Anthropic 推出「Anthropic Interviewer」，這是對1250 名專業人士進行深度訪談後的研究成果🔽 什麼是Anthropic Interviewer？ AI 驅動的自動化訪談系統。 · 背景痛點：傳統的使用者研究通常面臨兩難－要麼透過看「聊天日誌」分析資料（量大但缺乏深層意圖），要麼由真人進行「一對一訪談」（深入但難以規模化）。 · 解決方案：Anthropic 利用Claude 模型建構了一個能夠進行大規模、自適應、深度訪談的系統。它不僅能像人類研究員一樣根據受訪者的回答追問細節，還能自動分析數百份訪談紀錄，擷取核心洞察。 關鍵研究發現：1,250 位專業人士如何看待AI？ Anthropic 使用該工具對三類人群（普通職場人、創意工作者、科學家）進行了測試，揭示了不同群體對AI 截然不同的真實態度： 1. 一般職場人（General Workforce）：務實的樂觀主義· 效率至上：86% 的人表示AI 節省了時間。大家普遍將AI 視為生產力工具。 · 角色轉變：許多人不再親自處理瑣碎工作，而是轉向「管理」AI。 · 隱憂：雖然滿意度高，但也有人擔心未來職業身分的迷失，或是在工作中面臨「使用AI 被視為偷懶」的社交壓力。 2. 創意工作者（Creatives）：愛恨交織的矛盾體· 極高的生產力提升：97% 的創意人表示AI 節省了時間，能完成以前無法想像的工作量。 · 深層的焦慮：這是情緒最複雜的族群。他們一方面享受效率，另一方面極度擔心被取代、版權問題以及同行的評判（使用AI 創作在某些圈子不僅不被鼓勵，甚至不僅受到鄙視）。 · 現狀：雖然大家都想保留對自己作品的“控制權”，但實際上AI 往往主導了很大一部分創作決策。 3. 科學家（Scientists）：謹慎的合作夥伴· 信任缺位：科學家最不買單。雖然他們希望AI 能幫忙提出假設或設計實驗，但目前的AI 還不夠可靠。 · 主要用途：目前主要用於撰寫程式碼、撰寫文件或文獻綜述，而非核心的科學探索。 · 主要障礙：準確度是最大痛點。如果需要花費大量時間去核實AI 的輸出，那還不如自己做。 為什麼這項研究很重要？ 1. 研究範式的轉移： 這是社會學研究的里程碑。過去需要耗費數月、數百萬元才能完成的千人深度定性訪談，現在可以透過AI 快速完成。這意味著我們可以更頻繁、更深入地傾聽大量使用者的聲音。 2. 從「行為」到「意圖」的跨越： 科技公司不再只是透過你「點了什麼」或「輸入了什麼」來猜測你的想法，而是直接「問你為什麼這麼做」。這有助於打破數據分析的盲區。 3. 以人為本的AI 迭代： Anthropic 強調，透過這種規模化的傾聽，他們可以將人類的真實回饋（包括恐懼、焦慮和希望）直接納入模型訓練和產品策略中，讓AI 的發展更符合人類的價值觀。 研究報告
