Anthropic员工自曝：75%的活AI都能干，却预计公司扩招66%！

先说一个有点分裂的发现。

Anthropic 前两天发了一份调查，问自家员工，到 2030 年，AI 能做你现在多少工作？平均答案是 75%。超过一半的人觉得，至少 80%。

同一份调查里，还问了另一个问题，未来一年公司人数会怎么变？95% 的员工觉得会增长，中位数的预期是涨 66%，27% 的人觉得至少翻一倍。

一边觉得自己大部分活要被 AI 干了，一边觉得公司还要大规模招人。这两件事放在同一群人身上，乍一看很矛盾，琢磨下来，它反倒是这份报告最值得聊的地方。

先把这份报告交代清楚。8 月，Anthropic 找 Morning Consult 调查了 10,980 个美国成年人，又在公司内部发了同一套问卷，收回 1,334 份。问题从 AI 现在能干什么、以后能干什么，一路问到你自己的工作和失业率。

结果第一层很好理解，两边的预期差得离谱。

91% 的 Anthropic 员工认为，2030 年前 AI 能做出诺贝尔奖级别的发现，美国普通人里只有 39% 这么想。问到自己的工作，员工平均觉得 AI 能做 75%，美国工人平均是 28%，觉得能做到八成以上的，只有 5%。

拿这些数字写一篇「AI 圈的人太狂了」或者「普通人太迟钝了」，都很容易。但这份报告里藏着一个更有意思的东西。

两边对 AI 现在能干什么，判断几乎一模一样。

调查列了八件事，从写日常邮件到做出诺奖级发现，问大家 AI 什么时候能做到专业人士的水平。两组人给这八件事排的难度顺序几乎相同，对哪些事 AI 已经能做，看法也很接近。比如设计、执行并发表一项科学研究，大约四分之一的普通人和四分之一的员工都觉得 AI 现在就能做。

分歧出在下一年。到 2027 年，九成员工觉得 AI 能做这件事，普通人只有 38%。

所以，问题出在往前看的速度上。两群人看着同一个现在，却站在两条不同的时间线上。

这个感觉，特别像倒时差。

你从纽约飞回北京，落地是北京的早上九点，身体还停在纽约的晚上九点。你在街上走，满大街的人已经开始上班，你还觉得这一天快结束了。大家看的是同一个太阳，只是有人的表走在前面十二个小时。

Anthropic 的员工，就像一群常年住在前面那个时区的人，别人还在吃早饭，他们已经过完了一整天。

这不是我随便打的比方。同一天，Anthropic 还发了另一份报告，讲 AI 怎么改变了自己公司内部的工作。里面有一组数据，基本就是「未来时区」的样子。到今年 8 月，员工自己调用的 AI agent，干活的时长已经是员工本人的 6 倍。工程师人均代码提交速度是半年前的 5 倍。连不写代码的员工，要把自己 agent 输出的东西全部读完，都得花掉半个工作周。

你想想看，当你每天身边有六个 Claude 在干活，你对 AI 能做多少事的判断，怎么可能跟一个偶尔用 ChatGPT 改改邮件的人一样？

报告里有个工程师形容这种生活，说管这些 Claude 像在带一群小孩。一个跑过来说果汁盒打不开了，十万火急；另一个手指割破了在流血，用的也是同一个语气。每一个都在用同样的紧急程度喊你。

还有个员工更惨。几个月前他在一份关于 Claude 周边的文档上署过名，结果 agent 一直把要 T 恤、要马克杯的需求派给他，哪怕他早就不管这摊事了。

画面很好笑，也有点心酸。未来时区的人，过的也不全是好日子。

不过时差本身是真的。调查问大家，一个适合 AI 的任务用 AI 要花多少时间，59% 的员工说只要原来的四分之一甚至更少，在工作中用 AI 的美国人里，这个比例是 26%。还有 29% 用 AI 的美国人说，用了 AI 反而一样慢或者更慢，员工里这么说的只有 5%。

他们没在想象未来，他们在描述自己的星期三。

这里得先替普通人说句话。

普通人的迟疑，很多时候不是看不懂技术。调查专门问了美国人，2030 年阻碍 AI 进入工作的最大因素是什么。排第一的是客户更愿意跟真人打交道，接着是数据隐私和安全，然后才是 AI 不够可靠，再往后是法律和责任。

这些都是很实在的顾虑。技术能做到，不代表公司敢用，客户愿意，法务点头。一家律所的老板不会因为 Claude 能写合同，明天就把律师助理都裁了，他得先想清楚出了错谁签字。普通人的时间线慢，有一部分是因为他们看到了技术之外那一整套社会摩擦。

可另一组数字又说明，这个时差会缩。

在那些工作中经常用 AI 的美国人里，56% 觉得 2030 年前 AI 能做到八件事里的至少七件。所有美国人里这个比例是 41%，完全没用过 AI 的人只有 28%。

用得越多，表就拨得越快。

当然，这些人离员工的 96% 还差得远。但方向很清楚，**时差是用出来的，也会在用的过程中慢慢倒过来。**报告的结论也这么写，公众的预期可能会随着 AI 的普及而移动，至于移动多少，取决于 AI 在别的地方能不能像在一家前沿实验室里一样，干掉那么多活。

回到开头那个矛盾。

员工觉得自己 75% 的工作会被 AI 做，又觉得公司会扩招 66%。这听起来自相矛盾，其实只是他们分得很清楚两件事，任务被自动化，和人被裁掉，是两个不同的预测。至少在一家正在狂奔的 AI 公司里，活被 AI 接走了，人会被挪去干更多别的事。

雇佣报告里正好有这样的例子。一个写产品文案的小组，原来负责写 Claude.ai 上那些「夜猫子你好」「来杯咖啡配 Claude」的问候语。今年春天，他们搭了一套上下文图谱，让 agent 能写出够好的产品文案，然后整个小组转去写模型评测和提示词。用他们经理的话说，原来用语言影响人的写作者，现在在用语言影响 Claude。

但我不想把这事讲得太乐观。

同一份雇佣报告里，Anthropic 技术部门的初级员工占比，从 21% 降到了 14%，初级技术岗的招聘占比，从 27% 降到 9%。公司在扩张，在招人，但招的越来越不是刚入行的人。

更有意思的是另一组数据。调查让大家预测 2030 年的失业率，结果发现，不管你是员工还是普通人，越觉得 AI 会做你的工作，你预测的失业率就越高，而且这条线的斜率，两边几乎一样。

报告原文的意思是，这两群人对「AI 改变我的工作」和「整体失业率」之间的关系，抱着几乎相同的理论。他们只是对 AI 能力有不同的体验，所以有不同的预期。

这个发现很像两个人拿着同一张地图，读法完全一致，只是一个人以为自己站在左边，一个人以为站在右边。

这下再吵「AI 圈太狂」或者「大众太保守」就没什么意义了。大家用的是同一套推理，分歧在输入，不在逻辑。谁天天用、用得深，谁的输入就更接近那个未来时区。

报告最后还用一个经济模型，把每个人的回答换算成 2030 年的 GDP 增速。普通人中位数的回答，对应的是 5.4%，已经是美国平常增速的两倍多。员工中位数的回答，对应的是 17.1%，按这个速度，美国经济大约每四年半翻一番。

这里我得说清楚，这是一个模型对问卷答案的推演，不是谁的预测，更不是 Anthropic 的官方判断。员工的回答也只是个人在内部问卷里的看法，样本也没做加权。但它很好地说明了一件事，同样一个世界，两条时间线导出的未来，差的不是一点半点。

写到这里，我自己也在想，我站在哪个时区。

我大概在中间偏前。用 AI 写东西、查资料、跑点小脚本早就是日常，但离身边坐着六个 agent 替我上班，还差得很远。所以我既不太相信「明年什么都被替代」，也很难再相信「AI 就是个高级搜索框」。

如果你也想知道自己在哪个时区，我觉得有一个很简单的自测，回想一下，上一次 AI 帮你省下一整个下午，是什么时候？

如果答案是最近一周，那你已经在往前走了。如果你想不起来，或者觉得 AI 根本没帮你省过时间，问题可能出在你还没找到一个能放心交给它的活。

雇佣报告里有一句话我挺认同。一位 Anthropic 高管说，一个焦虑不安的团队，不会做出它最好的工作。时差这东西，越晚倒越难受，可它也不靠焦虑来倒，靠的是你真的在那个时区里生活过几天。

倒时差最好的办法，是出门晒太阳，盯着表发愁没用。

谢谢你看我的文章，我们，下次再见。

/ 作者：青玉白露