<div id="readability-page-1">你的工作「含金量」正被 AI 抽空。Anthropic 最新报告揭示反直觉真相：越是按教育年限衡量更复杂的任务，AI 加速越猛。相比被直接替代，更可怕的是「去技能化」——AI 拿走了思考的乐趣，留给你的只剩打杂。但数据也指明了唯一出路：懂得人机协作，胜率能翻十倍。在这个算力过剩的时代，这是一份你必须读懂的生存指南。 Anthropic 昨天刚在官网发布《经济指数报告》。 报告不仅关注人们在用 AI 做什么，更关注 AI 到底在多大程度上真正替代了人类的思考。 <img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://wpimg-wscn.awtmt.com/9cf2acde-5e8c-4eec-8045-dd8f667ef504.jpeg?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" width="1024" height="446" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://wpimg-wscn.awtmt.com/9cf2acde-5e8c-4eec-8045-dd8f667ef504.jpeg"/> 这次他们引入了一套被称为「经济基元」（Economic Primitives）的全新维度，试图量化任务的复杂度、所需的教育水平、以及 AI 的自主程度。 数据背后折射出的职场未来，比单纯的「失业论」或「乌托邦论」都要复杂得多。 <h2>越难的活，AI 干得越快</h2> 在我们的传统认知里，机器通常擅长重复性的简单劳动，而在涉及高深知识的领域会显得笨拙。 但 Anthropic 的数据给出了一个完全相反的结论：任务越复杂，AI 带来的「加速度」反而越惊人。 报告显示，对于那些只需要高中学历就能理解的任务，Claude 能将工作速度提升 9 倍； 而一旦任务难度提升到需要大学学历的门槛，这一加速倍率直接飙升到了 12 倍。 <img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://wpimg-wscn.awtmt.com/d04ffe10-32b2-45ba-bc58-7738fcb2ae4b.jpeg?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" width="1024" height="422" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://wpimg-wscn.awtmt.com/d04ffe10-32b2-45ba-bc58-7738fcb2ae4b.jpeg"/> 这意味着，原本需要人类苦思冥想数小时的白领精英工作，正是 AI 目前「收割」效率最高的领域。 即便我们将 AI 偶尔产生幻觉的失败率考虑进去，结论仍然不变：AI 对复杂任务带来的效率暴涨，足以抵消它出错带来的修补成本。 这解释了为什么现在的程序员、金融分析师比数据录入员更离不开 Claude ——因为在这些高智力密度的领域，AI 展现出的杠杆效应是最强的。 <h2>19 小时 人机协作的「新摩尔定律」</h2> 这份报告中最令人震惊的数据，莫过于对 AI「耐久度」（任务时长，Task horizons，以 50% 成功率衡量）的测试。 通常的基准测试如 METR（Model Evaluation &amp; Threat Research，模型评估与威胁研究）认为，目前的顶尖模型（如 Claude Sonnet 4.5）在处理需要人类耗时 2 小时的任务时，成功率就会跌破 50%。 <img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://wpimg-wscn.awtmt.com/b0e46441-2fec-45a6-8507-fbfd59bd6764.jpeg?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" width="1024" height="747" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://wpimg-wscn.awtmt.com/b0e46441-2fec-45a6-8507-fbfd59bd6764.jpeg"/> 但在 Anthropic 的实际用户数据中，这个时间界限被显著拉长了。 在 API 调用的商业场景下，Claude 能在涉及 3.5 小时工作量的任务中保持过半的胜率。 而在 Claude.ai 的对话界面中，这个数字被惊人地推高到了 19 小时。 为什么会有如此巨大的鸿沟？秘密在于「人」的介入。 基准测试是 AI 独自面对考卷，而现实中的用户会将一个庞大的复杂工程拆解成无数个小步骤，通过不断的反馈循环修正 AI 的航向。 这种人机协作的工作流，将（以 50% 成功率衡量的）任务时长上限从 2 小时推到约 19 小时，接近 10 倍。 这或许才是未来工作的模样：并非 AI 独立完成一切，而是人类学会了如何驾驭它跑完一场马拉松。 <h2>世界地图上的折叠，穷人学知识，富人搞生产</h2> 如果把视野拉升到全球，我们会看到一条清晰且略带讽刺的「采纳曲线」。 在人均 GDP 较高的发达国家，AI 已经深度嵌入了生产力和个人生活。 人们用它写代码、做报表、甚至规划旅游行程。 但在人均 GDP 较低的国家，Claude 最主要的角色是「老师」，大量的用途集中在课程作业和教育辅导上。 <img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://wpimg-wscn.awtmt.com/691812d6-12ef-4c20-bfd8-8a8c6c75bf10.jpeg?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" width="1024" height="340" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://wpimg-wscn.awtmt.com/691812d6-12ef-4c20-bfd8-8a8c6c75bf10.jpeg"/> 除了贫富差异，这更是一种技术代差的体现。 Anthropic 提到，他们正与卢旺达政府合作，试图让那里的人们跨过单纯的「学习」阶段，进入更广泛的应用层。 因为如果不加干预，AI 很可能会成为一道新的壁垒：富裕地区的人用它指数级地放大产出，而欠发达地区的人还在用它补习基础知识。 <h2>职场隐忧：「去技能化」的幽灵</h2> 报告中最具争议，也最值得警惕的部分，是关于「去技能化」（Deskilling）的讨论。 数据表明，Claude 目前覆盖的任务，平均需要 14.4 年的教育背景（相当于大专学位），远高于整体经济活动平均所需的 13.2 年。 <img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://wpimg-wscn.awtmt.com/07aff8d6-690b-49a1-b236-484d52733ac5.jpeg?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" width="950" height="566" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://wpimg-wscn.awtmt.com/07aff8d6-690b-49a1-b236-484d52733ac5.jpeg"/> AI 正在系统性地剔除工作中的「高智力」部分。 对于技术撰稿人或旅行社代理人来说，这可能是灾难性的。 AI 接管了分析行业动态、规划复杂行程这些需要「脑子」的活，留给人类的可能只剩下画草图、收发票等琐碎工作。 你的工作还在，但工作的「含金量」被抽空了。 当然，也有受益者。 比如房地产经理，当 AI 搞定了记账和合同比对这些枯燥的行政工作后，他们可以将精力集中在需要高情商的客户谈判和利益相关者管理上——这反而是一种「再技能化」（Upskilling）。 Anthropic 谨慎地表示这只是基于现状的推演，而非必然的预言。 但它敲响的警钟是真实的。 如果你的核心竞争力仅仅是处理复杂的信息，那么你正处于风暴中心。 <h2>生产力回归「黄金年代」？</h2> 最后，让我们回到宏观视角。 Anthropic 修正了他们对美国劳动生产率的预测。 在剔除 AI 可能的错误和失败后，他们预计 AI 将在未来十年每年推动生产率增长 1.0% 到 1.2%。 这看起来比之前 1.8% 的乐观估计缩水了三分之一，但千万不要小看这 1 个百分点。 这足以让美国的生产率增速重回 1990 年代末互联网繁荣时期的水平。 而且，这仅仅是基于 2025 年 11 月的模型能力。随着 Claude Opus 4.5 的入场，以及「增强模式」（即人们不再试图把工作全丢给 AI，而是更聪明地与 AI 协作）在用户行为中逐渐占据主导地位，这个数字还有巨大的上行空间。 <h2>结语</h2> 翻阅整份报告，最让人感慨的不尽然是 AI 变得多强，更多是人类适应得有多快。 我们正在经历一场从「被动自动化」到「主动强化」的迁徙。 在这场变革中，AI 就像一面镜子，它接管了那些需要高学历却可以通过逻辑推演完成的任务，从而倒逼我们去寻找那些无法被算法量化的价值。 在这个算力过剩的时代，人类最稀缺的能力，不再是寻找答案，而是定义问题。风险提示及免责条款 市场有风险，投资需谨慎。本文不构成个人投资建议，也未考虑到个别用户特殊的投资目标、财务状况或需要。用户应考虑本文中的任何意见、观点或结论是否符合其特定状况。据此投资，责任自负。 </div>

谷歌-C

Anthropic 发布的《AI 抢饭碗报告》揭示，AI 在复杂任务中的效率提升显著，尤其是需要高学历的工作。报告指出，AI 不仅替代了部分人类思考，还导致了去技能化现象。数据表明，AI 在高难度任务中加速效果更为明显，甚至能将工作速度提升至 12 倍。人机协作成为未来职场的关键，懂得如何与 AI 合作的人将更具竞争力。

- AI 正在加速复杂任务的效率，尤其是高学历工作领域。  
- 人机协作可提高成功率，任务时长上限显著增长。  
- 教育差异使富裕地区更深度应用 AI，低收入国家仍在基础学习。

Anthropic 刚发布了一份「AI 抢饭碗报告」：学历越高越「被抢」