摘要： Anthropic於2025年3月27日發布第二份Economic Index報告，分析Claude 3.7 Sonnet上線後11天內的100萬筆匿名對話。報告發現增強式使用仍佔57%，學習互動從約23%升至約28%，並公開630個使用類別的資料集。
2025 年 3 月 27 日，Anthropic 公開了第二份「Anthropic Economic Index」報告。這份研究取用的素材，是 Claude 3.7 Sonnet 推出後 11 天內、來自 Claude.ai 免費版與 Pro 版的 100 萬筆匿名對話。報告要處理的不只是模型表現的追蹤，而是一個更具體的疑問：當能力更強的模型問世，人們實際上拿它來做哪些事？
使用分佈的位移：編碼、教育與科學的對話變多
對照前一次取樣的期間（2024 年 12 月至 2025 年 1 月），報告觀察到與編碼、教育、科學有關的對話比例出現「適度增加」。在 Anthropic 的解釋裡，編碼佔比走高並不意外，因為 Claude 3.7 Sonnet 在編碼基準測試的成績更突出；至於教育與科學應用的成長，成因可能是 AI 在經濟體系中持續擴散、編碼技術被帶往新的領域，也可能是模型冒出原先沒預期的能力提升。
還有一點要留意：這些數字呈現的是「佔比」，而不是絕對使用量。因此某個類別的佔比往下走，未必代表使用它的人變少，單純是它的相對成長速度比別的類別慢。
擴展思考模式：技術與創意任務的偏好選擇
Claude 3.7 Sonnet 新增的「擴展思考模式」，讓模型面對複雜問題時可以花更長的時間推演。數據顯示，這個模式最常出現在技術與創意的解題情境：在與電腦與資訊研究科學家相關的任務中，接近 10% 會動用擴展思考；軟體開發者約 8%；多媒體藝術家約 7%；電玩設計師約 6%。
Anthropic 同時釋出一份新數據集，把每一個 O*NET 任務對應到它的擴展思考模式使用比例，讓研究者能進一步分析。
增強 vs. 自動化：整體比例持平，學習互動卻增加
報告把使用方式拆成兩類：「增強式使用」（例如學習或反覆迭代輸出）以及「自動化使用」（例如直接完成任務或除錯）。就整體來看，增強式使用依然佔 57%，與上次報告一致。不過，學習互動（使用者要求 Claude 解釋或提供資訊）的佔比由約 23% 上升到約 28%。
各族群的增強程度落差相當明顯：社區與社會服務類任務（如教育與輔導）的增強比例接近 75%；生產或電腦與數學相關任務則落在 50-50% 附近。報告強調，沒有任何一個職業類別是由自動化主導。
把鏡頭拉近到個別職業，文案與編輯相關任務的「任務迭代」比例最高（人與模型共同協作）；翻譯與口譯相關任務則最常出現「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
過去的分析倚賴美國勞工部的 ONET 資料庫，但通用模型也可能被用在 ONET 沒有收錄的任務上。為了補上這塊缺口，Anthropic 釋出一份「由下而上」的使用分類數據集，裡頭有 630 個細分類別，切成三個層級，並附上描述、使用普遍度與增強/自動化比例。
其中幾個類別很有意思：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
對產品經理與 AI 工具開發者來說，這份報告至少有兩項實用價值。首先，擴展思考模式的使用分佈說明，使用者會主動在「需要深度推理」的任務上把它打開，這暗示產品設計可以思考：偵測到複雜任務時，自動建議或啟用類似功能。其次，增強式使用仍佔大宗，代表多數人把 AI 當成協作夥伴，而不是取代者，因此產品該把重心放在「人機協作」的流程設計，而不是一味追求全自動化。
Anthropic 已把相關數據集公開在 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
這份報告的樣本只涵蓋 Claude.ai 免費版與 Pro 版的對話，時間範圍也僅有 11 天，因此要推論到整體勞動市場時必須謹慎。Anthropic 也提到，O*NET 的任務描述未必能完全反映 Claude 的實際用途，例如「美術家」相關任務在 Claude 上可能更多屬於數位藝術，而不是傳統繪畫。
對產品建構者而言，這批數據提供了一個少見的「真實使用」視角，但建議搭配自家產品的使用者行為數據一起看，才能得出更貼近自身情境的結論。