摘要： Anthropic於3月24日發表《Learning curves》，以2026年2月的Claude使用紀錄延續經濟指數序列。文章提醒，2月5日的Opus 4.6與2月17日成為預設模型的Sonnet 4.6可能影響當月用量，應連續檢視而非只看單月。
Anthropic 在 3 月 24 日為 Economic Index 系列添上了一份新作，篇名是《Learning curves》，這回檢視的對象換成 2026 年 2 月整個月的 Claude 使用紀錄。
自系列首篇以來，有一個特點始終沒變：支撐結論的素材既不是問卷，也不是訪談，而是 Anthropic 平台上實際發生過的對話。系列第四份、於一月問世的上一份報告，剛剛導入 economic primitives 這套分類，判定 56% 的對話屬於 augmentation、41% 屬於 automation；這回的《Learning curves》走在同一條路上，把焦點放回二月。
證據來自行為，而不是自述
意向調查記下的是人們自認的 AI 用法，用量紀錄攤開的則是實際發生的那一份。兩者之間的縫隙，正是這類報告的立足點：採用與否，看的從來不是意向調查裡的百分比，而是每天不斷重複的行為。
方法上的限制也得跟著擺上桌。Claude 的使用者以技術與知識工作族群為主，結論沒辦法原封不動套用到所有產業；樣本僅來自一家供應商，必然沾染該產品設計的痕跡。與其單期引用當成橫斷面，不如把它視為「AI 對工作影響」的長期序列持續追蹤，後者的價值高出許多。
翻開《Learning curves》前先記住三件事
- 別只看單月，要看連續幾期：單一月份的分布會被個別事件攪動，連續幾期共同指向的方向才稱得上訊號
- 把產品時程拉進來對照：用量變動與新功能推出在時間上的先後，往往比絕對數值透露更多
- 盯緊任務組成的消長：什麼工作開始交給 AI、什麼仍然留在人手上，這條界線往哪裡移動才是真正該看的事
巧的是，二月這個取樣期間一點也不平淡：Opus 4.6 在 2 月 5 日推出，Sonnet 4.6 隨後於 2 月 17 日上場，並接下預設模型的位置。這兩起事件難免在當月的用量樣態中留下痕跡；閱讀時把這段脈絡一併帶進來，才不會把一次產品更替誤判成使用者行為真的改變了。
產品與招募團隊各自的用處
真實的任務分布就攤在資料裡給產品團隊看：哪些場景已被大量託付、哪些場景依舊撐著不放手，安排產品路線圖的優先順序時因此多了一項來自行為的證據。招募與訓練的規劃者同樣讀得出東西：技能需求的地板正被哪些因素墊高，在這件事上，用量資料比主管的直覺誠實得多。
只靠一份報告拿不到最終答案，但它把「AI 對工作的影響」從模糊印象升級成一條追蹤得到的序列——放在概念股式論述滿天飛的 2026 年，這已經比大多數產業調查來得有用。