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IT之家于11月26日报道，Anthropic于11月25日发布了一项研究报告，分析了其AI模型Claude在十万次实际对话中的表现，结果显示任务完成所需时间平均减少了约80%。
揭示AI在提升生产力方面的实际作用
本项研究的目标在于量化AI在真实工作环境中对生产力提升的具体影响。研究团队采用了一种保护用户隐私的分析方法，从Claude.ai的用户对话记录中抽样分析了十万次真实对话，利用Claude对这些对话中任务完成时间的估算，研究人员能够比较在有无AI支持下的效率差异。
根据Claude的估算，若没有AI的帮助，用户完成这些任务平均需要90分钟，而在Claude的辅助下，任务完成时间缩短了约80%。
所涉及的任务大多较为复杂，例如法律咨询和企业管理等，平均耗时接近两小时；而一些较为简单的任务，如餐饮安排，耗时则在30分钟左右。
研究还指出，AI在不同领域的提升效率能力存在显著差异，比如在医疗辅助任务中，AI的效率提升可达90%，但在处理硬件问题时，效率提升则仅为56%。
Claude 对九种不同任务进行了详尽的时间估算，同时评估了各职业的平均时薪、隐含任务成本以及时间节省情况。其任务时间的预测是基于专业人员在没有人工智能帮助下完成任务所需的时间。数据来源于2024年5月的职业就业和工资统计（OEWS），而任务成本则是通过时薪与任务时间的乘积得出的。至于时间节省的计算，公式为：1 – time_with_ai / time_without_ai。
人工智能将使美国劳动生产率年均增速翻倍
研究团队将这些任务效率提升的数据推广到美国整体经济，运用标准经济学模型进行分析。结果显示，若当前一代人工智能技术得到广泛应用，未来十年内美国劳动生产率可能实现1.8%的年均增长率。这一增长率几乎是自2019年以来美国年均增长率的两倍，并且处于近期相关研究预测的上限。然而，研究人员指出，这并不等同于对未来的精确预测，因为它没有考虑到AI模型推广的速度及未来技术进展可能带来的更大变化。
知识密集型行业是受益的最大赢家
数据显示，人工智能带来的生产力提升主要集中在知识密集型行业。软件开发人员贡献最大，约占总生产率增益的19%。紧随其后的是运营经理（约6%）、市场研究分析师（5%）、客户服务代表（4%）及中学教师（3%）。相比之下，餐饮、医疗服务、建筑及零售等行业在数据样本中的比例较小，因此从当前人工智能应用中获得的直接生产力提升相对有限。
人工智能加速特定任务，但存在局限性
该研究还揭示了一个重要现象：虽然人工智能可以显著加快某些特定任务的处理速度，但对其他任务的帮助则相对有限。例如，AI可以助力软件工程师高效编写代码和文档，但在协调整个系统的安装或监督工程师等任务上却贡献不大。这表明，随着人工智能的普及，那些难以被AI加速的“瓶颈”任务可能在整体工作流程中占据更重要的地位，从而成为进一步提升生产力的关键障碍。
Anthropic 也承认该研究的局限性。首先，Claude 的估算并不完美，且无法核实用户在与人工智能互动之外所耗费的额外时间，比如验证AI生成内容的准确性。其次，该模型假设人工智能将被广泛采用，但这在短期内实现的可能性较小。
尽管如此，这项研究为持续追踪人工智能对经济影响的测量提供了一个框架。随着人工智能技术的不断发展和应用范围的扩大，这一框架将为我们理解人工智能如何重塑经济提供一个动态且宝贵的视角。
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