Anthropic 在 2025 年 3 月 27 日發布了第二份「Anthropic Economic Index」報告，分析 Claude 3.7 Sonnet 上線後 11 天內、共 100 萬筆 Claude.ai 免費版與 Pro 版的匿名對話。這份報告不只是追蹤模型表現，更試圖回答一個實際問題：當更強的模型出現，人們實際上用它來做什麼？
使用分佈的變化：編碼、教育與科學應用增加
報告指出，與上一份樣本（2024 年 12 月至 2025 年 1 月）相比，編碼、教育與科學相關的對話佔比有「適度增加」。Anthropic 表示，編碼佔比上升符合預期，因為 Claude 3.7 Sonnet 在編碼基準測試中表現更好；但教育與科學應用的增長，可能反映 AI 在經濟中的持續擴散、編碼技術應用於新領域，或是模型能力出現意料之外的提升。
值得注意的是，這份數據顯示的是「佔比」而非絕對使用量，因此某個類別佔比下降不代表使用人數減少，只是相對成長較慢。
擴展思考模式：技術與創意任務的偏好工具
Claude 3.7 Sonnet 新增的「擴展思考模式」讓模型在回答複雜問題時能思考更久。數據顯示，這個模式最常用於技術與創意解題場景：與電腦與資訊研究科學家相關的任務中，近 10% 使用擴展思考；軟體開發者約 8%；多媒體藝術家約 7%；電玩設計師約 6%。
Anthropic 也釋出一個新數據集，將每個 O*NET 任務對應到其擴展思考模式的使用比例，供研究者進一步分析。
增強 vs. 自動化：比例不變，但學習互動增加
報告區分「增強式使用」（例如學習或迭代輸出）與「自動化使用」（例如直接完成任務或除錯）。整體而言，增強式使用仍佔 57%，與上次報告相同。不過，學習互動（使用者要求 Claude 解釋或提供資訊）的佔比從約 23% 上升到約 28%。
不同職業類別的增強程度差異明顯：社區與社會服務類任務（如教育與輔導）的增強比例接近 75%；而生產或電腦與數學相關任務則接近 50-50%。報告強調，沒有任何職業類別是自動化主導。
更細看特定職業，文案與編輯相關任務展現最高的「任務迭代」比例（人機共同協作）；翻譯與口譯相關任務則展現最高的「指令式」行為（模型在最少人為介入下完成翻譯）。
從上而下到由下而上：630 個真實使用類別
過去分析依賴美國勞工部的 ONET 資料庫，但通用模型可能用於 ONET 未涵蓋的任務。為此，Anthropic 釋出一個「由下而上」的使用分類數據集，包含 630 個細分類別，分為三個層級，並附有描述、使用普遍度與增強/自動化比例。
幾個有趣的類別包括：協助水資源管理系統與基礎設施專案、建立具互動視覺化的物理模擬、協助字型選擇與疑難排解、協助求職文件、提供電池技術與充電系統指導，以及處理程式碼與資料庫中的時區問題。
對產品建構者的啟示
這份報告對產品經理與 AI 工具開發者至少有兩個實用價值。第一，擴展思考模式的使用分佈顯示，使用者會在「需要深度推理」的任務上主動開啟此模式，這暗示產品設計可以考慮在偵測到複雜任務時，自動建議或啟用類似功能。第二，增強式使用仍佔多數，意味著多數人把 AI 當作協作夥伴而非取代者，產品應著重於「人機協作」的流程設計，而非追求全自動化。
Anthropic 已將相關數據集公開在 Hugging Face 上，有興趣的團隊可以直接下載分析，作為產品決策的參考。
限制與下一步
這份報告的樣本僅限 Claude.ai 免費版與 Pro 版的對話，且時間範圍只有 11 天，因此推論到整體勞動市場時需謹慎。Anthropic 也表示，O*NET 的任務描述可能無法完全反映 Claude 的實際用途，例如「美術家」相關任務可能更多是數位藝術而非傳統繪畫。
對於產品建構者，這份數據提供了一個難得的「真實使用」視角，但建議搭配自家產品的使用者行為數據，才能得出更貼近自身情境的結論。
參考來源
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