Anthropic 经济指数报告：地理和企业人工智能采用的不均衡性

由于数字技术的爆炸式传播的特性，仅在美国，就有40%的员工报告在工作中使用人工智能，而2023年两年前这一比例为20%。如此快速的采用反映了这项技术在各种应用中的实用性、其在现有数字基础设施上的可部署性，以及其易用性——只需打字或说话，无需专门培训。前沿人工智能的快速改进可能在这些维度上进一步加速采用。

在过去八个月中使用的显著变化

教育和科学任务在相对重要性上持续上升

教育和科学使用份额正在上升。虽然使用 Claude 进行编码在我们的总样本中仍占主导地位，为 36%，但教育任务从 9.3% 激增至 12.4%，科学任务从 6.3% 增至 7.2%。商业和金融运营任务的相对份额从6%下降到3%，管理任务从5%下降到3%。

• 计算机和数学任务： 36%
• 艺术，设计，媒体任务 8.5%
• 教育，图书馆 12.7%
• 办公和管理 8.4%
• 生活，物理和社会科学 7.4%
• 商业，金融 3.1%
• 建筑和工程 2.5%
• 管理 2.7%
  以DC为例：
  

实际上可以看到大量使用Claude的州，基本上头部分布情况都差不多。

指令自动化正在加速

用户正赋予 Claude 更多自主权。'指令性’对话，即用户将完整任务委托给 Claude，从 27% 跃升至 39%。我们看到编码中程序创建的增加（+4.5 个百分点）和调试的减少（-2.9 个百分点）——表明用户可能能够在单次交流中实现更多目标。
在高层面上，我们区分使用Claude的自动化和增强模式：
自动化包括专注于任务完成的交互模式：

• 指令：用户给Claude一个任务，它以最少的来回交互完成它
• 反馈循环：用户自动化任务并根据需要向Claude提供反馈

增强侧重于协作交互模式：

• 学习：用户向Claude询问各种主题的信息或解释
• 任务迭代：用户与Claude协作迭代任务
• 验证：用户向Claude寻求对其工作的反馈

从Claude.ai对话中采样的指令对话份额从2024年末的V1的27%跃升至V3的39%。这一增长主要来自于任务迭代和学习交互的减少，意味着在短短八个月内，表现出自动化使用模式的对话份额净增显著——这是自动化使用首次超过增强使用的报告。

指令使用的增长是归因于模型能力的改进还是边做边学，可能预示着非常不同的劳动力市场影响。如果更先进的模型只是扩展了自动化任务的范围，那么执行此类任务的工人被取代的风险就会增加。然而，如果指令使用的上升反映了边做边学，那么最能适应新的AI驱动工作流程的工人可能会看到更大的需求和更高的工资。换句话说，AI可能对一些工人的益处大于其他人：它可能导致那些拥有适应技术变革能力最强的人可能会受益，而那些适应能力较低的人则面临工作中断。

行业上看，计算机为主的理工科之外，商课和历史，艺术使用AI的场景也是名列前矛。（以自动化排序）

Claude 在美国和全球的使用情况

Anthropic AI使用指数 AUI(AI Usage Index) 来衡量 Claude.ai 使用在某个经济体中相对于其劳动年龄人口是过高还是过低。这些地理模式提供了关于人工智能经济传播的真实世界证据，有助于追踪不同地区在人工智能采用上是趋同还是分化，并揭示当地经济特征如何塑造技术部署。

• AUI 与各国收入高度相关。与以往技术一样，我们看到 AI 使用在地理上集中。新加坡和加拿大在人均使用方面位居前列，分别为其人口预期的 4.6 倍和 2.9 倍。相比之下，新兴经济体，包括印度尼西亚为 0.36 倍、印度为 0.27 倍和尼日利亚为 0.2 倍，使用 Claude 较少。
• 在美国，地方经济因素塑造了使用模式。华盛顿特区在人均使用方面领先（3.82 倍人口份额），但犹他州紧随其后（3.78 倍）。我们看到证据表明，区域使用模式反映了地方经济的独特特征：例如，加利福尼亚州 IT 使用增加，佛罗里达州金融服务使用增加，以及华盛顿特区文档编辑和职业援助使用增加。
• 领先国家使用更加多样化。低采用国家往往看到更多编码使用，而高采用地区显示出教育、科学和商业方面的多样化应用。例如，编码任务在印度占所有使用的超过一半，而全球约为三分之一。
• 高采用国家显示出较少自动化、更多增强的使用。在控制国家任务组合后，低 AUI 国家更可能委托完整任务（自动化），而高 AUI 国家更可能使用 AI 进行增强。
  如果高采用率经济体的生产率收益更大，当前的使用模式表明，人工智能的好处可能集中在已经富裕的地区——可能增加全球经济不平等，并逆转近几十年来观察到的增长趋同。

三个关键动态：

早期采用者在哪里

Claude 的采用总体上高度地理集中。就全球总使用量而言，美国占最高份额（21.6%），其次的使用量国家份额显著较低（印度为 7.2%，巴西为 3.7%，见图 2.1）。
结果显示了一个显著的模式，即集中在小型技术发达经济体。以色列以Anthropic AI使用指数7领先全球人均Claude使用，意味着其工作年龄人口使用Claude的量是基于其人口的7倍。新加坡以4.57紧随其后，而澳大利亚（4.10）、新西兰（4.05）和韩国（3.73）在人均Claude使用方面位列前五名。
AUI：对于每个地区，我们计算其Claude使用份额及其工作年龄人口（15-64岁）的份额。然后，我们通过除以这些份额来计算AUI：

该指数揭示了国家相对于其工作年龄人口，使用Claude是否多于或少于预期。AUI > 1 的地区在调整人口后使用量高于预期，而AUI < 1 的地区使用量低于预期。

这种集中在人口规模有限的发达经济体中，反映了它们作为技术先驱的既定模式。例如，以色列和新加坡在《全球创新指数》中排名靠前——该指数衡量全球不同经济体的创新程度——表明对信息技术的普遍投资