新智元報(bào)道

編輯：傾傾

【新智元導(dǎo)讀】AI不僅能回答問(wèn)題，還能采訪人類(lèi)了。Anthropic讓模型與1250名真實(shí)用戶深度對(duì)話，自動(dòng)寫(xiě)提綱、追問(wèn)、做聚類(lèi)分析，最后畫(huà)出一張「人類(lèi)情緒雷達(dá)圖」。這一次，人類(lèi)成了AI的研究對(duì)象。

很難想象，有一天AI真的開(kāi)始采訪人類(lèi)了。

內(nèi)容也不是「你今天過(guò)得怎么樣」這種日常閑聊，而是遵循一套完整的訪談方法。

自己寫(xiě)提綱，追問(wèn)，做主題聚類(lèi)、情緒分析，最后給出跨行業(yè)的「人類(lèi)情緒雷達(dá)圖」。

這就是Anthropic最近發(fā)布的Interviewer，一個(gè)帶著未來(lái)氣息的工具。

它在一周內(nèi)和1250名真實(shí)的職場(chǎng)人、創(chuàng)作者、科學(xué)家對(duì)話。

所有細(xì)節(jié)都被記錄下來(lái)，再被AI壓成可量化的結(jié)構(gòu)。

這是一張AI時(shí)代的「群體畫(huà)像」，也是大模型第一次真正走進(jìn)人的心里。

AI會(huì)采訪人了，而且比人類(lèi)還專(zhuān)業(yè)

Anthropic推出的Interviewer，看上去是一個(gè)普通的功能更新，實(shí)際卻悄悄跨過(guò)了一條技術(shù)線。

不只是回答問(wèn)題的模型，而是能像一位受過(guò)專(zhuān)業(yè)訓(xùn)練的研究者。

它帶著明確的假設(shè)與研究目標(biāo)，主動(dòng)發(fā)起訪談、實(shí)時(shí)追問(wèn)、整理情緒，并最終把所有內(nèi)容轉(zhuǎn)成可量化的數(shù)據(jù)。

在過(guò)去，這套流程只能靠人類(lèi)研究團(tuán)隊(duì)完成，如今首次被AI接手。

訪談從一個(gè)看似簡(jiǎn)單的問(wèn)題開(kāi)始，背后有完整的規(guī)劃過(guò)程。

Interviewer會(huì)根據(jù)研究目標(biāo)自動(dòng)寫(xiě)出訪談提綱。哪些主題重要、應(yīng)該在哪里追問(wèn)、哪些情緒信號(hào)需要捕捉，都在模型內(nèi)部提前被組織好。

然后，它會(huì)以一個(gè)自然的開(kāi)場(chǎng)進(jìn)入對(duì)話：

這是一場(chǎng)持續(xù)10–15分鐘的深度訪談。

AI會(huì)根據(jù)回答調(diào)整節(jié)奏；當(dāng)用戶猶豫、繞開(kāi)時(shí)，它會(huì)及時(shí)把對(duì)話拉回主線。

在訪談結(jié)束之后，Interviewer會(huì)把完整的訪談?dòng)涗浗唤o分析器，自動(dòng)做主題聚類(lèi)、提取關(guān)鍵觀點(diǎn)、識(shí)別情緒傾向，并根據(jù)職業(yè)、行業(yè)、角色生成一套可視化的「情緒雷達(dá)圖」。

Anthropic的自動(dòng)主題聚類(lèi)工具Clio。用虛構(gòu)的對(duì)話示例來(lái)說(shuō)明Clio的分析步驟概述

過(guò)去研究團(tuán)隊(duì)需要數(shù)周才能完成的質(zhì)性工作，現(xiàn)在AI能在規(guī)?；瘓?chǎng)景里穩(wěn)定產(chǎn)出。

Anthropic采訪了1250人，并將訪談內(nèi)容匿名公開(kāi)，讓外部研究者也能使用這批數(shù)據(jù)。

根據(jù)受訪者反饋，這個(gè)工具的穩(wěn)定性遠(yuǎn)超預(yù)期：超過(guò)97%的參與者給出了高滿意度評(píng)價(jià)，幾乎所有人都覺(jué)得訪談「準(zhǔn)確捕捉了自己的想法」。

這項(xiàng)研究發(fā)掘出AI的另一種可能性：自第一次大規(guī)模問(wèn)卷誕生以來(lái)，人類(lèi)的質(zhì)性研究方法第一次出現(xiàn)了擴(kuò)展。

對(duì)于AI行業(yè)來(lái)說(shuō)，這是另一個(gè)方向的突破——不僅能理解文本，還能理解人。

1250份訪談，AI第一次看見(jiàn)人的復(fù)雜

在結(jié)果出來(lái)之前，人們都以為自己能猜到大家對(duì)AI的看法。

事實(shí)卻是，不同職業(yè)里的人，正以完全不一樣的方式迎接同一個(gè)未來(lái)。

Anthropic將1250份訪談按主題聚類(lèi)后，繪制的情緒傾向氣泡圖。藍(lán)色越多代表越悲觀，黃色越多代表越樂(lè)觀，氣泡越大代表該主題提及人數(shù)越多

普通職場(chǎng)人：要效率，也要體面

在普通職場(chǎng)人的訪談里，談到最多的是「效率」。

他們的描述出奇地一致：AI能節(jié)省時(shí)間，讓某些煩瑣的工作輕松下來(lái)，甚至重新讓人看到一點(diǎn)點(diǎn)「掌控感」。

高達(dá)86%的受訪者說(shuō)它讓工作變快，65%對(duì)現(xiàn)在的使用狀況感到滿意。

加快流程、減少機(jī)械任務(wù)，這是他們最直接的體驗(yàn)。

但當(dāng)訪談持續(xù)深入，另一個(gè)更隱蔽的情緒開(kāi)始浮出來(lái)——他們害怕顯得自己「太依賴(lài)AI」。

69%的受訪者坦言，自己會(huì)刻意壓低使用痕跡，擔(dān)心被同事認(rèn)為不夠?qū)I(yè)、郵件像AI代寫(xiě)、從而影響自己在團(tuán)隊(duì)里的位置。

這種矛盾也體現(xiàn)在數(shù)據(jù)里：他們?cè)谠L談中把自己的AI使用描述為協(xié)作式的：

我還是主要做主導(dǎo)，只是讓AI加快一些程序。

但Anthropic對(duì)Claude使用記錄的分析顯示，更大比例的使用其實(shí)是自動(dòng)化——把任務(wù)直接交給模型完成，然后再自己稍作調(diào)整。

即便如此，他們依然會(huì)反復(fù)強(qiáng)調(diào)「關(guān)鍵的部分還得我來(lái)做」，并把這稱(chēng)作「監(jiān)督AI、管理流程、保留判斷」。

受訪者的自我描述與實(shí)際使用之間的差異。上方為「協(xié)作」，下方為「自動(dòng)化」。藍(lán)色越深表示任務(wù)更復(fù)雜

數(shù)據(jù)也說(shuō)明，人們?cè)诿枋鲎约菏褂肁I的方式時(shí)，會(huì)更傾向于強(qiáng)調(diào)「控制感」，但實(shí)際行為里自動(dòng)化比例更高。

創(chuàng)作者：被效率推著跑

在1250名創(chuàng)作者的訪談里，幾乎每個(gè)情緒點(diǎn)都成對(duì)出現(xiàn)——效率與焦慮并行，靈感與身份危機(jī)并存。

創(chuàng)作者樣本的情緒主題可視化。藍(lán)色越多代表越悲觀，黃色越多代表越樂(lè)觀，氣泡越大代表該主題提及人數(shù)越多。來(lái)源：Anthropic創(chuàng)作者群體訪談分析

攝影師的修片周期從12周縮到3周，以前根本做不到的效率現(xiàn)在成了常規(guī)。

內(nèi)容寫(xiě)作者描述自己一天能完成過(guò)往兩倍的產(chǎn)量；音樂(lè)制作人會(huì)讓模型給出一長(zhǎng)串詞組，然后從中找靈感。

這些例子說(shuō)明，AI的確把創(chuàng)作的前期門(mén)檻和后期流程都?jí)嚎s了。

但是效率越高，他們反而越不安。

70%的創(chuàng)作者擔(dān)心客戶會(huì)覺(jué)得自己的作品「太像AI生成」，擔(dān)心品牌受損，擔(dān)心被同行視為不再堅(jiān)持原創(chuàng)。

更扎心的是收入。配音行業(yè)的某些工種已經(jīng)被模型直接頂?shù)簦划a(chǎn)品攝影正在加速被替換。

有創(chuàng)意總監(jiān)坦言：

我知道我用AI的每一次，都意味著某個(gè)攝影師再少了一天的收入。

創(chuàng)作者一邊覺(jué)得AI是工具，說(shuō)自己仍然掌握最終決定權(quán)，但下一句又會(huì)不自覺(jué)承認(rèn)：有時(shí)候，它給的方向比我想到的還清晰。

創(chuàng)作者樣本的六維情緒雷達(dá)圖?？梢钥吹綕M意度很高，但信任和安全感較弱，擔(dān)憂明顯高于其他群體

科學(xué)家：不擔(dān)心被替代，但不敢把核心交出

科學(xué)家們不像創(chuàng)作者那樣焦慮經(jīng)濟(jì)壓力，也不像普通職場(chǎng)人那樣擔(dān)心「形象問(wèn)題」。

他們的最大顧慮是可靠性。79%的科學(xué)家明確表示：在重要任務(wù)上，AI還不夠穩(wěn)定，不足以承擔(dān)生成假說(shuō)或設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)的責(zé)任；27%認(rèn)為模型的理論能力仍明顯不足。

于是，他們更多在文獻(xiàn)綜述、代碼調(diào)試、論文寫(xiě)作這些環(huán)節(jié)使用AI。

而決定實(shí)驗(yàn)方向、判斷數(shù)據(jù)異常、根據(jù)細(xì)微現(xiàn)象推斷這些關(guān)鍵步驟，仍保留在人工手中。

科學(xué)家們也不太擔(dān)心失業(yè)。

他們經(jīng)常舉出的例子是那些無(wú)法被數(shù)字化的tacit knowledge：細(xì)胞培養(yǎng)顏色的微妙變化、某些儀器的「操作手感」、實(shí)驗(yàn)室里未寫(xiě)入SOP的經(jīng)驗(yàn)判斷。

這些任務(wù)，機(jī)器根本無(wú)法感知。

科學(xué)家對(duì)AI的不同研究環(huán)節(jié)態(tài)度分布。藍(lán)色越多越悲觀，黃色越多越樂(lè)觀，氣泡越大代表該主題提及人數(shù)越多

有趣的是，他們并不排斥AI，相反，91%的科學(xué)家期待未來(lái)有一個(gè)真正的AI研究伙伴。

他們的不信任，是來(lái)自技術(shù)的不成熟，而不是職業(yè)焦慮。

科學(xué)家樣本的六維情緒雷達(dá)圖。滿意度高、挫折明顯、信任偏低，擔(dān)憂相對(duì)較弱

AI照亮了每個(gè)職業(yè)的「脆弱中心」

把這三類(lèi)人的訪談擺在一起時(shí)，就會(huì)發(fā)現(xiàn)情緒的差異已經(jīng)不足以解釋他們的選擇。

這些態(tài)度背后，其實(shí)是他們各自工作結(jié)構(gòu)里的壓力點(diǎn)。

普通職場(chǎng)人之所以小心翼翼，是因?yàn)樗麄兩硖幍氖歉叨纫蕾?lài)印象管理的組織環(huán)境。

AI對(duì)他們來(lái)說(shuō)不是一個(gè)純粹的工具，而是一種會(huì)改變「別人如何看我的專(zhuān)業(yè)性」的信號(hào)。

他們的謹(jǐn)慎，不是來(lái)自對(duì)技術(shù)的恐懼，而是來(lái)自對(duì)關(guān)系網(wǎng)里位置松動(dòng)的害怕。

創(chuàng)作者的緊張感來(lái)自完全不同的結(jié)構(gòu)：他們的收入、風(fēng)格、作品價(jià)值，本質(zhì)上都在市場(chǎng)中直接競(jìng)爭(zhēng)。

AI對(duì)他們?cè)斐傻膲毫Σ皇且灰茫恰赣昧酥螅瑫?huì)不會(huì)削弱我所出售的那部分人格與原創(chuàng)性」。

科學(xué)家的態(tài)度則屬于另一端：他們的專(zhuān)業(yè)身份不靠「可見(jiàn)的成果速度」來(lái)維持，而是靠長(zhǎng)期積累的判斷力與可靠性。

AI在這里不是競(jìng)爭(zhēng)者，而是一種可能犯錯(cuò)的系統(tǒng)。

他們的謹(jǐn)慎更多來(lái)自學(xué)科本身——錯(cuò)誤的代價(jià)太高，無(wú)法輕易托付出去。

如果把這三種結(jié)構(gòu)擺在一起，就會(huì)看到一個(gè)更本質(zhì)、更深刻的分野：每個(gè)群體真正關(guān)注的，都不是AI有多強(qiáng)大，而是AI觸碰了他們哪一塊「不可替代的核心」。

AI本身沒(méi)有惡意，也沒(méi)有傾向，它只是把每個(gè)人最脆弱的那塊悄悄顯了形。

同樣的技術(shù)落在不同的工作結(jié)構(gòu)里，卻引發(fā)了三種完全不同的心理震動(dòng)。

所以，這三類(lèi)人對(duì)AI的態(tài)度差異，并不是技術(shù)本身造成的，而是由他們各自的職業(yè)結(jié)構(gòu)、評(píng)價(jià)體系與生存方式?jīng)Q定的。

AI只是讓這些隱性的分野第一次浮出水面。

未來(lái)的AI不只是更聰明，而是更懂人

訪談只是能看得見(jiàn)的部分，真正關(guān)鍵的是那些一直被忽略的「關(guān)系變量」。

Anthropic真正想要的，是過(guò)去所有模型開(kāi)發(fā)者都看不見(jiàn)、卻極其關(guān)鍵的一部分：人們?cè)诹奶齑翱谥?，如何和AI建立關(guān)系。

Anthropic之前的經(jīng)濟(jì)指數(shù)只能分析聊天行為本身，卻無(wú)法觸達(dá)用戶對(duì)技術(shù)的感受、期望與邊界感。

而恰恰是這些看不見(jiàn)的變量，才是決定大模型未來(lái)影響力的最關(guān)鍵部分。

Anthropic Interviewer是他們第一次試圖補(bǔ)上這一塊。

它放棄了傳統(tǒng)問(wèn)卷那樣預(yù)設(shè)問(wèn)題的做法，而是采用深度訪談的方式，讓用戶在對(duì)話中自然地把隱含的信息說(shuō)出來(lái)：

他們?nèi)绾纹胶庑逝c身份，他們?nèi)绾谓忉屪约旱腁I使用方式，他們?cè)趽?dān)心什么，又愿意交出什么。

這些內(nèi)容不會(huì)出現(xiàn)在聊天記錄里，但卻會(huì)決定人們，愿不愿意繼續(xù)使用 AI、能信不信任它、允許它進(jìn)入工作流的哪個(gè)部分。

對(duì)Anthropic來(lái)說(shuō)，這些「隱性變量」不僅影響產(chǎn)品迭代，也影響他們?nèi)绾卫斫馊伺c模型的合作關(guān)系會(huì)往哪里走。

這一研究真正想回答的，是當(dāng)AI越來(lái)越像工作伙伴，它要如何被訓(xùn)練，才能進(jìn)入不同人的生活，而不破壞原有的結(jié)構(gòu)。

這1250份訪談，是Anthropic第一次把視角徹底放回人身上。

未來(lái)的模型，將更像是從這種「人與AI的關(guān)系」中長(zhǎng)出來(lái)的，而不只是從技術(shù)里長(zhǎng)出來(lái)。

這一輪深度訪談，把一個(gè)靜默而深刻的事實(shí)呈現(xiàn)在臺(tái)面上：

AI并不是在取代誰(shuí)，它是在以一種最直接的方式，逼著不同的人去回答同一個(gè)問(wèn)題——我在工作里的核心到底是什么？

普通職場(chǎng)人在關(guān)系里找答案，創(chuàng)作者在作品里找答案，科學(xué)家在可靠性里找答案。

Anthropic正在做的，就是把這些隱藏在工作背后的情緒與心理邊界收集下來(lái)，讓未來(lái)的模型不只滿足于回應(yīng)任務(wù)，更能對(duì)使用它的人保持足夠的敏感。

1250份訪談只是一個(gè)開(kāi)始。

而我們，也正在通過(guò)這些訪談，慢慢看清自己正在成為怎樣的群體。

參考資料：

https://www.anthropic.com/research/anthropic-interviewer?source=i_email&medium=email&content=Nov2024ClaudeStyles&messageTypeId=140367

秒追ASI

?點(diǎn)贊、轉(zhuǎn)發(fā)、在看一鍵三連?

點(diǎn)亮星標(biāo)，鎖定新智元極速推送！