这篇论文是来自Anthropic的研究团队撰写的，聚焦于人工智能在经济任务中的实际应用情况，通过对大量Claude.ai对话数据的分析，揭示了AI的使用模式、影响因素等，并探讨了其经济影响及未来研究方向。
- 研究背景：AI发展对劳动力市场影响重大，但缺乏AI系统实际应用的实证证据。现有研究方法无法追踪AI能力与实际应用的动态关系，本文提出新框架来测量AI在经济任务中的使用模式。
- 研究方法：利用Clio分析工具，对2024年12月至2025年1月期间数百万条Claude.ai对话进行分析，将对话映射到美国劳工部O*NET数据库中的职业任务、技能和交互模式，以此来研究AI的使用情况。
- 研究结果
- 任务层面的AI使用情况：AI使用主要集中在计算机相关任务以及教育和传播领域的写作任务。计算机和数学职业的AI使用率最高，而需要体力劳动的职业AI使用最少。约36%的职业至少四分之一的任务使用了AI，但深度整合仍较少。
- 职业技能展示：认知技能在AI对话中出现频率高，而需要身体互动的技能出现频率低。但研究未考量技能对用户的重要性及专业水平。
- AI使用与工资和进入壁垒的关系：AI使用在中高工资职业中达到峰值，在低工资和高工资职业中使用率较低。进入壁垒方面，需要相当准备（如学士学位）的职业AI使用率最高。
- 自动化与增强用户：用户与Claude.ai的交互中，增强性模式占比57%，自动化模式占比43% 。不同职业的任务在这两种模式上各有侧重。
- 不同模型的使用模式：Claude 3 Opus在创意和教育工作中使用较多，Claude 3.5 Sonnet (new)在编码和软件开发任务中更受青睐。
- 研究局限与未来工作：数据样本可能不具代表性，模型驱动的分类存在不一致性，无法考量用户查询复杂性等。研究为跟踪AI对工作的影响提供框架，后续可从动态跟踪、任务层面测量等方面深入研究，还需探索AI使用模式与更广泛经济变化的关系。
- 结论：AI已在大量经济任务中得到应用，使用集中在软件开发和技术写作等领域，且在自动化和增强人类能力方面使用比例接近。未来需动态跟踪AI发展，以应对工作领域的变化。
文档地址：
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