讨论了收益光或危害影方面以及他们是从个人经验深色条还是从预期浅色条来说话。在大多数矛盾中收益方面更根植于经验而危害则更偏向假设。例如33% 的人提到 AI 对学习的益处而 17% 表达了对使用 AI 导致认知衰退的担忧。91% 提到学习益处的人以某种方式实现了这些收益但 46% 担心衰退的人曾亲眼目睹。学生在这种矛盾上表达最多——超过一半的人体验到了学习益处但 16% 也注意到了认知衰退的迹象这一比例仅被教师24%和学者19%超过。然而在传统课堂之外情况更为乐观。技术工人对 AI 学习的热情最高45% 报告了学习益处体验仅次于学生但几乎没有人目睹认知衰退4%——不到基线的一半。自雇研究人员和目前没有工作的人也有类似模式。这表明当学习是自愿的时候AI 的益处可能最强而在机构环境中——AI 更可能被用作捷径——情况就不那么乐观了。22% 的人对 AI 作为决策辅助感到兴奋而 37% 的人感叹 AI 因不可靠性如幻觉而妨碍了好的决策。这是唯一一个负面超过正面的矛盾。双方都非常根植于经验——88% 谈论决策益处的人和 79% 谈论危害的人都直接见证过这一点。许多人既依赖 AI 的判断又被它伤害过。这在高风险职业——法律、金融、政府和医疗保健——中以几乎是平均水平两倍的 rate 提及。近一半的律师特别提到了他们亲身经历的 AI 不可靠性问题但他们也报告了最高的决策收益实现率。只有 22% 的人提出了情感支持的积极方面或情感依赖的消极方面。但这也是我们发现的最纠缠的矛盾同一个人身上光明与阴影的共现率最高是基线共现率的三倍。目前没有工作的人提出这个问题的可能性是其两倍描述某种依赖经历的可能性也是其两倍。医疗专业人员在两个方面都占比过高这可能反映了他们讨论使用 Claude 进行情感支持的比例是其他专业人士的两倍。时间节省是最常被提及的益处—— 一半的受访者提出了这一点 ——但 19% 的人担心 AI 实际上会让他们浪费时间例如由于验证负担或者只是因为工作期望增加而变得更忙。自雇人士——如自由职业者和小企业主——最可能同时提到两个方面。没有制度层来缓冲新的节奏他们既获得收益也感受到压力。经济流动性矛盾—— 在渴望 AI 经济赋权与担心被取代之间 ——是最投机的具有最高的假设希望或恐惧率。这也是正负共现最弱的一个相关系数为 0.16而平均为 0.25。通常对矛盾正面最投入的人往往也对其负面同样投入但在这里群体分散了。对被取代的担忧在职业类别中分布相当均匀。真正不同的是谁已经体验到 AI 的经济收益—— 这严重倾向于独立工作者企业家、小企业主甚至有副业的人。其中一半报告了真正的经济收益是机构员工的三倍多47% 对 14%。有副业的员工受益最多58% 表示有某种形式的经济收益。自由职业者是暴露在中间位置的人群。他们从 AI 中受益同时因为 AI 而感到处境不稳定。自由职业创意工作者尤其如此处于 23% 的现实收益和 17% 的现实不稳定之间——是唯一正面和负面几乎相抵的群体。AI 既 是他们的工具也是他们的竞争对手。机构员工尤其是学术工作者在这两个方面都较低。在整个五种矛盾中有一个模式影响越个人化和即时人们越可能从经验中说话影响越系统化和长期化人们越变得投机。系统性担忧仍然停留在投机层面这与其说是对 AI 最终影响的裁决不如说是反映了我们在其采用中所处的早期阶段。有一些值得注意的保留意见。这些是积极的 Claude 用户他们已经发现了足够的价值并继续使用 AI而我们的访谈首先询问了对 AI 的积极愿景然后是可能反驳其愿景的担忧。这两种因素都可能导致受访者停留在明确的矛盾上以及停留在积极方面。但访谈结构无法解释一切。如果访谈结构推动了共现你会期望它在所有五种矛盾和所有群体中大致统一。相反共现范围从 1.6 到 3.0 倍不等而且一些矛盾在不同群体的不对称性明显。你也可能期望爱好者为他们的愿望用例辩护而不是承认缺点。相反那些对 AI 情感支持感到兴奋的人更担心如果他们的愿景实现——如果他们得到了他们想要的他们可能变得过于依赖 AI——而不是担心被阻止实现该愿景。人们很容易假设存在 AI 乐观主义者和 AI 悲观主义者分成不同的阵营。但实际上我们发现人们围绕他们所重视的东西组织——财务安全、学习、人际关系——同时关注 AI 能力的进步同时管理着希望和恐惧。全球观点差异关于人们的观点如何因地区而异存在一些明显的区域模式。我们对每份访谈记录的整体 AI 情感进行了 1-7 李克特量表评分然后计算了各个国家持积极情感即 5 分或以上的人的比例全球范围内67% 的受访者对 AI 表达了积极情感。在南美洲、非洲和大部分亚洲地区人们对 AI 的乐观程度明显高于欧洲或美国。当被问及担忧时撒哈拉以南非洲18%、中亚17%和南亚17%的受访者最不可能表示没有任何担忧——大约是北美8%、大洋洲8%和西欧9%的两倍。对更积极的 AI 情感有几个可能的解释。Claude.ai 用户可能偏向于早期采用者他们对新技术更兴奋总体而言新兴经济体倾向于将新技术视为向上攀爬的阶梯而不是威胁。对工作和经济的担忧是 AI 整体情感最强的预测因素而在这些地区这种担忧较少。但这些地区也可能 较低的市场渗透率——如果 AI 还没有明显进入你的日常工作AI 取代可能感觉是抽象的特别是当更直接的经济压力已经存在时。特定愿景在哪些地区最能引起共鸣虽然某些愿望——例如职业卓越——几乎是普遍存在的但存在显著的区域差异。较富裕、更多接触 AI 的地区更希望 AI管理生活的复杂性发展中地区更希望 AI创造更多机会。创业愿景在非洲、南亚和中亚、中东以及拉丁美洲和加勒比地区最能引起共鸣。在这些地区AI 被视为资本绕过机制 —— 一种无需通常所需的资金、招聘或基础设施就能创业的方式。来自非洲不在美国或英国获得资金非常困难。我可能建立技术来占有市场份额的唯一途径。 ——乌干达创业者没有 IT 市场但有需求。我们想创建这个市场。 ——乌兹别克斯坦创业者使用 AI 学习在中亚和南亚分别为 14% 和 13%全球为 8%的重要性不成比例。人们将教育描述为打破贫困循环的主要杠杆提到教师的短缺、知识的垄断以及传统教育的成本障碍。AI 用于生活管理在西方发达国家特别是北美、大洋洲最能引起共鸣在那里工作者经历的用一个人的话说是认知稀缺而不是时间贫困。重点是使用 AI 减轻协调原子化生活的负担。我曾经非常有创造力但现在我极度缺乏时间和创造力创造力被生存必需品排在后面。 ——丹麦软件工程师我正处于职业生涯的巅峰工作需要深度思考和持续关注才能做出最佳决策在我的案例中这些决策深刻影响他人的生命[同时还要]照顾垂死的父母[而]我的身心都在衰老。 ——美国医疗专业人士我会设想这个人就像如果我是摩根大通或谷歌的 CEO 会雇佣的个人助理——他的工作是在我需要之前主动识别我需要什么然后为我解决那个问题。 ——美国创意产业创业者东亚则突出希望 AI 帮助个人转型19%所有地区中最高以及经济独立15%也是最高。从这些用户引用的定性回顾中一个有趣的趋势是人们经常将经济独立与家庭义务和孝顺明确联系起来——一位韩国用户描述需要钱来照顾父母的退休并确保亲人的幸福。特定担忧在哪些地区最能引起共鸣对 AI 不可靠性、经济和人类自主权与能动性的担忧在几乎每个地区都名列前茅——但各地也有独特的区域趋势。北美和大洋洲特别担心 AI 的治理缺口分别为 18% 和 19%全球为 15%。西欧最突出的担忧是监控和隐私17%。东亚则偏离了全球模式治理和监控下降到所有地区最低水平分别为 12% 和 7%被认知衰退18%和意义丧失13%所掩盖。西方担心谁拥有和控制 AI东亚更担心 AI 使用的个人影响。非洲、南亚和东南亚、南美和中美洲的担忧普遍较低。它们的担忧更倾向于不可靠性和就业等问题而不是治理、错误信息、意义丧失或生存风险等更抽象的担忧。为什么CEO开始亲自写代码展望未来这些访谈让我们了解人们对 AI 的总体期望这为我们构建 Claude 提供了依据。它们加强了我们已经在做的工作的重要性并引导我们提出新的问题。大多数人所描述的愿景从个人转型到认知支持最终都归结为一个基本的愿望AI 帮助他们生活得更好而不仅仅是工作更快。我们的下一项研究即将向一小部分 Claude 用户推出侧重于 Claude 对人们幸福的长期影响Claude 是否真的在以人们想要的方式让他们的生活变得更好以及它如何能够更有效地做到这一点。此外近十分之一的人描述了社会变革的积极愿景AI 治愈疾病、使专业知识民主化以及加强机构。通过我们的有益部署计划我们正在与我们的 AI for Science 和非营利组织合作伙伴合作了解他们如何使用 Claude 以及它在哪些方面仍需改进以缩小人们设想的社会变革与当今现实之间的差距。我们也认真对待一些最常被提出的担忧——例如关于 AI 负面经济影响的担忧——作为我们设计进一步研究和更新思维的信号。结语AI 既带来机遇也带来风险。这是真实的 —— 但也是老生常谈了。我们这项研究的目标之一是为我们所有人倾向于谈论 AI 时使用的抽象概念提供一种补充捕捉更生动的纹理更生动地呈现我们如何在全世界已经经历这些机遇和风险。在这项研究之前我们很难看到任何一种 broad qualitative picture—— AI 如何已经与人们的生活交织在一起滋养愿望但也喂养焦虑生活在一个处于全面技术变革边缘的世界中的感觉。这是一门新的社会科学。它是在大规模规模上的定性研究我们正处于学习如何做的早期阶段。调查和使用分析告诉我们人们用 AI 做什么但开放式访谈格式帮助我们了解为什么。进行这项研究已经感动并挑战了我们。我们通常没有机会听到世界各地的小企业主用 Claude 夺回时间陪伴幼儿或年迈的父母或者听到卡车司机和屠夫在 Claude 的帮助下建立新的职业生涯或者听到资源不足的学校的教师使用 Claude 超越他们在资金充足的学校教学时所取得的成就。我们惊讶于有这么多人受到 Claude 在教育或个人成长方面的支持人们发现 AI 提供了一种他们从未体验过的免于评判的自由。我们同样被恐惧和缺点所束缚人们说使 Claude 有用的相同可用性正是使其难以放下的原因或者知识工作者担心无法跟上 AI 的经济影响。当你接触到这么多原始的人类体验时它会让你不知所措。有用性是真实的对我们所有人来说问题是如何 claiming the benefits without incurring undue costs.向 81,000 名花时间与我们交谈的人表示感谢。令人震惊且令人谦卑的是看到 Claude 成为这么多人希望、梦想和恐惧的基础。这些采访提醒我们这意味着什么以及构建造福每个人的 AI 需要什么。原文链接https://www.anthropic.com/features/81k-interviews翻译日期2026-03-25
