Anthropic исследование 80 000 пользователей Claude: те, кто использует ИИ для повышения эффективности, чувствуют себя менее уверенно в будущем

Автор: Anthropic

Перевод: Глубокие Волнения TechFlow

Введение Глубоких Волнений: Это первое масштабное исследование AI-компаний о реальных экономических тревогах пользователей. Данные выявляют жестокий парадокс: программисты, дизайнеры — те, кто наиболее активно используют AI, как раз и больше всего боятся быть заменёнными AI; те, кто добился наибольшего повышения эффективности, чувствуют себя менее уверенно в будущем. Для инвесторов это означает, что проникновение AI происходит быстрее, чем ожидалось, и влияние на рынок труда уже начинается на психологическом уровне.

Ключевые открытия:

Недавнее исследование 81 000 пользователей Claude показывает, что те, кто занимается более легко заменяемой AI работой, более обеспокоены возможностью безработицы из-за AI. Особенно это касается участников на ранних этапах карьеры.

Работы с самым высоким и низким доходом показывают наибольший прирост производительности, в основном за счёт расширения спектра задач (выполнение новых задач).

У участников, которые ощутили максимальный рост скорости благодаря AI, уровень тревоги по поводу безработицы оказался выше.

Чтобы дать общественности представление о наблюдаемых изменениях в экономике AI, наш индекс экономики показывает, чем именно занимается Claude и в каких задачах он выполняет наибольший их процент. Но пока у нас отсутствует информация о том, как эти модели использования соотносятся с мнением и восприятием AI у людей.

Недавнее исследование 81 000 пользователей Claude предлагает способ связать их экономические опасения с количественными данными, полученными из трафика Claude.

В опросе спрашивали о видении прогресса AI и страхах, связанных с этим. Многие высказанные идеи касались экономических тем. Мы узнали, что многие опасаются безработицы — несмотря на то, что ощущают повышение эффективности и расширение своих возможностей. В некоторых случаях AI позволяет им запускать собственный бизнес или освобождает время для более важных дел; в других — вызывает ощущение давления или навязывается работодателями.

Результаты опроса дают предварительные доказательства связи между уровнем экспозиции (наше измерение риска замещения AI) и экономическими тревогами, связанными с AI. Люди, занятые в профессиях с высоким уровнем экспозиции — определяемых задачами, выполняемыми Claude — более напряжённо воспринимают возможность замещения. Это соответствует общему пониманию распространения AI и его потенциальных последствий. Ниже мы подробно расскажем о наших выводах.

Кого беспокоит безработица?

“Как и все сейчас, я на 100% обеспокоен, почти 24/7, что меня в конце концов заменит AI.” — один из программистов.

Пятая часть участников нашего исследования выразила опасения по поводу экономического замещения. Некоторые абстрактно опасаются этого: один разработчик предупредил, что “в текущем состоянии AI может использоваться для замещения начальных позиций”. Другие жаловались, что их работу или её части автоматизируют. Например, маркетолог сказал: “Это безусловно повышает мои возможности. Но в будущем AI может заменить мою работу.” В некоторых случаях AI усложняет работу. Один разработчик отметил: “Когда AI появился, менеджеры начали давать всё более сложные задания и баги, которые мне нужно решать.”

Во всём отчёте мы использовали классификатор на базе Claude для определения характеристик и эмоционального состояния участников по их ответам. Например, многие участники упоминали свою сферу деятельности или делились деталями о работе и жизни, что позволяло нам делать выводы о их профессии. Аналогично, мы использовали подсказки Claude для идентификации и интерпретации прямых цитат участников, в которых они выражали опасения по поводу риска замещения AI. В приложении приведены примеры таких подсказок.

Восприятие угрозы AI участниками связано с нашим индексом экспозиции — долей задач, выполненных Claude в рамках работы. Чем выше этот показатель, тем сильнее тревога. Например, учителя начальных классов менее обеспокоены возможностью замещения, чем программисты, что соответствует факту, что Claude чаще используется для кодирования.

Это иллюстрируется на рисунке 1. Ось y показывает процент участников, считающих, что AI уже или скоро может заменить их роль. Ось x — уровень экспозиции. График показывает, что в среднем, чем выше экспозиция, тем больше участники выражают опасения по поводу автоматизации. Каждые 10 процентных пунктов увеличения экспозиции связаны с ростом восприятия угрозы на 1,3 процентных пункта. Топ-25% участников с наибольшей экспозицией упоминают такие опасения в три раза чаще, чем нижние 25%.

Рисунок 1: Восприятие угрозы работы от искусственного интеллекта и уровень фактического контакта. Показан процент участников, считающих, что AI представляет определённую угрозу их роли, и показатель фактического контакта, предложенный Massenkoff и McCrory (2026). Если участник заявил, что его должность уже заменена или значительно сокращена, или такие изменения могут произойти в ближайшее время (по кодировке Claude), он считается воспринимающим угрозу. Зелёная линия — простая линейная аппроксимация.

Ещё одна важная характеристика — профессиональный этап. В предыдущих исследованиях мы отмечали признаки замедления найма выпускников и молодых специалистов в США. В этом исследовании примерно половина участников позволила определить их профессиональный этап по ответам. Мы обнаружили, что участники на ранних этапах карьеры более склонны выражать тревогу по поводу безработицы.

Рисунок 2: Различия в опасениях по поводу экономической безработицы в зависимости от профессионального этапа. Процент участников, считающих, что AI представляет угрозу их работе, по профессиональному этапу. Эти показатели основаны на классификации Claude по свободным ответам.

Кого AI приносит пользу?

Используя оценки ответов на опросы с помощью Claude, мы оценили уровень повышения производительности по шкале от 1 до 7, где 1 — “снижение производительности”, 2 — “без изменений”, а 7 — “значительное повышение”. Ответы с оценкой 7 включают такие свидетельства, как “сайт, который раньше делал за 4-5 дней, теперь готов за несколько часов”; Claude оценивает такие случаи в 5 баллов, а “я использовал AI для исправления кода на сайте, и это заняло у меня вдвое меньше времени” — тоже 5 баллов, а “я лично просил AI помочь мне исправить код, и только после нескольких попыток получил нужный результат” — 2 балла.

В целом, участники сообщают о значительном росте производительности. Средний балл — 5,1, что соответствует “значительному повышению”. Конечно, наши респонденты — активные пользователи Claude.ai, что может склонять их к более положительным оценкам. Около 3% отметили негативное или нейтральное влияние, 42% не дали ясных указаний по производительности.

Это во многом зависит от дохода. Левая часть рисунка 3 показывает, что высокооплачиваемые специалисты, такие как разработчики, демонстрируют наибольший прирост производительности благодаря AI. Этот результат не ограничивается только кодированием; исключая профессии, связанные с вычислениями и математикой, он сохраняется. Это подтверждает выводы из предыдущего индекса экономики, который также показывает, что высокооплаченные работники получают больше выгоды: в задачах, требующих более высокого уровня образования, Claude сокращает время выполнения задач на больший процент.

Некоторые работники с низким доходом также отмечают значительный рост производительности. Например, представитель службы поддержки, использующий AI для быстрого составления ответов, или водитель-курьер, который создает бизнес на базе электронной коммерции с помощью Claude, или садовник, разрабатывающий музыкальные приложения.

Рисунок 3: Оценка предполагаемого повышения производительности по профессиям. Левая часть — по квартилям медианной зарплаты по данным Бюро статистики труда (BLS). Правая — по основным группам профессий. Ошибки — 95% доверительный интервал.

На правой панели более подробно показано предполагаемое повышение производительности по ключевым группам. Вверху — управленцы, большинство из которых — предприниматели, использующие Claude. Следующая категория — компьютерные и математические профессии, включая разработчиков. Самое умеренное повышение — у научных и юридических работников. Некоторые юристы опасаются, что AI, строго следуя инструкциям, не всегда точно выполняет задачи: “Я задаю очень конкретные правила, что где читать, как интерпретировать юридические документы, что я хочу, — и всё равно AI отклоняется.”

По мере распространения AI в экономике важен вопрос, куда идут полученные выгоды — к работникам, их менеджерам, потребителям или компаниям. Около четверти участников указали в интервью, что выгоды идут им лично. В целом, большинство говорит о своих преимуществах — более быстрых задачах, расширении возможностей и освобожденном времени. Но 10% отметили, что работодатели или клиенты требуют и получают больше работы. Меньшая часть — выгоды для AI-компаний, ещё меньшая — негативные последствия. Это зависит от профессионального этапа: только 60% участников на ранних этапах считают, что лично извлекают выгоду из AI, тогда как у опытных профессионалов этот показатель — 80%.

Рисунок 4: Куда уходят выгоды от повышения производительности AI? Процент участников, указывающих получателей выгоды.

Диапазон и скорость

Участники также делились, где они ощущают рост производительности. Мы разделили это на диапазон, скорость, качество и стоимость. Например, многие, использующие AI для кодирования, говорят: “Я не техник, но теперь я — full-stack разработчик.” Это расширение диапазона; AI открывает новые возможности. В то же время некоторые ускорили уже выполняемые задачи, например, бухгалтер сказал: “Я создал инструмент, который помогает мне за 15 минут делать то, что раньше занимало 2 часа.” Повышение качества обычно связано с более тщательной проверкой кода, контрактов и других документов. Немногие отметили снижение затрат: “Если я нанимаю менеджера по соцсетям, это выходит за мой бюджет.”

Самое распространённое повышение — в диапазоне задач: 48% участников, отметивших влияние на производительность, указали именно на это. 40% — на скорость.

Рисунок 5: Какие типы повышения производительности отмечают пользователи? Процент участников, описывающих каждый тип.

Опыт использования Claude также влияет на восприятие угрозы AI. Для оценки этого мы измерили уровень ускорения, который участники ощущают, — от 1 (“работа стала значительно медленнее”) до 7 (“значительно быстрее”).

Обнаружили, что связь между ускорением и восприятием угрозы имеет U-образную форму (см. рисунок 6). Левая часть — участники, которые считают, что AI замедляет их работу, — более склонны считать, что AI серьёзно угрожает их доходу. Например, творческие работники, такие как художники и писатели, считают AI слишком ограничивающим и неэффективным для их задач, и опасаются, что распространение AI в креативных сферах усложнит поиск работы.

Рисунок 6: Угрозы работы от AI и ускорение. Процент участников, считающих, что их роль уже или скоро может быть заменена, в зависимости от уровня предполагаемого ускорения.

Для остальных участников восприятие угрозы растёт с увеличением уровня ускорения, что логично: если время выполнения задач быстро сокращается, будущее роли кажется менее определённым.

Индекс экономики показывает, чем занимаются люди с помощью AI. Но важным дополнением является непосредственное восприятие людьми своего опыта. Ответы показывают, что интуиция совпадает с данными использования: больше всего опасений вызывают те работы, где Claude выполняет максимум задач. Также среди участников на ранних этапах карьеры наблюдается более высокий уровень тревог, что согласуется с предыдущими исследованиями.

Есть признаки того, что Claude помогает пользователям. Они чаще говорят о выгодах для себя, а не для работодателей или AI-компаний. Высокооплаченные работники наиболее позитивно оценивают влияние AI на производительность, но и работники с низким доходом и меньшим образованием также отмечают значительный рост эффективности. Большинство участников считают, что Claude расширяет их возможности за счёт расширения спектра задач или ускорения работы. Но те, кто ощутил максимальный прирост скорости, также более тревожны по поводу влияния AI на работу.

Из-за характера данных наш анализ имеет важные ограничения. Во-первых, опрос ограничен пользователями Claude.ai с личными аккаунтами, что может склонять их к более позитивной оценке выгоды для себя. Во-вторых, участники не отвечали напрямую на многие вопросы, поэтому наши выводы о профессиях, этапах карьеры и других переменных основаны на косвенных подсказках. Также, поскольку опрос был открытым, наши оценки основаны на случайных упоминаниях участников, и эти выводы требуют подтверждения в структурированных исследованиях.

Тем не менее, интервью дают реальное представление о восприятии людьми экономических изменений, связанных с AI, показывая, что их интуиция совпадает с данными использования: они больше всего опасаются влияния AI в тех сферах, где Claude выполняет максимум работы. Также среди участников на ранних этапах карьеры наблюдается более высокий уровень тревог, что согласуется с предыдущими исследованиями.

Есть признаки того, что Claude способствует расширению возможностей пользователей. Они чаще говорят о выгодах для себя, а не для работодателей или AI-компаний. Высокооплаченные работники наиболее позитивно оценивают производительность, но и работники с низким доходом и меньшим образованием также отмечают значительный рост эффективности. Большинство участников считают, что Claude усиливает их возможности за счёт расширения диапазона задач или ускорения работы. Но те, кто ощутил максимальный прирост скорости, также более тревожны по поводу влияния AI на работу.

Из-за особенностей данных наш анализ имеет важные ограничения. Во-первых, опрос ограничен пользователями Claude с личными аккаунтами, что может склонять их к более позитивной оценке выгоды для себя. Во-вторых, многие переменные не были напрямую запрошены, и наши выводы основаны на косвенных подсказках, что требует дальнейшей проверки. Несмотря на это, интервью показывают реальные инсайты о восприятии AI, и большинство тревог — это сильный сигнал.

Благодарности

Благодарим 80 508 участников Claude, поделившихся своими историями.

Максим Массенков руководил анализом и подготовил блог. Сафрон Хуанг руководила интервью-проектом и оказывала консультации.

Зои Хитциг и Ева Любич предоставили ключевую обратную связь и методологические рекомендации. Кеир Брадвелл и Ребекка Хискотт — редакционную поддержку. Ханах Хо и Ким Витхи — дизайн. Грейс Юн, AJ Alt и Томас Миллар реализовали инструменты интервью Anthropic в Claude.ai. Челси Ларссон, Джейн Лейброк и Мэтт Галливэн — дизайн опросов и опыта. Теодор Сумерс — инфраструктура обработки данных и кластеризации. Питер МакКрори, Дип Гангул и Джек Кларк — ключевая обратная связь, руководство и организационная поддержка.

Также благодарим Мириам Чаум, Анкура Рати, Санти Руиса и Дэвида Саундэрса за обсуждения, отзывы и поддержку.

Эта шкала не центрирована на середине, поскольку большинство участников оценивают свою производительность положительно, почти все — 6 и 7 по оригинальной шкале Лайкерта. Используемая шкала: 1 — снижение производительности, 2 — без изменений, 3 — небольшое повышение, 4 — умеренное, 5 — значительное, 6 — заметное, 7 — революционное — AI кардинально меняет то, что и сколько они могут производить.

Даже исключая “самостоятельных предпринимателей”, руководители по-прежнему показывают самые высокие показатели повышения производительности, сопоставимые с профессиями в области вычислений и математики.

Однако важное ограничение — опрос охватывает только пользователей Claude с личными аккаунтами. Более репрезентативная картина должна включать корпоративных клиентов, которые, вероятно, считают ценность принадлежащей работодателю.

Дополнительные материалы

Объявление о запуске опроса Индекса экономики Anthropic

Мы запускаем опрос Индекса экономики Anthropic — ежемесячное исследование, проводимое через Anthropic Interviewer.

Исследование по автоматизации и выравниванию: расширение масштабируемого надзора с помощью больших языковых моделей

Может ли Claude самостоятельно разрабатывать, тестировать и анализировать идеи по выравниванию? Мы провели эксперимент, чтобы найти ответ.

Практика доверенных агентов

“Agent” в AI — это последний важный этап в использовании AI людьми и организациями. Здесь мы объясняем, как они работают и как обеспечить их доверие.