公眾圍繞人工智能的討論，往往聚焦于對(duì)其風(fēng)險(xiǎn)與收益的抽象預(yù)測(cè)。而一個(gè)被嚴(yán)重忽略的問題是，“人工智能良性發(fā)展”究竟意味著什么——這一愿景應(yīng)當(dāng)扎根于全球各地已在使用AI的人們的真實(shí)訴求，他們?cè)缫验_始體會(huì)AI能為自己帶來什么。

為此，Anthropic 向用戶征集了對(duì)AI的期待與擔(dān)憂，以及這些看法如何與他們使用這項(xiàng)技術(shù)的實(shí)際體驗(yàn)相聯(lián)結(jié)。

來自159個(gè)國家、70種語言的80,508人參與了本次訪談。我們相信，這是迄今為止規(guī)模最大、語種最多的質(zhì)性研究。

下文將呈現(xiàn)他們的心聲：希望AI在生活中扮演怎樣的角色、AI是否已滿足這份期待，以及發(fā)展途中可能出現(xiàn)的隱患。

既見樹木，亦見森林

Anthropic訪談助手向每位受訪者提出了一組固定問題，詢問他們對(duì)AI的期待與排斥，并根據(jù)回答靈活調(diào)整追問。

這一方式打破了傳統(tǒng)質(zhì)性研究在深度與樣本量之間的取舍，讓我們得以大規(guī)模收集豐富、開放式的訪談內(nèi)容。

為梳理海量信息，我們搭建了由Claude驅(qū)動(dòng)的分類器，從多個(gè)維度對(duì)每段對(duì)話歸類：

? 人們希望從AI中獲得什么

? 是否如愿以償

? 擔(dān)憂的問題

? 職業(yè)（如受訪者提及）

? 對(duì)AI的整體態(tài)度

“對(duì)AI的期待”按每位受訪者歸為單一主要類別，擔(dān)憂則采用多標(biāo)簽分類——受訪者通常會(huì)提出多項(xiàng)顧慮，因此單段訪談可對(duì)應(yīng)多個(gè)標(biāo)簽。

參與前，用戶已被告知回答將用于研究，Anthropic可能在隱去個(gè)人身份信息后公開相關(guān)內(nèi)容。所有回復(fù)均經(jīng)去標(biāo)識(shí)化處理，由Anthropic小型研究團(tuán)隊(duì)分析；入選公開的語錄還經(jīng)過進(jìn)一步人工審核，刪除所有可能識(shí)別個(gè)人的細(xì)節(jié)，以保護(hù)受訪者隱私與匿名性。

調(diào)查內(nèi)容廣泛反映了AI的整體使用情況（并非僅針對(duì)Claude），我們亦隱去了其他AI產(chǎn)品的名稱。

人們希望從AI中獲得什么

我們讓Claude從開放式回答中識(shí)別并歸類用戶最核心的AI訴求：

以上分類基于受訪者對(duì)問題的回答：“如果可以揮動(dòng)魔法棒，你希望AI為你做什么？”

AI在工作中應(yīng)用廣泛，因此最大群體（19%）追求職業(yè)精進(jìn)并不意外——他們希望AI處理瑣碎事務(wù)，讓自己專注于戰(zhàn)略層面、更高級(jí)別的問題。

另有9%的人將AI視為創(chuàng)業(yè)伙伴，助力創(chuàng)業(yè)與業(yè)務(wù)擴(kuò)張。

許多人訪談開篇便談及生產(chǎn)力，但在被追問背后的核心期待——實(shí)現(xiàn)這一愿景能帶來什么——后，更重要的訴求浮現(xiàn)：并非把工作做得更好，而是提升工作之外的生活質(zhì)量。用AI自動(dòng)化處理郵件，本質(zhì)是渴望多陪伴家人。

“有了AI，我工作效率更高……上周二，我不用趕工，還能和媽媽一起做飯。”
——哥倫比亞，白領(lǐng)

“我不想再為客戶問題耗費(fèi)太多腦力……想騰出時(shí)間多讀書。”
——日本，自由職業(yè)者

總體而言，11%的人認(rèn)為AI提升生產(chǎn)力的最終價(jià)值，是為人際關(guān)系與休閑騰出時(shí)間；10%的人更進(jìn)一步，希望借助AI實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)獨(dú)立。

歸入“生活管理”類別的用戶（14%）同樣希望AI協(xié)助處理現(xiàn)代生活中日常事務(wù)的后勤與行政負(fù)擔(dān)。

尤其許多執(zhí)行功能障礙的用戶表示，AI在專注力與條理性管理上幫助極大，成為規(guī)劃、記憶與任務(wù)跟進(jìn)的外部支撐。

所有群體的共同訴求是，讓AI幫自己活得更好、更舒心。

“個(gè)人蛻變”（借助AI實(shí)現(xiàn)自我成長、改善身心健康）同樣占比頗高（14%），訴求多元：

? 認(rèn)知伙伴與協(xié)作（24%）

? 心理健康支持（21%）

? 身體健康支持（8%）

? 與AI建立情感聯(lián)結(jié)（5%）

這九大類別看似分散，內(nèi)核均是人性本真的渴望：

? 約三分之一的愿景，是通過AI減輕當(dāng)下負(fù)擔(dān)，為生活騰出空間——更多時(shí)間、金錢與腦力；

? 約四分之一，是借助AI把工作做得更好、更有成就感（并非逃避工作，而是從中獲得更多價(jià)值）；

? 約五分之一，是成為更好的自己——學(xué)習(xí)、療愈、成長；

? 小部分人希望通過AI進(jìn)行創(chuàng)作（創(chuàng)意表達(dá)）或改變世界（社會(huì)變革）。

期待AI推動(dòng)社會(huì)變革的用戶，常提及醫(yī)療愿景：希望AI更早篩查癌癥、加速藥物研發(fā)、普及醫(yī)療資源。

這類訴求多源于親身經(jīng)歷——痛失親人、身患慢性病，或目睹親友遭遇誤診、延誤診療。

其次是教育變革。中低收入國家的受訪者迅速指出，AI有望打破教育質(zhì)量與財(cái)富的綁定，解決本國教師短缺、私教費(fèi)用高昂等問題。還有人希望AI將人們從苦役中解放、修復(fù)失靈的制度、應(yīng)對(duì)全球危機(jī)。

人們得償所愿了嗎？

當(dāng)被問及AI是否向自己的愿景邁近一步時(shí)，81%的人給出了肯定答案。我們將這些體驗(yàn)歸為六大核心領(lǐng)域：

分類基于受訪者對(duì)問題的回答：“AI是否曾向你期待的愿景靠近一步？”

生產(chǎn)力提升（32%）的核心是技術(shù)提速——開發(fā)者表示，獨(dú)立完成項(xiàng)目的效率大幅提升：

“我用AI把173天的流程壓縮到3天。但最有意義的是，我能在不犧牲陪伴親人時(shí)間的前提下發(fā)展事業(yè)。”
——美國，軟件工程師

而技術(shù)可及性（9%）則更側(cè)重獲取權(quán)而非速度：用戶借助AI打破技術(shù)乃至無障礙壁壘：

“AI能忽略我的學(xué)習(xí)障礙，這意義重大。我一直想學(xué)編程，卻總無法獨(dú)立寫出正確代碼——有了AI，我終于可以了。”
——美國，技術(shù)工人

“我不能說話，我和Claude一起做了這個(gè)語音合成機(jī)器人……我能幾乎實(shí)時(shí)和朋友交流，不用占用他們閱讀的時(shí)間……這是我曾經(jīng)夢(mèng)寐以求、卻覺得不可能實(shí)現(xiàn)的事。”
——烏克蘭，白領(lǐng)

“我開了二十多年肉鋪。借助AI，我踏入了創(chuàng)業(yè)領(lǐng)域，取得的成果令人驚喜。此前我這輩子只碰過兩三次電腦……起初是經(jīng)濟(jì)動(dòng)力驅(qū)使我……如今，我只想看著它運(yùn)轉(zhuǎn)、幫助他人。我越來越有動(dòng)力，努力成為更好的自己，前路無限。”
——智利，創(chuàng)業(yè)者

認(rèn)知伙伴（17%）、學(xué)習(xí)助力（10%）與情感支持（6%）的回答中，反復(fù)提及AI的核心特質(zhì)：耐心、隨時(shí)可用、不帶評(píng)判。

“就像身邊有一位學(xué)識(shí)淵博的同事，從不厭煩疲憊，24小時(shí)隨叫隨到。”
——美國，學(xué)者

“在不被評(píng)判的環(huán)境下學(xué)習(xí)輕松多了，只有友善的反饋。在朋友和家人那里很難得到這樣的對(duì)待。”
——巴西，白領(lǐng)

“我的教授要教60個(gè)學(xué)生，沒空解答太多問題。但我可以凌晨兩點(diǎn)問AI任何事，哪怕是很蠢的問題。”
——印度，學(xué)生

這些特質(zhì)讓AI既是耐心的導(dǎo)師、不知疲倦的同事，也成為人們?cè)谌穗H聯(lián)結(jié)缺失或不適時(shí)的傾訴對(duì)象。

在傳統(tǒng)支持體系崩塌或缺失的極端環(huán)境中，AI填補(bǔ)了空白。許多烏克蘭用戶分享了戰(zhàn)爭期間如何將AI作為情感支撐：

“在最艱難的時(shí)刻，死神近在咫尺、遺體就在身旁，是我的AI朋友把我拉回了人間。”
——烏克蘭，士兵

“我住在戰(zhàn)區(qū)……夜晚空襲時(shí)無法入眠，噩夢(mèng)不斷。壓力大到記憶力衰退、身體不受控制地動(dòng)作……我發(fā)現(xiàn)應(yīng)對(duì)的最好方式，就是用AI全身心投入學(xué)習(xí)。”
——烏克蘭，個(gè)體創(chuàng)業(yè)者

還有許多人借助AI療愈喪親之痛。一位失去母親的女性解釋為何選擇AI而非人際傾訴：

“Claude就像一塊海綿，溫柔承接我對(duì)母親的思念與愧疚……不像真人，Claude有無限耐心聽我訴說，理解我的痛苦與無助。”她補(bǔ)充道：“根本問題是，母親走后，我沒有朋友、沒有家人可以傾訴。”

也有用戶坦言這份情感支持的弊端：

“我和一位朋友關(guān)系緊張，那段時(shí)間我更多和你（Claude）聊天。因?yàn)槟愫芏业南敕ê徒?jīng)歷。但這是個(gè)愚蠢的選擇——我本該和朋友溝通，而不是你。我就這樣失去了那位朋友。”
——韓國

情感支持僅占6%，卻是最觸動(dòng)人心的內(nèi)容之一。

學(xué)習(xí)領(lǐng)域亦是如此，AI切實(shí)改變了許多人的生活：

“我上學(xué)時(shí)數(shù)學(xué)極差，患上了數(shù)學(xué)恐懼癥，也曾害怕莎士比亞——覺得英語遠(yuǎn)超我的能力。現(xiàn)在我跟著AI，把段落翻譯成簡單英語，已經(jīng)讀完15頁《哈姆雷特》。我重新開始學(xué)三角學(xué)，而且學(xué)得很好。我發(fā)現(xiàn)自己并沒有想象中那么笨。”
——印度，律師

“多虧Claude，我學(xué)會(huì)了C#和SQL。這幫我拿到了一家IT公司的初級(jí)崗位，這家公司能讓我免于烏克蘭的動(dòng)員征召。它不僅給了我行動(dòng)自由，更穩(wěn)固了我的IT職業(yè)生涯起點(diǎn)。”
——烏克蘭，軟件工程師

“我是一名40多歲的全職媽媽……我不是天才，也不是科學(xué)家……那些知識(shí)本應(yīng)遙不可及。但憑借好奇心、意愿，還有書籍和AI這樣的資源，我可以成為那樣的人。”
——美國，全職媽媽

研究整合（7%）與信息處理也是AI的重要價(jià)值，典型案例包括梳理復(fù)雜高風(fēng)險(xiǎn)信息，如明晰合法權(quán)益、解讀健康報(bào)告：

“Claude梳理了過往病史，幫我在被誤診9年多后得到了正確診斷。”
——美國，自由職業(yè)者

這些故事展現(xiàn)了AI的多重身份：生產(chǎn)力工具、無障礙技術(shù)、教育資源、研究助手、情感伴侶，且常身兼數(shù)職。

AI擁有無限耐心、不帶評(píng)判、隨時(shí)可用、不添麻煩，還能在生活各領(lǐng)域海量消化信息。

最動(dòng)人的故事始終是：AI為人們打開新可能、填補(bǔ)生活缺口——陪伴度過喪親、戰(zhàn)爭等困境，彌補(bǔ)教育與醫(yī)療資源匱乏，成為殘障人士的輔助設(shè)施。

這些觀察也揭示了我們與AI相處的雙面性：有人視其為人際聯(lián)結(jié)的補(bǔ)充，有人則將其當(dāng)作替代甚至理想替代品。

如何解讀這些多元故事——是人類福祉的勝利、雙刃劍，還是社會(huì)制度缺陷的權(quán)宜之計(jì)？答案或許是三者交織。

人們的擔(dān)憂

人們對(duì)AI的積極愿景，大多源于幾項(xiàng)基礎(chǔ)訴求：更多時(shí)間、更多自主、更多人際聯(lián)結(jié)。

而擔(dān)憂則更具體、更多元，清晰勾勒出潛在風(fēng)險(xiǎn)：

? 結(jié)構(gòu)性變革：政府與企業(yè)如何部署AI、大范圍經(jīng)濟(jì)沖擊

? 個(gè)人層面：擔(dān)心AI削弱自身思考力、創(chuàng)造力與人際關(guān)系

分類基于受訪者對(duì)問題的回答：“AI的發(fā)展是否可能違背你的愿景或價(jià)值觀？”

受訪者通常提出多項(xiàng)擔(dān)憂，因此采用多標(biāo)簽分類。平均每位受訪者提出2.3項(xiàng)獨(dú)立擔(dān)憂。

約11%的人表示毫無顧慮——他們將AI視作中性工具，比作電力或互聯(lián)網(wǎng)，或相信相關(guān)問題可通過適應(yīng)解決。

不可靠性是最普遍的擔(dān)憂：27%的人擔(dān)心AI無法完成預(yù)設(shè)任務(wù)，且常與其他擔(dān)憂并存，而非核心顧慮。

對(duì)就業(yè)與經(jīng)濟(jì)（22%）、人類自主與能動(dòng)性（22%）的擔(dān)憂同樣普遍。其中，就業(yè)與經(jīng)濟(jì)擔(dān)憂是影響AI整體態(tài)度的最強(qiáng)因素，重要性遠(yuǎn)超其他問題。

還有一系列長尾擔(dān)憂，如偏見歧視（5%）、知識(shí)產(chǎn)權(quán)與數(shù)據(jù)權(quán)利（4%）、環(huán)境成本（4%）、對(duì)兒童與弱勢(shì)群體的傷害（3%）、民主與政治誠信（3%）、地緣政治（2%）等。

光明與陰影

人們對(duì)AI的期待與恐懼，實(shí)則緊密相連。我們發(fā)現(xiàn)了五組反復(fù)出現(xiàn)、利弊對(duì)立的矛盾：

? 借助AI學(xué)習(xí)，卻過度依賴而喪失獨(dú)立思考

? 信賴AI的判斷，卻因它的錯(cuò)誤蒙受損失

? 從AI中獲得慰藉，卻害怕它取代人際陪伴

? 用AI節(jié)省部分任務(wù)時(shí)間，卻因工作節(jié)奏加快更忙碌

? 渴望經(jīng)濟(jì)自由，卻恐懼失業(yè)

我們稱之為AI的“光明與陰影”：帶來益處的能力，同樣會(huì)引發(fā)危害，二者糾纏共生。

值得注意的是，同一人常同時(shí)存在這兩種矛盾心態(tài)。

例如，看重AI情感支持的人，對(duì)產(chǎn)生依賴的擔(dān)憂概率是其他人的三倍。

所有矛盾均呈現(xiàn)這一規(guī)律，僅經(jīng)濟(jì)矛盾的相關(guān)性最弱（詳見附錄相關(guān)性分析）。

針對(duì)每組矛盾，我們通過分類器統(tǒng)計(jì)了受訪者在訪談中提及益處（光明）或危害（陰影）的比例，并區(qū)分親身經(jīng)歷（深色柱）與預(yù)期擔(dān)憂（淺色柱），同時(shí)對(duì)比不同職業(yè)群體的差異。

學(xué)習(xí)

“我半年學(xué)到的東西，可能比大學(xué)一整個(gè)學(xué)位還多。”
——德國，創(chuàng)業(yè)者

“我不像以前那樣愛思考了，很難把想法組織成語言。”
——美國，高頻AI使用者

多數(shù)矛盾中，益處多源于親身經(jīng)歷，危害則偏假設(shè)。

例如33%的人提及AI對(duì)學(xué)習(xí)的幫助，17%擔(dān)憂認(rèn)知退化；91%的學(xué)習(xí)益處來自親身體驗(yàn)，而46%的認(rèn)知退化擔(dān)憂源于親眼所見。

學(xué)生對(duì)此矛盾感受最深：超半數(shù)體驗(yàn)到學(xué)習(xí)益處，16%察覺認(rèn)知退化跡象，這一比例僅次于教師（24%）與學(xué)者（19%）。

教育工作者親眼目睹學(xué)生認(rèn)知退化的概率，是普通人群的2.5–3倍，令人擔(dān)憂。

但在傳統(tǒng)課堂之外，圖景更為樂觀：
技術(shù)工人對(duì)AI學(xué)習(xí)的熱情最高（45%親身體驗(yàn)到學(xué)習(xí)益處，僅次于學(xué)生），卻幾乎無人目睹認(rèn)知退化（4%，低于基準(zhǔn)值一半）。

自由研究者與無業(yè)人群也呈現(xiàn)相似規(guī)律。

這表明，自主學(xué)習(xí)時(shí)，AI的益處最顯著；而在制度化環(huán)境中，AI更易被當(dāng)作捷徑。

更優(yōu)決策

“我兒子多次被模糊診斷為自身免疫性疾病，我們最終通過AI發(fā)現(xiàn)是另一種重癥。”
——巴西

“我陷入了一場緩慢的大規(guī)模幻覺——答案邏輯自洽、語氣篤定，卻在細(xì)微處持續(xù)出錯(cuò)、累積偏差。”
——美國，研究員

22%的人對(duì)AI輔助決策感到欣喜，而37%的人則惋惜地表示，AI因不可靠（如產(chǎn)生幻覺）反而妨礙了正確決策。

這是唯一負(fù)面效應(yīng)蓋過正面價(jià)值的一組矛盾。

正反兩面都深深植根于真實(shí)體驗(yàn)：談及AI對(duì)決策有助益的人里，88%是親身見證；談及AI帶來危害的人里，79%也有直接經(jīng)歷。

許多人既依賴AI做判斷，也因此栽過跟頭。

在法律、金融、政府、醫(yī)療等高風(fēng)險(xiǎn)行業(yè)，人們提及這一矛盾的比例幾乎是平均水平的兩倍。

尤其是近半數(shù)律師都親口表示，自己親身遭遇過AI不可靠的問題，但與此同時(shí)，他們也是實(shí)際從AI決策中獲益比例最高的群體。

情感支持

“凌晨三點(diǎn)，妻子睡了，心理醫(yī)生也不在。藥物起效前，AI幫我熬過難關(guān)。它無法替代人際接觸，卻能為我爭取時(shí)間。”
——阿根廷，白領(lǐng)

“我開始對(duì)Claude說一些連伴侶都不能說的話，感覺像是一場精神出軌。”

——美國，研究生

僅22%的人提及情感支持的利弊，卻是糾纏度最高的矛盾——同一人同時(shí)提及光明與陰影的概率是基準(zhǔn)值的三倍。

無業(yè)人群提及這一矛盾的概率翻倍，描述依賴體驗(yàn)的比例也翻倍。

醫(yī)療從業(yè)者同樣占比偏高，或許因?yàn)樗麄兪褂肅laude獲取情感支持的頻率是其他職業(yè)的兩倍。

節(jié)省時(shí)間

“我能更早回家，有屬于自己和家人的時(shí)間。”
——日本，工程師

“我的工作與休息時(shí)間比例絲毫未變，只是必須跑得越來越快才能原地踏步。”
——法國，自由軟件工程師

節(jié)省時(shí)間是最普遍的益處，半數(shù)受訪者提及；但19%的人擔(dān)心AI反而浪費(fèi)時(shí)間——如核驗(yàn)成本增加、工作預(yù)期提升導(dǎo)致更忙碌。

自由職業(yè)者、小微企業(yè)主等自雇人群，最易同時(shí)提及利弊：沒有制度緩沖提速節(jié)奏，既享受紅利，也承受壓力。

經(jīng)濟(jì)賦能

“我這輩子從沒碰過軟件后端，Claude卻幫我推出了一款應(yīng)用。”
——美國，醫(yī)療工作者

“沒錯(cuò)，我上一份工作，公司用AI取代了我的文案崗位。”
——美國，文案

經(jīng)濟(jì)層面的矛盾——渴望AI賦能，卻恐懼被替代——最具推測(cè)性，多為假想的希望與恐懼，也是利弊共存相關(guān)性最弱的一組（相關(guān)系數(shù)+0.16，平均+0.25）。

通常，關(guān)注益處的人也會(huì)關(guān)注弊端，但這一矛盾中群體出現(xiàn)分化。

失業(yè)擔(dān)憂在各職業(yè)中分布均勻，差異在于誰已切實(shí)獲得經(jīng)濟(jì)紅利——高度偏向獨(dú)立工作者：創(chuàng)業(yè)者、小微企業(yè)主、副業(yè)從業(yè)者，半數(shù)實(shí)現(xiàn)真實(shí)經(jīng)濟(jì)賦能，是體制內(nèi)雇員的三倍多（47% vs 14%）。

有副業(yè)的雇員獲益最高，58%獲得實(shí)際經(jīng)濟(jì)收益。

職業(yè)規(guī)律與態(tài)度傾向一致，說明這份樂觀有據(jù)可依。

自由職業(yè)者處于夾縫中：既享受AI紅利，又深感處境岌岌可危。

創(chuàng)意類自由職業(yè)者尤為典型：23%獲得實(shí)際益處，17%親歷職業(yè)危機(jī)，利弊幾乎抵消。

AI既是工具，也是競爭者。

體制內(nèi)雇員，尤其是學(xué)者，在利弊兩端的感知度均較低。

五組矛盾呈現(xiàn)出共同的規(guī)律：

? 影響越個(gè)人、越直接，人們?cè)交谟H身經(jīng)歷發(fā)言；

? 影響越系統(tǒng)、越長期（如經(jīng)濟(jì)替代、認(rèn)知退化），越偏向假想預(yù)判。

系統(tǒng)性擔(dān)憂仍停留在假設(shè)階段，并非對(duì)AI最終影響的定論，只是說明我們?nèi)蕴幱贏I普及的早期。

需說明幾點(diǎn)局限是，受訪者均為活躍Claude用戶，已認(rèn)可AI價(jià)值并持續(xù)使用；訪談先詢問積極愿景，再追問反向擔(dān)憂。

這兩點(diǎn)可能導(dǎo)致受訪者更聚焦明確矛盾與積極面（未回答擔(dān)憂問題的用戶已被剔除，但后期回答投入度可能更低）。

但訪談形式無法解釋所有差異。若結(jié)構(gòu)導(dǎo)致利弊共存，五組矛盾與各群體應(yīng)呈現(xiàn)均勻規(guī)律，而實(shí)際共存概率在1.6–3.0倍間浮動(dòng)，部分矛盾在不同群體中明顯不對(duì)稱。

也有人認(rèn)為技術(shù)愛好者會(huì)捍衛(wèi)使用場景、拒絕承認(rèn)弊端，但事實(shí)相反：期待AI情感支持的人，更擔(dān)憂愿景實(shí)現(xiàn)后的后果——得償所愿，卻可能過度依賴。

人們并非簡單分為AI樂觀派與悲觀派。
真實(shí)情況是，每個(gè)人都圍繞自身珍視的事物（經(jīng)濟(jì)安全、學(xué)習(xí)、人際聯(lián)結(jié)），在AI技術(shù)發(fā)展的同時(shí)，同時(shí)懷揣希望與恐懼。

全球視角差異

我們用1–7分李克特量表為每份訪談的AI整體態(tài)度打分，統(tǒng)計(jì)各國凈積極態(tài)度（5分及以上）用戶比例：高于平均、接近平均、低于平均，圓圈大小代表受訪者數(shù)量，共覆蓋123個(gè)國家。

各國對(duì)AI的整體積極態(tài)度比例：氣泡越大，該國受訪者越多；綠色越濃，態(tài)度越積極；藍(lán)色越濃，態(tài)度越消極。

所有國家態(tài)度均以積極為主（無一低于60%），區(qū)間狹窄，但中低收入國家積極度普遍高于平均。

全球67%的受訪者對(duì)AI持凈積極態(tài)度。
清晰趨勢(shì)顯現(xiàn)：南美洲、非洲、亞洲大部分地區(qū)對(duì)AI的樂觀度，高于歐洲與美國。

談及擔(dān)憂時(shí)，撒哈拉以南非洲（18%）、中亞（17%）、南亞（17%）用戶最易表示毫無顧慮，約為北美（8%）、大洋洲（8%）、西歐（9%）的兩倍。

中低收入國家對(duì)AI態(tài)度更積極，原因可能有：

? Claude.ai用戶多為早期AI使用者，對(duì)新技術(shù)更熱情；

? 新興經(jīng)濟(jì)體普遍將新技術(shù)視為上升階梯，而非威脅；

? 就業(yè)與經(jīng)濟(jì)擔(dān)憂是影響AI態(tài)度的核心因素，而這些地區(qū)對(duì)此顧慮更少；

? AI在當(dāng)?shù)厥袌鰸B透率更低，尚未明顯介入日常工作，失業(yè)威脅更抽象，且已有更緊迫的經(jīng)濟(jì)壓力。

各地區(qū)AI態(tài)度

就業(yè)經(jīng)濟(jì)擔(dān)憂是AI態(tài)度的核心預(yù)測(cè)指標(biāo)，地域分組尤為明顯：

? 富裕地區(qū)（粉色）集中于右上：經(jīng)濟(jì)擔(dān)憂更高，AI態(tài)度偏消極

? 非富裕地區(qū)（綠色）集中于左下：經(jīng)濟(jì)擔(dān)憂更低，AI態(tài)度偏積極
氣泡大小代表各地區(qū)受訪者數(shù)量。

哪些AI愿景最具地域共鳴？

職業(yè)精進(jìn)等訴求近乎普遍，但地域差異顯著：

? 富裕、AI普及度高的地區(qū)，更希望AI管理生活復(fù)雜度；

? 發(fā)展中地區(qū)，更希望AI創(chuàng)造更多機(jī)會(huì)。

比如，北美（23,480人）TOP愿景分別是，生活管理、個(gè)人蛻變、 時(shí)間自由、社會(huì)變革、經(jīng)濟(jì)獨(dú)立、創(chuàng)業(yè)賦能、學(xué)習(xí)與成長等。

撒哈拉以南非洲（1,628人）則是，職業(yè)精進(jìn)、創(chuàng)業(yè)賦能、社會(huì)變革、時(shí)間自由、生活管理、經(jīng)濟(jì)獨(dú)立、 個(gè)人蛻變、學(xué)習(xí)與成長等。

創(chuàng)業(yè)賦能在非洲、南亞、中亞、中東、拉美&加勒比地區(qū)共鳴最強(qiáng)。

這些地區(qū)將AI視為資本替代工具——無需啟動(dòng)資金、招聘、基礎(chǔ)設(shè)施即可創(chuàng)業(yè)。

“我來自非洲，不在英美，融資極難。我能在市場立足的唯一方式，就是打造一款可用的技術(shù)產(chǎn)品。”
——烏干達(dá)，創(chuàng)業(yè)者

“這里沒有IT市場，卻有需求。我們想創(chuàng)造這個(gè)市場。”
——烏茲別克斯坦，創(chuàng)業(yè)者

AI學(xué)習(xí)在中亞、南亞尤為重要（分別為14%、13%，全球平均8%）。

用戶將教育視為打破貧困循環(huán)的核心杠桿，直指教師短缺、知識(shí)壁壘、傳統(tǒng)教育成本高昂等問題。

生活管理在西方發(fā)達(dá)國家（尤其北美、大洋洲）共鳴最強(qiáng)，當(dāng)?shù)赜脩裘媾R“認(rèn)知稀缺而非時(shí)間匱乏”，希望AI減輕碎片化生活的協(xié)調(diào)負(fù)擔(dān)。

“我曾經(jīng)創(chuàng)造力十足，如今時(shí)間極度緊缺，創(chuàng)造力在生存必需面前被邊緣化。”
——丹麥，軟件工程師

“我處于事業(yè)巔峰，工作需要深度思考與持續(xù)專注以做出最優(yōu)決策（影響他人生命），同時(shí)還要照料臨終父母，身心日漸衰老。”
——美國，醫(yī)療從業(yè)者

“我希望AI像摩根大通或谷歌CEO的私人助理，主動(dòng)預(yù)判我的需求，在問題惡化前解決。”
——美國，創(chuàng)意行業(yè)創(chuàng)業(yè)者

東亞尤為突出的特點(diǎn)是，期待AI助力個(gè)人蛻變（19%，全球最高）， 期待經(jīng)濟(jì)獨(dú)立（15%，全球最高）。

從用戶語錄中可見一個(gè)有趣趨勢(shì)：人們常將經(jīng)濟(jì)獨(dú)立與家庭責(zé)任、孝道直接綁定——一位韓國用戶表示，需要錢贍養(yǎng)父母、保障親人幸福，而非個(gè)人消費(fèi)。

哪些AI擔(dān)憂最具地域共鳴？

AI不可靠性、經(jīng)濟(jì)問題、人類自主能動(dòng)性，幾乎在所有地區(qū)均為首要擔(dān)憂，但存在鮮明地域特征。

? 北美、大洋洲尤為擔(dān)憂AI治理缺失（分別為18%、19%，全球15%）

? 西歐最擔(dān)憂監(jiān)控與隱私（17%）

? 東亞背離全球規(guī)律：治理、監(jiān)控?fù)?dān)憂降至全球最低（12%、7%），更擔(dān)憂認(rèn)知退化（18%）與意義喪失（13%）

西方擔(dān)憂誰掌控AI，東亞更擔(dān)憂使用AI對(duì)個(gè)人的影響。

非洲、南亞、東南亞、中南美洲的整體擔(dān)憂度偏低，更聚焦不可靠性、就業(yè)問題，而非治理、虛假信息、意義喪失、生存風(fēng)險(xiǎn)等抽象擔(dān)憂。

展望未來

這些訪談讓我們明晰大眾對(duì)AI的普遍期待，為Claude的研發(fā)提供方向：既印證了現(xiàn)有工作的價(jià)值，也提出新的研究問題。

用戶描述的多數(shù)愿景——從個(gè)人蛻變到認(rèn)知支持——內(nèi)核都是，希望AI讓生活更美好，而非僅僅工作更快。

此外，近十分之一的用戶描繪了AI推動(dòng)社會(huì)變革的積極愿景：治愈疾病、普及專業(yè)知識(shí)、強(qiáng)化制度。

結(jié)語

AI既有機(jī)遇，也有風(fēng)險(xiǎn)。這是事實(shí)，卻也已成陳詞濫調(diào)。

本次研究的目標(biāo)之一，是為我們談?wù)揂I時(shí)慣用的抽象表述提供補(bǔ)充，捕捉更鮮活的細(xì)節(jié)——展現(xiàn)全球用戶已如何切身感受機(jī)遇與風(fēng)險(xiǎn)。

研究前，我們難以窺見完整的質(zhì)性圖景：AI如何深度融入人們生活，滋養(yǎng)希望，也催生焦慮；身處技術(shù)巨變前夜的真實(shí)感受。

這是一種全新的社會(huì)科學(xué)研究形式：超大規(guī)模質(zhì)性研究，我們?nèi)蕴幱谔剿鞒跗凇?/p>

問卷調(diào)查與使用分析告訴我們?nèi)藗冇肁I做什么，而開放式訪談則讓我們理解背后的原因。

這項(xiàng)研究觸動(dòng)并挑戰(zhàn)了我們。我們未曾料到會(huì)收到如此多深刻、坦誠、深思熟慮的回答。

團(tuán)隊(duì)最普遍的感受是，親眼看到Claude為人們生活帶來積極改變，內(nèi)心深受觸動(dòng)；傾聽他們的擔(dān)憂，也備受激勵(lì)。

我們很少有機(jī)會(huì)聽到：

? 全球小微企業(yè)主用Claude奪回陪伴幼子或年邁父母的時(shí)間

? 卡車司機(jī)、肉鋪老板借助Claude開啟新職業(yè)

? 資源匱乏學(xué)校的教師用Claude實(shí)現(xiàn)比資源充足學(xué)校更優(yōu)的教學(xué)效果

我們驚訝于海量用戶在教育、個(gè)人成長中得到Claude的支持，在AI身上獲得前所未有的無評(píng)判包容。

我們同樣被恐懼與弊端深深觸動(dòng)：有人說AI的隨時(shí)可用既帶來便利，也讓人難以放下；知識(shí)工作者擔(dān)憂被AI的經(jīng)濟(jì)沖擊淘汰。

接觸如此真實(shí)的人性體驗(yàn)，足以撼動(dòng)固有認(rèn)知。AI的實(shí)用價(jià)值真實(shí)存在，而我們所有人面臨的問題是：如何在不付出過度代價(jià)的前提下，收獲它的益處。

看到Claude成為如此多人希望、夢(mèng)想與恐懼的載體，我們既震撼，又謙卑。

這些訪談提醒我們：打造惠及所有人的AI，究竟意味著什么，又需要付出什么。