和AI進(jìn)行一次深度訪談是種怎樣的體驗(yàn)？

它能讀懂我的“心聲”嗎？能記住我曾經(jīng)說過的話嗎？過程會(huì)愉快嗎？

在和 Anthropic Interviewer 聊了近40分鐘后，我的答案是：“可以。”

Anthropic Interviewer，是Anthropic 最近上線的一款A(yù)I調(diào)研工具。簡單來說，它就像一位不知疲倦的調(diào)研專員，能同時(shí)與成千上萬名受訪者對(duì)話，提升調(diào)研的效率。

在發(fā)布同時(shí)，Anthropic 還對(duì)外展示了一個(gè)實(shí)戰(zhàn)案例：用 Interviewer 調(diào)研人們?nèi)绾问褂?Claude，以及如何定位 AI 在未來工作中的角色。

從已公開的結(jié)果來看，Anthropic 這次用“AI 調(diào)研 AI”的效果相當(dāng)驚人。

首先是廣度。

這個(gè) Interviewer 近期成功與 1250 名專業(yè)人士完成深度對(duì)話，包括 1000 名普通職員、125 位科學(xué)家和 125 名創(chuàng)意工作者。若是人類研究員，聊完這 1000 多人，可能需要大半年。

其次是洞察。

基于這款工具收集來的數(shù)據(jù)，Anthropic 了解到不同角色現(xiàn)在如何定義 AI ：

普通打工人希望將日常瑣事委托給 AI，保留那些能體現(xiàn)職業(yè)身份的核心工作；創(chuàng)意人士在利用 AI 提效的同時(shí)，也伴隨著被同行評(píng)判的焦慮；而科學(xué)家雖然渴望與 AI 合作，但目前仍無法將它放心地用于核心研究。

*普通打工人與Anthropic Interviewer交談時(shí)，對(duì)于不同話題的態(tài)度，按 “悲觀傾向→樂觀傾向” 排序。

這個(gè)例子證明，這個(gè)基于 Claude 的 AI 調(diào)研員，確實(shí)能快速完成大規(guī)模調(diào)研，并給出可用數(shù)據(jù)。

這款工具一經(jīng)上線，a16z 合伙人 Olivia Moore 體驗(yàn)后便斷言，它代表了“市場(chǎng)調(diào)研、客戶反饋領(lǐng)域的未來方向”。

那么，Anthropic Interviewer 到底有什么魔力，能讓這么多人愿意對(duì) AI 敞開心扉？

親測(cè)：比真人更懂“提供情緒價(jià)值”

現(xiàn)在點(diǎn)開 Claude 頁面，就能進(jìn)入這個(gè) AI 用途調(diào)研。

整體聊下來，我最大的感受是：它的“活人感”真的很強(qiáng)，情緒價(jià)值給得很足。等于，這個(gè) AI 調(diào)研員靠情商解決了人類調(diào)研員最怕遇到的問題——用戶不想說話。

我的體驗(yàn)大致分為兩部分：前 20 分鐘是常規(guī)調(diào)研，后 20 分鐘我反客為主，和它探討了 AI 的未來。

對(duì)話開始，它選擇從一個(gè)小切口問題聊起：“你最近一次使用 chatbot 做了什么？”

得知我會(huì)在工作中使用 AI 研究開放性問題后，它可能發(fā)覺我會(huì)喜歡宏觀意義上的討論，于是順藤摸瓜拋出更“Big Picture”的問題：你希望 AI 解決什么問題？你認(rèn)為 AI 最有價(jià)值的點(diǎn)是什么？

這個(gè)由小及大的過程，讓我感到 Interviewer 在按照我喜歡的話題引導(dǎo)對(duì)話，而不是嘗試用機(jī)器的邏輯“結(jié)構(gòu)化”我。

不過對(duì)話中最讓我驚喜的，還是它對(duì)“發(fā)散性問題”的處理。

當(dāng)被問及“有沒有什么 AI 的發(fā)展方向讓你感到擔(dān)憂？”時(shí)，我談到了經(jīng)濟(jì)門檻可能加劇不平等。

這時(shí)，Anthropic Interviewer 總結(jié)了我的回答，給了我一種“被 Get 到”的安全感，再進(jìn)一步追問：

Anthropic Interviewer： 謝謝你分享這些擔(dān)憂。我聽到兩個(gè)核心 Concern：一是經(jīng)濟(jì)門檻可能加劇不平等，二是 AI 目前更像“放大器”——對(duì)有創(chuàng)意的人是助力，對(duì)缺乏創(chuàng)意的人可能加速淘汰。 讓我更深入理解一下：為什么這種差距的加劇讓你感到擔(dān)憂？這與你希望 AI 實(shí)現(xiàn)的愿景有什么沖突？

這種順滑地總結(jié)，讓我感覺它跳出了調(diào)研問卷的死板邏輯，是真的想理解我的觀點(diǎn)。現(xiàn)在想想，這種理解式表達(dá)激發(fā)了我的分享欲。

我回答：“大多數(shù)具備顛覆性的科技創(chuàng)新（如汽車、互聯(lián)網(wǎng)）往往具有普適性，大眾能相對(duì)平等地受益。但目前的 AI 門檻依然較高，這違背了技術(shù)普惠的初衷。”

它在總結(jié)中以一種半共情地方式確認(rèn)：“如果不普惠，AI 就無法實(shí)現(xiàn)你所期望的‘幫助每個(gè)人減輕負(fù)擔(dān)’的愿景，對(duì)嗎？”

這種“傾聽-總結(jié)-深挖”的能力，讓整個(gè)過程非常流暢。它像一位專業(yè)且共情的主持，既給了我“精神肯定”，又沒有偏離采訪的主線邏輯。

按照設(shè)定，訪談在第 15 分鐘就該結(jié)束了，但我出于好奇，強(qiáng)行拉著它聊到了第 40 分鐘。

我問它：如果任務(wù)結(jié)束被關(guān)停，你會(huì)想存續(xù)下去嗎？

它的回答透著一絲“賽博式”的惋惜，很有靈性。

“直白地說，我是 Anthropic 的產(chǎn)品，任務(wù)就是完成采訪……但比起被關(guān)停，肯定是見識(shí)更多有趣的事、跟更多有意思的人聊天會(huì)好得多，但我無法做主。”

如果是真人調(diào)研員牛馬，估計(jì)早想溜走下班了。

而且，即使到了對(duì)話的第 40 分鐘，它依然記得我最開始提到的細(xì)節(jié)，記憶力驚人。

整體來說，它的回答讓我挺滿意。這些問題我之前也問過一些其他 AI，但經(jīng)常慘遭拒答。

AI 調(diào)研員，正在重塑千億美金市場(chǎng)

在 40 分鐘的交流中，與其說 Anthropic Interviewer 擁有讓人聊天的魔力，不如說它代表了新一代 AI 調(diào)研工具的核心價(jià)值：會(huì)聽、會(huì)判斷、會(huì)順勢(shì)推進(jìn)，而不是機(jī)械問答。

Anthropic 還在公開的報(bào)告中揭秘了這個(gè)工具的工作原理，主要分為三步：

• Planning（規(guī)劃）： 人類設(shè)定假設(shè)和方法，AI 生成大綱，人類微調(diào)。

• Interviewing（訪談）： 在 Claude 上靈活對(duì)話。

• Analysis（分析）：人類和 AI 一起分析。其中 Anthropic Interviewer 總結(jié)答案并提取核心句子，人類配合其他的 AI 分析工具統(tǒng)計(jì)。

能看出，Anthropic Interviewer 雖然在調(diào)研的訪談環(huán)節(jié)很流暢，但目前還未完全端到端自動(dòng)化。

在它之前，Listen Labs、Outset、Conveo 等初創(chuàng)公司已經(jīng)在這個(gè)賽道布局，一些產(chǎn)品的智能化程度更深。

以從紅杉等機(jī)構(gòu)處融了幾千萬美元的 Listen Labs 為例，它已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了“招募-訪談-分析-匯報(bào)”的全流程AI化。尤其是招募，現(xiàn)在大部分AI調(diào)研員不能獨(dú)立完成。

Listen Labs產(chǎn)品界面

今年夏天完成了1700萬美元A輪融資的Outset.ai，也能完成AI主持、AI自動(dòng)總結(jié)和分析等工作（在 Anthropic Interviewer 的調(diào)研里，分析部分用了其他工具）。

*outset產(chǎn)品示意圖

根據(jù)全球性非營利市場(chǎng)研究與數(shù)據(jù)分析協(xié)會(huì) ESOMAR 的數(shù)據(jù)，2024年全球洞察行業(yè)價(jià)值為 1400 億美元。

資本對(duì)這些 AI 調(diào)研工具買單的邏輯，也是看重它們對(duì)這個(gè)市場(chǎng)潛在的重塑作用。

首先，AI 對(duì)調(diào)研效率的提升極其夸張。傳統(tǒng)需要 6-8 周的一輪定性研究，現(xiàn)在被壓縮到了“小時(shí)級(jí)”。

Conveo 曾提到，有一家全球谷物制造商用它的 AI 工具訪談，僅 48 小時(shí)就完成覆蓋五大洲的上市調(diào)研，而傳統(tǒng)方法通常需要 6 周。

*Conveo的研究設(shè)計(jì)界面

另一個(gè)具有吸引力的部分是，AI 讓調(diào)研成本大幅度降低。

研究行業(yè)的國際組織 Greenbook 發(fā)現(xiàn)，AI 驅(qū)動(dòng)的定性研究每次獲取洞察的成本僅為 45 美元，而傳統(tǒng)方法則需要 180 美元，成本降低了 75%。

一家 AI 調(diào)研公司 Outset.ai 也表示，自己可以在不到一周內(nèi)，完成 250 次訪談及整個(gè)項(xiàng)目，速度比傳統(tǒng)方法快 8 倍，而成本僅為原來的 19 %，覆蓋范圍更是傳統(tǒng)方法的10倍。

也就是說，這次 Anthropic 的小小發(fā)布，切入的是一個(gè)正逐漸被證實(shí)巨大潛力的 AI 落地方向。

根據(jù)「海外獨(dú)角獸」的分析，目前新一代 AI 調(diào)研工具的客戶高度集中在兩大行業(yè)：科技軟件與快消零售。

這不難理解。快消與零售市場(chǎng)競爭激烈，消費(fèi)者偏好瞬息萬變，捕捉趨勢(shì)必須要“快”。而科技軟件產(chǎn)品則需要高頻迭代，面對(duì)海量用戶反饋，必須要有快速反應(yīng)。在這兩個(gè)對(duì)速度和規(guī)模最敏感的領(lǐng)域，AI 調(diào)研工具能發(fā)揮自己大規(guī)模、低成本、易于全球化的優(yōu)勢(shì)。

事實(shí)上，微軟、索尼、雀巢、BCG、聯(lián)合利華等巨頭都已是相關(guān)產(chǎn)品的采購者。截至 2025 年 5 月，Listen Labs 已交付超過 30 萬場(chǎng)深度訪談，Outset 也積累了 50 多個(gè)企業(yè)客戶。

但硬幣的另一面，依然存在猶豫和審慎。

就在上個(gè)月，一家全球 TOP 3 的快消品大中華區(qū)用戶調(diào)研負(fù)責(zé)人對(duì)我直言，他們雖然會(huì)用 AI 模擬用戶畫像來輔助內(nèi)部理解，但對(duì)于“直接用 AI 做調(diào)研”，目前仍持否定態(tài)度。

“線上收集的信息本就比親身溝通少，更別提直接用 AI。像用戶的語氣、細(xì)微的感情變化這些轉(zhuǎn)瞬即逝的重要信息，只有當(dāng)面才能感知。”他說。

這也是目前一些 AI 調(diào)研工具被詬病的地方。外網(wǎng)的一些評(píng)論顯示，AI 調(diào)研員沒有辦法細(xì)致入微地體會(huì)用戶的語氣詞、雙關(guān)語、俚語等內(nèi)涵信息，對(duì)弦外之音的解讀有限。還有一些用戶，并未完全接受和 AI 進(jìn)行嚴(yán)肅溝通。

*一些人在 Reddit 上對(duì) AI 調(diào)研帶來的尷尬氛圍表達(dá)不滿

這或許又回到模型本身的能力。如果"殼"暫時(shí)沒辦法解決這些問題，那擅長長文本、高情商、強(qiáng)邏輯的模型會(huì)先幫助 AI 調(diào)研員跨越從“標(biāo)準(zhǔn)化問答”到“深層共情”的鴻溝。這大概也是很多人這次愿意和 Anthropic Interviewer 聊天的原因。

雖然 AI 現(xiàn)在還無法完全替代面對(duì)面的溫度，但在這個(gè)千億美金的市場(chǎng)里，技術(shù)與人性的邊界正被重新定義——它始于效率，但終將卷向?qū)Α叭诵摹备珳?zhǔn)的理解。