AGENTIC COMMONSAI 產業簡報

繁中EN

主題AI 安全與防護出版

返回文章列表

美國人點睇 AI?Anthropic 首份 Public Record 調查的 5 個關鍵發現

本頁內容6 個段落
  1. 期望篇:治病救人高居願望清單頂端
  2. 擔憂篇:飯碗、思考依賴與虛假訊息
  3. 治理篇:政府出手,跨黨派都有共識
  4. 信任篇:AI 公司只拿到 15% 的信任
  5. 產品建構者該怎麼解讀
  6. 資料來源

摘要: Anthropic 在 2026 年 6 月 12 日公布首份 Public Record 調查,2025 年 11 至 12 月訪問近 52,000 名美國人。結果顯示 48% 最期待治療疾病、64% 最擔心失業,71% 支持政府參與,但只有 15% 信任 AI 公司自行決定發展與使用。

首份「Anthropic Public Record」調查結果已經出爐:Anthropic 於 2026 年 6 月 12 日公布這項全新定期調查系列的第一波數據,目的在掌握社會大眾如何看待 AI。首波訪問於 2025 年 11 月至 12 月間執行,受訪美國人接近 52,000 名。產品建構者若想摸清美國民眾對 AI 真正的期待與不安,這批資料值得仔細研讀。

期望篇:治病救人高居願望清單頂端

受訪者要從 17 個選項裡挑出對 AI 的三項期望。接近半數——48%——把「治癒癌症或阿茲海默症等疾病」放在第一位,比居次的「幫助殘疾人士」(36%)多出 12 個百分點;「推動科技進步」和「讓生活更輕鬆」則同獲 23%,並列其後。

排名殿底的,是涉及取代人際互動的期望,例如心理治療、排解孤獨感。由此可見,大眾期待 AI 去處理的是具體問題,而不是接手人與人之間的交流。

擔憂篇:飯碗、思考依賴與虛假訊息

憂慮清單上最多人點選的,是「AI 導致的失業」——64% 的美國人表示擔心,且這個比率在每一州都高居首位。排在後面的是「認知依賴」(56%)與「虛假資訊」(52%)。整體來看,這些擔憂貼近當下、十分具體,和「AI 失控」式的科幻劇本距離很遠。

有兩個反差值得留意:教育程度越高,越擔心失業——研究生比高中以下學歷者多出接近 10 個百分點;每天上班都使用 AI 的人(54%),憂慮程度反而低於完全不使用的人(70%)。這或許說明,親自用過之後,人們更清楚 AI 的極限所在,也更知道該怎麼跟它分工合作。

治理篇:政府出手,跨黨派都有共識

問到政府該不該參與 AI 的發展與監管,超過 70% 的美國人給了肯定答案,而且不分陣營:民主黨 79%、共和黨 68%、獨立選民 69%。細看具體議題,最希望政府採取行動的是隱私(56%)和兒童安全(52%)。

至於怎樣才能讓 AI 造福人類,受訪者眼中槓桿效應最大的兩個做法,分別是要求 AI 公司為造成的傷害負法律責任(47%),以及把安全排在增長前面(44%)。

信任篇:AI 公司只拿到 15% 的信任

整份調查最難看的數字在這裡:願意讓 AI 公司自己決定 AI 怎麼開發、怎麼使用的美國人,僅有 15%。這不但低於聯邦政府(20%)、州及地方政府(19%)和國際組織(20%),更被獨立專家的 43% 遠遠拋在後頭。

重度使用者——每天在公事和私生活都離不開 AI 的那群人——對 AI 公司的信任也只多出一點點;而他們支持政府介入的比率(74%),與全國平均(71%)幾乎重疊。

產品建構者該怎麼解讀

調查描繪的公眾態度並非鐵板一塊,而是「期望高、擔憂深、信任低」。站在產品建構者的角度,至少能讀出幾個行動方向:

  • 扣緊具體價值:大家最想見到 AI 治病、協助殘疾人士這類看得到的成果;產品定位若能對準這些實質好處,共鳴自然更強。
  • 認真回應失業焦慮:就算產品根本不會搶走誰的飯碗,社會大眾仍普遍擔心 AI 衝擊就業。設計與對外溝通時,把重點放在「增強人類能力」而非「取代」,會更容易被接受。
  • 搶在規範之前擁抱監管與問責:公眾既支持政府介入,也要求企業承擔責任。與其被動等待,不如主動參與標準制定,把安全措施攤在陽光下,這對累積信任有實際幫助。
  • 信任要靠長期累積:只有 15% 的信任度,代表 AI 公司要走的路還很長。獨立專家能拿到 43%,這或許指出一條路——借助第三方認證或稽核來墊高可信度。

Anthropic 已表明會定期重複這項調查,範圍也將延伸到美國以外。對我們來說,這是持續追蹤公眾態度的絕佳機會——特別值得看看,隨著模型能力不斷升級,這些數字會如何移動。

資料來源

AGENTIC COMMONS由 PHLEGON LABS 經營
分享X電郵
支持我們

相關閱讀

  1. 選舉級的 red team:Anthropic 用資料與外部審查替 2026 中期選舉做準備

    Anthropic 公布中期選舉前的防護部署:25 萬則對話分析、外部機構壓力測試,以及拆解多步驟濫用的新分類器。

    Anthropic

  2. 當核安遇上分類器:Anthropic 與 NNSA 的合作,對開發者意味著什麼

    Anthropic 與美國 NNSA 共同開發核相關內容分類器,初步測試準確率 96%,並已部署於 Claude 流量。

    AI Safety

  3. 當 Claude Code 被拿來勒索:產品開發者該從 Anthropic 8 月威脅報告讀到什麼

    Anthropic 8 月威脅報告揭露 Claude Code 被用於自動化勒索、北韓假員工與 AI 生成勒索軟體,本文拆解對產品開發者的三個訊號。

    Anthropic