引言¶
Anthropic 经济指数第二份报告发布，基于 Claude 3.7 Sonnet 上线后的使用数据，揭示 AI 对劳动市场影响的最新趋势。
上个月，Anthropic 推出了 Anthropic 经济指数——一个持续发布 AI 对劳动市场和经济影响相关数据与研究的计划。
本次第二份研究报告聚焦 Claude 3.7 Sonnet 发布后 Claude.ai 的使用数据。Claude 3.7 Sonnet 是 Anthropic 最新模型，在智能体编程方面表现突出，并引入了全新的"扩展思考"模式。
核心发现¶
编程使用占比上升，增强（augmentation）与自动化（automation）的整体平衡未变，扩展思考模式集中于技术领域。
| 发现 | 详情 |
|---|---|
| 编程及相关领域使用增长 | Claude 3.7 Sonnet 发布后，编程、教育、科学和医疗健康应用的使用占比均有所上升 |
| 扩展思考模式集中于技术任务 | 主要用于计算机科学研究员、软件开发者、多媒体动画师和游戏设计师相关任务 |
| 增强/自动化分布数据开放 | 在任务和职业层面发布了增强/自动化比例数据。文案编辑类任务的协作迭代最多，翻译类任务的指令式行为（模型独立完成）最多 |
| 全新自下而上分类体系 | 发布了 Claude.ai 使用的 630 个细粒度类别分类，涵盖从"帮助解决家庭管道和维修问题"到"提供电池技术和充电系统指导"等各种场景 |
数据集可在 Hugging Face 免费下载。
Claude 3.7 Sonnet 上线后有何变化？¶
编程、教育和科学领域的使用比例温和上升，整体格局未发生根本性变化。
本次分析沿用了此前的方法论，基于发布后 11 天内 100 万条匿名化的 Claude.ai 免费版和 Pro 版对话数据。绝大多数对话来自 Claude 3.7 Sonnet（已设为 Claude.ai 和移动应用的默认模型）。
隐私保护分析工具 Clio 将每段对话映射到美国劳工部 O*NET 数据库中 17,000 个任务之一，进而分析这些任务所关联的职业和高级职业类别的整体模式。
多个职业类别的使用占比出现温和增长，包括编程、教育和科学领域。编程增长在预期之中（因为编程基准测试分数提升），而其他领域的增长可能反映了 AI 在经济中的持续渗透、编程能力在这些领域的新应用，或是意料之外的能力提升。
扩展思考模式的使用特征¶
扩展思考模式主要应用于技术和创意问题解决场景，计算机科学研究员使用比例最高。
扩展思考模式让模型在回答复杂问题时有更长的思考时间。分析显示，该模式主要用于技术和创意性问题解决：
| 职业 | 使用扩展思考的比例 |
|---|---|
| 计算机和信息研究科学家 | ~10% |
| 软件开发者 | ~8% |
| 多媒体艺术家 | ~7% |
| 游戏设计师 | ~6% |
将每个 O*NET 任务映射到其扩展思考模式使用比例的新数据集已发布在 Hugging Face 页面。
增强与自动化在不同任务和职业中如何分布？¶
增强（人机协作）仍占 57%，整体平衡未变，但学习型交互（用户向 Claude 请求信息或解释）从约 23% 上升到约 28%。
增强与自动化的整体比例基本未变，增强仍占总使用量的 57%。不过，增强和自动化的具体类型发生了变化——学习型交互（用户向 Claude 请求信息或解释）从约 23% 上升到约 28%。
Anthropic 通过研究者反馈表收到了在任务和职业层面发布增强/自动化数据的需求，相关数据已在 Hugging Face 页面提供。
按高级职业类别划分¶
| 职业类别 | 增强/自动化比例 |
|---|---|
| 社区和社会服务（含教育与指导咨询） | 接近 75% 为增强 |
| 生产类或计算机与数学类 | 接近 50-50 |
| 所有类别 | 没有任何类别以自动化为主 |
按细粒度职业划分¶
| 职业 | 特征 |
|---|---|
| 文案撰稿人和编辑 | 任务迭代量最高（人与模型共同编写） |
| 翻译和口译员 | 指令式行为最高（模型在极少人工干预下独立完成） |
| 美术师（画家、雕塑家、插画师） | 虽然出现在数据中，但 Claude 可能更多用于数字艺术而非绘画或雕塑 |
Claude.ai 使用的自下而上分类体系¶
Anthropic 发布了包含 630 个细粒度类别的全新分类体系，突破了传统 O*NET 框架的局限。
此前的研究依赖美国劳工部的 ONET 数据集。但 ONET 未必是通用模型使用场景的最佳分类框架——很多使用场景并不在 O*NET 的任务列表中。
新的自下而上数据集同样使用 Clio 基于匿名对话数据生成，包含 630 个细粒度聚类，每个聚类都有描述、流行度指标和增强/自动化比例，组织为三层层级结构。
部分有趣的聚类示例：
- 帮助处理水资源管理系统和基础设施项目
- 创建具有交互可视化功能的物理仿真
- 帮助字体选择、实现和问题排查
- 帮助创建或改进求职材料
- 提供电池技术和充电系统方面的指导
- 帮助处理代码和数据库中的时区问题
结论¶
第二份报告显示编程和科学领域使用温和增长，增强/自动化平衡未变，扩展思考主要用于技术领域。
在本次覆盖 Claude 3.7 Sonnet 发布后数据的第二份报告中，Anthropic 发现编程、教育和科学使用场景有相对温和的增长，增强与自动化的整体平衡没有变化，扩展思考模式最常用于技术领域和任务。两项分析的数据集均已发布。
Anthropic 计划随着模型能力的提升持续追踪这些指标并开发新的衡量方式。
有兴趣研究 AI 对劳动市场影响的人士，欢迎申请 Anthropic 的相关职位，包括社会影响研究科学家、研究工程师以及经济学家岗位。
附录¶
任务覆盖曲线¶
任务覆盖深度与首次分析基本一致，约 40% 的职业有至少 20% 的任务涉及 AI 使用。
"任务使用深度"图已重新计算。曲线与首次分析总体非常相似。如果说有差异，新模型的曲线下面积略小——可能是因为使用更集中于编程。约 40% 的职业有至少 20% 的任务涉及 AI 使用（即 x=0.2 时，y 约为 0.4）。第一份和第二份报告之间几乎没有变化。
职业类别使用占比的完整变化¶
计算机和数学类职业的绝对增幅最大（+3%），教育和科学类别也有显著的百分比增长。
各职业类别的使用占比对比：灰色为原始报告数据，黄色为增长，蓝色为下降。计算机和数学类职业的绝对增幅最大（+3%）。教育和科学等几个类别也出现了显著的百分比增长。
方法论变更¶
| 变更项 | 说明 |
|---|---|
| 对话过滤方式 | 不再基于职业类别相关性过滤，改为仅过滤触发安全分类器的对话 |
| 分类模型升级 | Claude 3.7 Sonnet 替代了此前所有使用 Claude 3.5 Sonnet 的环节，提升了分类准确率 |
