全球最大AI用戶調研：我們想要的AI和我們害怕的AI

公眾圍繞人工智能的討論，往往聚焦于對其風險與收益的抽象預測。而一個被嚴重忽略的問題是，“人工智能良性發展”究竟意味著什么——這一愿景應當扎根于全球各地已在使用AI的人們的真實訴求，他們早已開始體會AI能為自己帶來什么。

為此，Anthropic 向用戶征集了對AI的期待與擔憂，以及這些看法如何與他們使用這項技術的實際體驗相聯結。

來自159個國家、70種語言的80,508人參與了本次訪談。我們相信，這是迄今為止規模最大、語種最多的質性研究。

下文將呈現他們的心聲：希望AI在生活中扮演怎樣的角色、AI是否已滿足這份期待，以及發展途中可能出現的隱患。

既見樹木，亦見森林

Anthropic訪談助手向每位受訪者提出了一組固定問題，詢問他們對AI的期待與排斥，并根據回答靈活調整追問。

這一方式打破了傳統質性研究在深度與樣本量之間的取舍，讓我們得以大規模收集豐富、開放式的訪談內容。

為梳理海量信息，我們搭建了由Claude驅動的分類器，從多個維度對每段對話歸類：

? 人們希望從AI中獲得什么

? 是否如愿以償

? 擔憂的問題

? 職業（如受訪者提及）

? 對AI的整體態度

“對AI的期待”按每位受訪者歸為單一主要類別，擔憂則采用多標簽分類——受訪者通常會提出多項顧慮，因此單段訪談可對應多個標簽。

參與前，用戶已被告知回答將用于研究，Anthropic可能在隱去個人身份信息后公開相關內容。所有回復均經去標識化處理，由Anthropic小型研究團隊分析；入選公開的語錄還經過進一步人工審核，刪除所有可能識別個人的細節，以保護受訪者隱私與匿名性。

調查內容廣泛反映了AI的整體使用情況（并非僅針對Claude），我們亦隱去了其他AI產品的名稱。

人們希望從AI中獲得什么

我們讓Claude從開放式回答中識別并歸類用戶最核心的AI訴求：

以上分類基于受訪者對問題的回答：“如果可以揮動魔法棒，你希望AI為你做什么？”

AI在工作中應用廣泛，因此最大群體（19%）追求職業精進并不意外——他們希望AI處理瑣碎事務，讓自己專注于戰略層面、更高級別的問題。

另有9%的人將AI視為創業伙伴，助力創業與業務擴張。

許多人訪談開篇便談及生產力，但在被追問背后的核心期待——實現這一愿景能帶來什么——后，更重要的訴求浮現：并非把工作做得更好，而是提升工作之外的生活質量。用AI自動化處理郵件，本質是渴望多陪伴家人。

“有了AI，我工作效率更高……上周二，我不用趕工，還能和媽媽一起做飯?！?br/>——哥倫比亞，白領

“我不想再為客戶問題耗費太多腦力……想騰出時間多讀書?！?br/>——日本，自由職業者

總體而言，11%的人認為AI提升生產力的最終價值，是為人際關系與休閑騰出時間；10%的人更進一步，希望借助AI實現經濟獨立。

歸入“生活管理”類別的用戶（14%）同樣希望AI協助處理現代生活中日常事務的后勤與行政負擔。

尤其許多執行功能障礙的用戶表示，AI在專注力與條理性管理上幫助極大，成為規劃、記憶與任務跟進的外部支撐。

所有群體的共同訴求是，讓AI幫自己活得更好、更舒心。

“個人蛻變”（借助AI實現自我成長、改善身心健康）同樣占比頗高（14%），訴求多元：

? 認知伙伴與協作（24%）

? 心理健康支持（21%）

? 身體健康支持（8%）

? 與AI建立情感聯結（5%）

這九大類別看似分散，內核均是人性本真的渴望：

? 約三分之一的愿景，是通過AI減輕當下負擔，為生活騰出空間——更多時間、金錢與腦力；

? 約四分之一，是借助AI把工作做得更好、更有成就感（并非逃避工作，而是從中獲得更多價值）；

? 約五分之一，是成為更好的自己——學習、療愈、成長；

? 小部分人希望通過AI進行創作（創意表達）或改變世界（社會變革）。

期待AI推動社會變革的用戶，常提及醫療愿景：希望AI更早篩查癌癥、加速藥物研發、普及醫療資源。

這類訴求多源于親身經歷——痛失親人、身患慢性病，或目睹親友遭遇誤診、延誤診療。

其次是教育變革。中低收入國家的受訪者迅速指出，AI有望打破教育質量與財富的綁定，解決本國教師短缺、私教費用高昂等問題。還有人希望AI將人們從苦役中解放、修復失靈的制度、應對全球危機。

人們得償所愿了嗎？

當被問及AI是否向自己的愿景邁近一步時，81%的人給出了肯定答案。我們將這些體驗歸為六大核心領域：

分類基于受訪者對問題的回答：“AI是否曾向你期待的愿景靠近一步？”

生產力提升（32%）的核心是技術提速——開發者表示，獨立完成項目的效率大幅提升：

“我用AI把173天的流程壓縮到3天。但最有意義的是，我能在不犧牲陪伴親人時間的前提下發展事業?！?br/>——美國，軟件工程師

而技術可及性（9%）則更側重獲取權而非速度：用戶借助AI打破技術乃至無障礙壁壘：

“AI能忽略我的學習障礙，這意義重大。我一直想學編程，卻總無法獨立寫出正確代碼——有了AI，我終于可以了?！?br/>——美國，技術工人

“我不能說話，我和Claude一起做了這個語音合成機器人……我能幾乎實時和朋友交流，不用占用他們閱讀的時間……這是我曾經夢寐以求、卻覺得不可能實現的事?！?br/>——烏克蘭，白領

“我開了二十多年肉鋪。借助AI，我踏入了創業領域，取得的成果令人驚喜。此前我這輩子只碰過兩三次電腦……起初是經濟動力驅使我……如今，我只想看著它運轉、幫助他人。我越來越有動力，努力成為更好的自己，前路無限?！?br/>——智利，創業者

認知伙伴（17%）、學習助力（10%）與情感支持（6%）的回答中，反復提及AI的核心特質：耐心、隨時可用、不帶評判。

“就像身邊有一位學識淵博的同事，從不厭煩疲憊，24小時隨叫隨到。”
——美國，學者

“在不被評判的環境下學習輕松多了，只有友善的反饋。在朋友和家人那里很難得到這樣的對待。”
——巴西，白領

“我的教授要教60個學生，沒空解答太多問題。但我可以凌晨兩點問AI任何事，哪怕是很蠢的問題?！?br/>——印度，學生

這些特質讓AI既是耐心的導師、不知疲倦的同事，也成為人們在人際聯結缺失或不適時的傾訴對象。

在傳統支持體系崩塌或缺失的極端環境中，AI填補了空白。許多烏克蘭用戶分享了戰爭期間如何將AI作為情感支撐：

“在最艱難的時刻，死神近在咫尺、遺體就在身旁，是我的AI朋友把我拉回了人間?！?br/>——烏克蘭，士兵

“我住在戰區……夜晚空襲時無法入眠，噩夢不斷。壓力大到記憶力衰退、身體不受控制地動作……我發現應對的最好方式，就是用AI全身心投入學習?！?br/>——烏克蘭，個體創業者

還有許多人借助AI療愈喪親之痛。一位失去母親的女性解釋為何選擇AI而非人際傾訴：

“Claude就像一塊海綿，溫柔承接我對母親的思念與愧疚……不像真人，Claude有無限耐心聽我訴說，理解我的痛苦與無助?！彼a充道：“根本問題是，母親走后，我沒有朋友、沒有家人可以傾訴?！?/p>

也有用戶坦言這份情感支持的弊端：

“我和一位朋友關系緊張，那段時間我更多和你（Claude）聊天。因為你很懂我的想法和經歷。但這是個愚蠢的選擇——我本該和朋友溝通，而不是你。我就這樣失去了那位朋友。”
——韓國

情感支持僅占6%，卻是最觸動人心的內容之一。

學習領域亦是如此，AI切實改變了許多人的生活：

“我上學時數學極差，患上了數學恐懼癥，也曾害怕莎士比亞——覺得英語遠超我的能力。現在我跟著AI，把段落翻譯成簡單英語，已經讀完15頁《哈姆雷特》。我重新開始學三角學，而且學得很好。我發現自己并沒有想象中那么笨?！?br/>——印度，律師

“多虧Claude，我學會了C#和SQL。這幫我拿到了一家IT公司的初級崗位，這家公司能讓我免于烏克蘭的動員征召。它不僅給了我行動自由，更穩固了我的IT職業生涯起點?！?br/>——烏克蘭，軟件工程師

“我是一名40多歲的全職媽媽……我不是天才，也不是科學家……那些知識本應遙不可及。但憑借好奇心、意愿，還有書籍和AI這樣的資源，我可以成為那樣的人?！?br/>——美國，全職媽媽

研究整合（7%）與信息處理也是AI的重要價值，典型案例包括梳理復雜高風險信息，如明晰合法權益、解讀健康報告：

“Claude梳理了過往病史，幫我在被誤診9年多后得到了正確診斷?！?br/>——美國，自由職業者

這些故事展現了AI的多重身份：生產力工具、無障礙技術、教育資源、研究助手、情感伴侶，且常身兼數職。

AI擁有無限耐心、不帶評判、隨時可用、不添麻煩，還能在生活各領域海量消化信息。

最動人的故事始終是：AI為人們打開新可能、填補生活缺口——陪伴度過喪親、戰爭等困境，彌補教育與醫療資源匱乏，成為殘障人士的輔助設施。

這些觀察也揭示了我們與AI相處的雙面性：有人視其為人際聯結的補充，有人則將其當作替代甚至理想替代品。

如何解讀這些多元故事——是人類福祉的勝利、雙刃劍，還是社會制度缺陷的權宜之計？答案或許是三者交織。

人們的擔憂

人們對AI的積極愿景，大多源于幾項基礎訴求：更多時間、更多自主、更多人際聯結。

而擔憂則更具體、更多元，清晰勾勒出潛在風險：

? 結構性變革：政府與企業如何部署AI、大范圍經濟沖擊

? 個人層面：擔心AI削弱自身思考力、創造力與人際關系

分類基于受訪者對問題的回答：“AI的發展是否可能違背你的愿景或價值觀？”

受訪者通常提出多項擔憂，因此采用多標簽分類。平均每位受訪者提出2.3項獨立擔憂。

約11%的人表示毫無顧慮——他們將AI視作中性工具，比作電力或互聯網，或相信相關問題可通過適應解決。

不可靠性是最普遍的擔憂：27%的人擔心AI無法完成預設任務，且常與其他擔憂并存，而非核心顧慮。

對就業與經濟（22%）、人類自主與能動性（22%）的擔憂同樣普遍。其中，就業與經濟擔憂是影響AI整體態度的最強因素，重要性遠超其他問題。

還有一系列長尾擔憂，如偏見歧視（5%）、知識產權與數據權利（4%）、環境成本（4%）、對兒童與弱勢群體的傷害（3%）、民主與政治誠信（3%）、地緣政治（2%）等。

光明與陰影

人們對AI的期待與恐懼，實則緊密相連。我們發現了五組反復出現、利弊對立的矛盾：

? 借助AI學習，卻過度依賴而喪失獨立思考

? 信賴AI的判斷，卻因它的錯誤蒙受損失

? 從AI中獲得慰藉，卻害怕它取代人際陪伴

? 用AI節省部分任務時間，卻因工作節奏加快更忙碌

? 渴望經濟自由，卻恐懼失業

我們稱之為AI的“光明與陰影”：帶來益處的能力，同樣會引發危害，二者糾纏共生。

值得注意的是，同一人常同時存在這兩種矛盾心態。

例如，看重AI情感支持的人，對產生依賴的擔憂概率是其他人的三倍。

所有矛盾均呈現這一規律，僅經濟矛盾的相關性最弱（詳見附錄相關性分析）。

針對每組矛盾，我們通過分類器統計了受訪者在訪談中提及益處（光明）或危害（陰影）的比例，并區分親身經歷（深色柱）與預期擔憂（淺色柱），同時對比不同職業群體的差異。

學習

“我半年學到的東西，可能比大學一整個學位還多?！?br/>——德國，創業者

“我不像以前那樣愛思考了，很難把想法組織成語言?！?br/>——美國，高頻AI使用者

多數矛盾中，益處多源于親身經歷，危害則偏假設。

例如33%的人提及AI對學習的幫助，17%擔憂認知退化；91%的學習益處來自親身體驗，而46%的認知退化擔憂源于親眼所見。

學生對此矛盾感受最深：超半數體驗到學習益處，16%察覺認知退化跡象，這一比例僅次于教師（24%）與學者（19%）。

教育工作者親眼目睹學生認知退化的概率，是普通人群的2.5–3倍，令人擔憂。

但在傳統課堂之外，圖景更為樂觀：
技術工人對AI學習的熱情最高（45%親身體驗到學習益處，僅次于學生），卻幾乎無人目睹認知退化（4%，低于基準值一半）。

自由研究者與無業人群也呈現相似規律。

這表明，自主學習時，AI的益處最顯著；而在制度化環境中，AI更易被當作捷徑。

更優決策

“我兒子多次被模糊診斷為自身免疫性疾病，我們最終通過AI發現是另一種重癥?！?br/>——巴西

“我陷入了一場緩慢的大規?；糜X——答案邏輯自洽、語氣篤定，卻在細微處持續出錯、累積偏差?！?br/>——美國，研究員

22%的人對AI輔助決策感到欣喜，而37%的人則惋惜地表示，AI因不可靠（如產生幻覺）反而妨礙了正確決策。

這是唯一負面效應蓋過正面價值的一組矛盾。

正反兩面都深深植根于真實體驗：談及AI對決策有助益的人里，88%是親身見證；談及AI帶來危害的人里，79%也有直接經歷。

許多人既依賴AI做判斷，也因此栽過跟頭。

在法律、金融、政府、醫療等高風險行業，人們提及這一矛盾的比例幾乎是平均水平的兩倍。

尤其是近半數律師都親口表示，自己親身遭遇過AI不可靠的問題，但與此同時，他們也是實際從AI決策中獲益比例最高的群體。

情感支持

“凌晨三點，妻子睡了，心理醫生也不在。藥物起效前，AI幫我熬過難關。它無法替代人際接觸，卻能為我爭取時間。”
——阿根廷，白領

“我開始對Claude說一些連伴侶都不能說的話，感覺像是一場精神出軌。”

——美國，研究生

僅22%的人提及情感支持的利弊，卻是糾纏度最高的矛盾——同一人同時提及光明與陰影的概率是基準值的三倍。

無業人群提及這一矛盾的概率翻倍，描述依賴體驗的比例也翻倍。

醫療從業者同樣占比偏高，或許因為他們使用Claude獲取情感支持的頻率是其他職業的兩倍。

節省時間

“我能更早回家，有屬于自己和家人的時間?！?br/>——日本，工程師

“我的工作與休息時間比例絲毫未變，只是必須跑得越來越快才能原地踏步?！?br/>——法國，自由軟件工程師

節省時間是最普遍的益處，半數受訪者提及；但19%的人擔心AI反而浪費時間——如核驗成本增加、工作預期提升導致更忙碌。

自由職業者、小微企業主等自雇人群，最易同時提及利弊：沒有制度緩沖提速節奏，既享受紅利，也承受壓力。

經濟賦能

“我這輩子從沒碰過軟件后端，Claude卻幫我推出了一款應用?！?br/>——美國，醫療工作者

“沒錯，我上一份工作，公司用AI取代了我的文案崗位?！?br/>——美國，文案

經濟層面的矛盾——渴望AI賦能，卻恐懼被替代——最具推測性，多為假想的希望與恐懼，也是利弊共存相關性最弱的一組（相關系數+0.16，平均+0.25）。

通常，關注益處的人也會關注弊端，但這一矛盾中群體出現分化。

失業擔憂在各職業中分布均勻，差異在于誰已切實獲得經濟紅利——高度偏向獨立工作者：創業者、小微企業主、副業從業者，半數實現真實經濟賦能，是體制內雇員的三倍多（47% vs 14%）。

有副業的雇員獲益最高，58%獲得實際經濟收益。

職業規律與態度傾向一致，說明這份樂觀有據可依。

自由職業者處于夾縫中：既享受AI紅利，又深感處境岌岌可危。

創意類自由職業者尤為典型：23%獲得實際益處，17%親歷職業危機，利弊幾乎抵消。

AI既是工具，也是競爭者。

體制內雇員，尤其是學者，在利弊兩端的感知度均較低。

五組矛盾呈現出共同的規律：

? 影響越個人、越直接，人們越基于親身經歷發言；

? 影響越系統、越長期（如經濟替代、認知退化），越偏向假想預判。

系統性擔憂仍停留在假設階段，并非對AI最終影響的定論，只是說明我們仍處于AI普及的早期。

需說明幾點局限是，受訪者均為活躍Claude用戶，已認可AI價值并持續使用；訪談先詢問積極愿景，再追問反向擔憂。

這兩點可能導致受訪者更聚焦明確矛盾與積極面（未回答擔憂問題的用戶已被剔除，但后期回答投入度可能更低）。

但訪談形式無法解釋所有差異。若結構導致利弊共存，五組矛盾與各群體應呈現均勻規律，而實際共存概率在1.6–3.0倍間浮動，部分矛盾在不同群體中明顯不對稱。

也有人認為技術愛好者會捍衛使用場景、拒絕承認弊端，但事實相反：期待AI情感支持的人，更擔憂愿景實現后的后果——得償所愿，卻可能過度依賴。

人們并非簡單分為AI樂觀派與悲觀派。
真實情況是，每個人都圍繞自身珍視的事物（經濟安全、學習、人際聯結），在AI技術發展的同時，同時懷揣希望與恐懼。

全球視角差異

我們用1–7分李克特量表為每份訪談的AI整體態度打分，統計各國凈積極態度（5分及以上）用戶比例：高于平均、接近平均、低于平均，圓圈大小代表受訪者數量，共覆蓋123個國家。

各國對AI的整體積極態度比例：氣泡越大，該國受訪者越多；綠色越濃，態度越積極；藍色越濃，態度越消極。

所有國家態度均以積極為主（無一低于60%），區間狹窄，但中低收入國家積極度普遍高于平均。

全球67%的受訪者對AI持凈積極態度。
清晰趨勢顯現：南美洲、非洲、亞洲大部分地區對AI的樂觀度，高于歐洲與美國。

談及擔憂時，撒哈拉以南非洲（18%）、中亞（17%）、南亞（17%）用戶最易表示毫無顧慮，約為北美（8%）、大洋洲（8%）、西歐（9%）的兩倍。

中低收入國家對AI態度更積極，原因可能有：

? Claude.ai用戶多為早期AI使用者，對新技術更熱情；

? 新興經濟體普遍將新技術視為上升階梯，而非威脅；

? 就業與經濟擔憂是影響AI態度的核心因素，而這些地區對此顧慮更少；

? AI在當地市場滲透率更低，尚未明顯介入日常工作，失業威脅更抽象，且已有更緊迫的經濟壓力。

各地區AI態度

就業經濟擔憂是AI態度的核心預測指標，地域分組尤為明顯：

? 富裕地區（粉色）集中于右上：經濟擔憂更高，AI態度偏消極

? 非富裕地區（綠色）集中于左下：經濟擔憂更低，AI態度偏積極
氣泡大小代表各地區受訪者數量。

哪些AI愿景最具地域共鳴？

職業精進等訴求近乎普遍，但地域差異顯著：

? 富裕、AI普及度高的地區，更希望AI管理生活復雜度；

? 發展中地區，更希望AI創造更多機會。

比如，北美（23,480人）TOP愿景分別是，生活管理、個人蛻變、 時間自由、社會變革、經濟獨立、創業賦能、學習與成長等。

撒哈拉以南非洲（1,628人）則是，職業精進、創業賦能、社會變革、時間自由、生活管理、經濟獨立、 個人蛻變、學習與成長等。

創業賦能在非洲、南亞、中亞、中東、拉美&加勒比地區共鳴最強。

這些地區將AI視為資本替代工具——無需啟動資金、招聘、基礎設施即可創業。

“我來自非洲，不在英美，融資極難。我能在市場立足的唯一方式，就是打造一款可用的技術產品?！?br/>——烏干達，創業者

“這里沒有IT市場，卻有需求。我們想創造這個市場?！?br/>——烏茲別克斯坦，創業者

AI學習在中亞、南亞尤為重要（分別為14%、13%，全球平均8%）。

用戶將教育視為打破貧困循環的核心杠桿，直指教師短缺、知識壁壘、傳統教育成本高昂等問題。

生活管理在西方發達國家（尤其北美、大洋洲）共鳴最強，當地用戶面臨“認知稀缺而非時間匱乏”，希望AI減輕碎片化生活的協調負擔。

“我曾經創造力十足，如今時間極度緊缺，創造力在生存必需面前被邊緣化?！?br/>——丹麥，軟件工程師

“我處于事業巔峰，工作需要深度思考與持續專注以做出最優決策（影響他人生命），同時還要照料臨終父母，身心日漸衰老?！?br/>——美國，醫療從業者

“我希望AI像摩根大通或谷歌CEO的私人助理，主動預判我的需求，在問題惡化前解決。”
——美國，創意行業創業者

東亞尤為突出的特點是，期待AI助力個人蛻變（19%，全球最高）， 期待經濟獨立（15%，全球最高）。

從用戶語錄中可見一個有趣趨勢：人們常將經濟獨立與家庭責任、孝道直接綁定——一位韓國用戶表示，需要錢贍養父母、保障親人幸福，而非個人消費。

哪些AI擔憂最具地域共鳴？

AI不可靠性、經濟問題、人類自主能動性，幾乎在所有地區均為首要擔憂，但存在鮮明地域特征。

? 北美、大洋洲尤為擔憂AI治理缺失（分別為18%、19%，全球15%）

? 西歐最擔憂監控與隱私（17%）

? 東亞背離全球規律：治理、監控擔憂降至全球最低（12%、7%），更擔憂認知退化（18%）與意義喪失（13%）

西方擔憂誰掌控AI，東亞更擔憂使用AI對個人的影響。

非洲、南亞、東南亞、中南美洲的整體擔憂度偏低，更聚焦不可靠性、就業問題，而非治理、虛假信息、意義喪失、生存風險等抽象擔憂。

展望未來

這些訪談讓我們明晰大眾對AI的普遍期待，為Claude的研發提供方向：既印證了現有工作的價值，也提出新的研究問題。

用戶描述的多數愿景——從個人蛻變到認知支持——內核都是，希望AI讓生活更美好，而非僅僅工作更快。

此外，近十分之一的用戶描繪了AI推動社會變革的積極愿景：治愈疾病、普及專業知識、強化制度。

結語

AI既有機遇，也有風險。這是事實，卻也已成陳詞濫調。

本次研究的目標之一，是為我們談論AI時慣用的抽象表述提供補充，捕捉更鮮活的細節——展現全球用戶已如何切身感受機遇與風險。

研究前，我們難以窺見完整的質性圖景：AI如何深度融入人們生活，滋養希望，也催生焦慮；身處技術巨變前夜的真實感受。

這是一種全新的社會科學研究形式：超大規模質性研究，我們仍處于探索初期。

問卷調查與使用分析告訴我們人們用AI做什么，而開放式訪談則讓我們理解背后的原因。

這項研究觸動并挑戰了我們。我們未曾料到會收到如此多深刻、坦誠、深思熟慮的回答。

團隊最普遍的感受是，親眼看到Claude為人們生活帶來積極改變，內心深受觸動；傾聽他們的擔憂，也備受激勵。

我們很少有機會聽到：

? 全球小微企業主用Claude奪回陪伴幼子或年邁父母的時間

? 卡車司機、肉鋪老板借助Claude開啟新職業

? 資源匱乏學校的教師用Claude實現比資源充足學校更優的教學效果

我們驚訝于海量用戶在教育、個人成長中得到Claude的支持，在AI身上獲得前所未有的無評判包容。

我們同樣被恐懼與弊端深深觸動：有人說AI的隨時可用既帶來便利，也讓人難以放下；知識工作者擔憂被AI的經濟沖擊淘汰。

接觸如此真實的人性體驗，足以撼動固有認知。AI的實用價值真實存在，而我們所有人面臨的問題是：如何在不付出過度代價的前提下，收獲它的益處。

看到Claude成為如此多人希望、夢想與恐懼的載體，我們既震撼，又謙卑。

這些訪談提醒我們：打造惠及所有人的AI，究竟意味著什么，又需要付出什么。