首次 Anthropic 公共记录调查结果

Results from the first Anthropic Public Record

公告

首次 Anthropic 公共记录调查结果

Results from the first Anthropic Public Record

2026年6月12日

我们正在开展一项名为“Anthropic 公共记录”（Anthropic Public Record）的新系列调查，旨在了解公众对人工智能的看法与感受。本文呈现了首轮调查的结果，该调查于2025年11月至12月进行，覆盖了近52,000名美国人。

主要发现：

• 近半数（48%）美国人将治愈癌症或阿尔茨海默症等疾病列为对AI的首要期望之一，其次是帮助残障人士（36%），以及推动技术进步和让生活更便捷（并列23%）。
• AI导致的失业是各州最普遍的担忧，64%的美国人对此感到忧虑。第二大担忧是认知依赖（cognitive dependency，56%），其次是错误信息（misinformation，52%）。
• 对政府干预AI的支持度很高：超过70%的受访美国人认为政府应在AI监管中发挥作用，且这一支持跨越党派。人们最希望政府在隐私（56%）、儿童安全（52%）和伤害责任（49%）等领域对AI采取行动。
• 当被问及什么最能确保AI造福人类时，美国人认为让AI公司对伤害承担法律责任（47%）和将安全置于增长之上（44%）是最有效的举措。
• 仅有15%的美国人表示信任AI公司就AI的开发和用途做出决策。

引人注目的是，在大多数问题上，AI并未按照典型的党派、地域或教育背景将美国人严重分化。总体而言，各话题存在广泛共识：美国人渴望实现AI承诺的益处，但同时也担忧其可能带来的颠覆，并希望构建AI的公司承担责任。我们观察到的分歧，主要仅体现在人们观点的强烈程度上。

这项研究建立在 Anthropic 正在进行的其他工作之上，旨在了解人们如何使用 Claude 以及他们对AI发展的看法。我们最近通过 Anthropic Interviewer（我们用于大规模进行深度访谈的工具）对81,000名 Claude 用户进行了一项全球定性研究。我们还定期发布来自 Anthropic 经济指数（Anthropic Economic Index）的数据，该指数利用匿名的 Claude 使用数据来展示世界各地的人们如何运用AI。Anthropic 公共记录调查标志着我们首次与普通公众对话，使我们能够接触到非AI用户，并更好地理解不同人口群体间态度的差异。

Anthropic 公共记录将定期重复进行，其范围将随着新话题变得日益重要而演变，使我们能够追踪公众对AI的态度如何随着模型能力的进步和应用的深化而变化。未来，我们计划将调查扩展到美国以外。

方法简述

Method in brief

我们于2025年11月至12月进行了一项具有全国代表性的在线调查，样本来自 YouGov，共51,993名美国人，并根据美国人口普查基准进行了加权。各州样本量从232人（阿拉斯加州）到1,902人（纽约州）不等，州级误差幅度在±2.6至±9.1个百分点之间。方法论的更多细节见附录。

美国人对AI的期望

What Americans hope AI will deliver

我们要求美国人从17个选项中选出他们对AI的三个首要期望。治愈疾病位居榜首，48%的受访者将其列入前三，领先于排名第二的“帮助残障人士”（36%）12个百分点。像心理治疗和减少孤独感——或者说AI可能替代人际接触的期望——是所列选项中排名最低的。

美国人的担忧

What Americans fear

我们向受访者提供了20种AI可能带来的危害清单，要求他们标出自己个人担心的每一项，然后按五级量表对每项担忧程度进行评分。我们将任何评分为2（有点担心）或更高的回答视为“担忧”。（此方法与上述问题不同，上述问题要求参与者仅对三个期望进行排序；因此数字不可比。）

失业是迄今为止最常见的担忧，近三分之二（64%）的美国人对此表示忧虑。其次是认知依赖——即AI的融入使人们无法独立思考——占56%，以及错误信息占52%。在我们对81,000名 Claude 用户的定性研究中，失业和认知依赖也是主要的担忧。

最常见的危害往往是近期且具体的：失业、认知依赖、错误信息、犯罪用途和监控。这些担忧在AI出现之前就已存在，在早期技术中已有先例——例如，自动化导致失业、智能手机助长依赖、社交媒体传播错误信息。总体而言，美国人更担心AI的滥用而非AI的失调（misalignment），他们提及犯罪用途、监控和恐怖主义的频率高于例如AI“失控”。

在我们提及的所有危害中，除了三项之外，大多数受访者表示自己“不担心”，但没有任何一项潜在危害是少于1/4的美国人至少有些担忧的。

失业担忧的模式

Patterns with job loss

64%的美国人担心AI会取代工作岗位。这种担忧分布得异常均匀。它是民主党人（67%）和共和党人（62%）、有孩子的家庭（59%）和无孩子的家庭（66%），以及从最高点的爱荷华州（71%）到最低点的密西西比州（57%）的每个州中排名第一的担忧。

教育程度越高的美国人，对失业的担忧越强烈

Job loss concerns are higher among Americans with more education

对失业的担忧随着受访者教育水平的提高而上升。拥有研究生学位的美国人比仅受过高中或以下教育的人对失业的担忧高出近10个百分点。换句话说，最担心失业的劳动者，正是那些工作内容已经与AI被要求执行的任务重叠度更高的人——这一发现与我们经济研究团队对全球 Anthropic Interviewer 研究的分析结果一致。

最不常使用AI的人，对失业的恐惧更强烈

Fear of job loss is heightened among those who use AI least

与此同时，每天在工作中使用AI的人对失业的担忧明显低于完全不使用AI的人：分别为54%和70%。

这种趋势有多种可能的解释。亲身体验AI可能帮助人们发展技能和熟练度，从而增强而非自动化其部分工作，使失业看起来不那么迫在眉睫。亲身体验也可能揭示AI的局限性。很可能是这些因素及其他因素共同作用的结果。

对AI能力的认知与工作场所的接受度

Perceived capabilities and acceptance of AI at work

我们向受访者提供了14项工作任务清单，并就每项任务问了两个问题：“你认为今天的AI工具或应用能在多大程度上完成这项任务？”以及“考虑到你自己的工作，对于以下每项工作/目的，你希望AI参与的程度是多少？”

对AI能力的总体评价相当高。在最高端，75%的美国人认为AI在研究方面与人类一样好或更好。在最低端，44%的人认为AI在服务和支持方面与人类一样好或更好。

在大多数任务上，大多数美国人不希望AI参与他们的工作，即使在他们认为AI能力最强的任务上——例如研究和数据分析——也有近一半的受访者表示不希望AI参与自己的工作。然而，工作场所中对AI参与的接受度似乎与感知能力同步变化：在特定领域，AI被认为能力越强，人们就越可能愿意使用它。

认知依赖是一种预期性恐惧

Cognitive dependency is an anticipatory fear

我们调查中第二常见的担忧是对AI的认知依赖。为了更好地理解人们是否实际正在经历依赖，我们询问受访者，如果明天AI突然无法使用，他们会感到多大程度的干扰，然后比较了那些担心依赖的人和那些不担心依赖的人的回答。

到目前为止，认知依赖似乎主要是一种预期性恐惧：在56%对依赖表示某种担忧的美国人中，只有大约1/5的人会在AI无法使用时感到显著干扰。相反，在44%不担心依赖的人中，有更高比例——大约1/3——会感到显著干扰。

我们对81,000名 Claude 用户的定性研究发现，教育工作者报告亲眼目睹认知萎缩（cognitive atrophy）的可能性是平均水平的2.5到3倍，这很可能发生在他们的学生身上。在 Anthropic 公共记录中，教育工作者同样是最担心依赖的职业之一，仅次于艺术和设计领域的工作者。

与失业担忧类似，对依赖的恐惧随着使用频率的增加而稳步下降。每天在工作中使用AI的美国人（46%）比从不使用的人（62%）对依赖的担忧低16个百分点。

重度AI用户告诉我们的信息

What the heaviest AI users tell us

截至2025年底，大约6%的美国人每天在工作和个人生活中都使用AI。这些集成用户（integrated users）预示了更深度采用AI可能呈现的形态，也可能预示着随着采用率增长，主流观点将走向何方。

集成用户偏向年轻、男性、城市居民、在职和受过大学教育。近三分之二的人称自己是“在大多数人之前尝试新技术”或“一旦看到潜力就尽早采用”的人，而在普通公众中这一比例为30%。

在我们列出的每一项危害上，集成用户的担忧程度都低于普通公众，但这可能反映了早期采用者本身不同的世界观。

美国人对AI治理的期望

What Americans want from AI governance

71%的美国人表示政府应参与AI的开发和监管。这一比例在民主党人中为79%，共和党人中为68%，独立人士中为69%——这是一个跨党派的绝对多数。在我们调查的每个州和领地，大多数人都支持政府参与AI，从哥伦比亚特区的81%到夏威夷的63%不等。

美国人希望政府采取行动的领域

Where Americans want government to act

我们随后询问了八个具体领域，以及政府应在每个领域介入的程度。只有两个领域——隐私和儿童安全——获得了超过最低限度参与的绝对多数支持。与此同时，国家安全是党派分歧最小的领域，民主党和共和党之间仅相差三个百分点。

美国人对行业的期望

What Americans want from the industry

当被问及应采取什么措施来确保AI的发展符合人类利益时，美国人的答案集中在两点：让AI公司对伤害承担法律责任（47%将其选入前三）和将安全置于增长之上（44%）。其次是拥有实权的独立监督机构（29%）和为安全而放缓AI发展（27%）。

信任赤字

The trust deficit

仅有15%的美国人表示他们信任AI公司就技术的开发和用途做出决策。这是我们测试的所有机构中最低的数字，低于联邦政府（20%）、州和地方政府（19%）以及国际机构（20%），远低于独立专家（43%）。

集成用户对监管和监督有同样的诉求

Integrated users have the same appetite for regulation and oversight

集成用户对我们询问的每个机构都更信任，包括AI公司——并且明显不太倾向于认为AI发展应该放缓或停止。然而，他们支持政府参与AI的比例基本上与全国水平持平（74%对71%），并且在我们测试的八个具体治理领域中，他们的偏好与公众几乎无法区分。

Anthropic 的举措与下一步计划

Anthropic initiatives and what comes next

公众意见对于确保强大的AI服务于人类利益至关重要。Anthropic 公共记录、Anthropic Interviewer、Anthropic 经济指数以及我们的许多其他研究项目，都是为了更深入地了解公众意见，并获取关于如何使AI转型顺利进行的反馈。

我们最近宣布了几项与这些发现相关的政策框架。我们的《先进AI框架》（Advanced AI Framework）提议对前沿模型进行强制性独立安全测试、透明度要求，以及赋予政府阻止或召回危险AI部署的权力。我们的《经济政策框架》（Economic Policy Framework）阐述了政府如何为AI的经济影响做好准备——尽可能减少失业，并支持劳动者，使AI的益处得到广泛分享。

AI的发展方向不应仅由构建它的公司决定。公众的希望和担忧被衡量得越清晰，我们——以及其他公司——就越能更好地满足它们。

附录：方法论

Appendix: Methodology

人群与模式： Anthropic 公共记录是一项针对美国青少年及成年网络人口的在线调查，对象为16岁及以上、居住在美国50个州、哥伦比亚特区或波多黎各的居民。实地调查由 YouGov 于2025年11月1日至12月11日期间通过其在线小组进行。

样本设计： 该研究设计为52个并行的州和领地样本，目标为每个州约1,000份完成问卷（蒙大拿州、北达科他州、南达科他州、怀俄明州、佛蒙特州和波多黎各约500份）。在每个州内，按年龄、性别、教育和种族/民族设置了配额。最终获得的样本为51,993份完成问卷，各州样本量从232份（阿拉斯加州）到1,902份（纽约州）不等。

加权： 数据经过加权，以在州、年龄、性别、教育和种族/民族方面代表16岁及以上的美国常住人口。权重已归一化至实际样本量（均值1.00，总和51,993）。

误差幅度： 对于50%的比例，在95%置信水平下，全国抽样误差幅度为±0.6个百分点。州级误差幅度从±2.6个百分点（加利福尼亚州、纽约州、德克萨斯州）到±9.1个百分点（怀俄明州）不等。亚组的误差幅度更大。

报告惯例： 本报告中的所有百分比均为加权值。除非另有说明，百分比使用完整细分群体作为分母（回答“不知道”或跳过的受访者仍包含在基数中）。恐惧电池中的“担忧”指五级担忧量表中的前四个等级。能力电池中的“一样好或更好”指五级表现量表中的前三个等级。“集成用户”指报告每天在工作用途中使用AI一次或多次，并且在个人用途中也每天使用一次或多次的受访者（未加权n=2,717）。党派归属群体包括倾向者。

局限性： Anthropic 公共记录捕捉了美国人在2025年末对AI的看法。我们将其视为一个基线。