人工智能公司Anthropic近日推出了一款名为Anthropic Interviewer的访谈工具，旨在通过规模化访谈深入理解公众对人工智能技术的看法。这款由Claude驱动的AI工具已完成对1250名专业人士的调研，覆盖普通职场人、创意工作者和科研人员三大群体，揭示了不同职业群体对AI在工作场景中应用的复杂态度。
研究显示，受访者对AI的整体态度呈现"乐观中蕴含隐忧"的特征。86%的普通职场人认为AI提升了工作效率，65%的创意工作者表示AI改善了作品质量，但涉及教育融合、艺术创作替代等特定领域时，担忧情绪显著上升。这种矛盾心理在情感分析中表现为高满意度与高焦虑感并存的特征。
在普通职场群体中，AI主要被视为生产力工具。69%的受访者承认使用AI可能带来职场污名化问题，55%的人对职业未来感到焦虑。面对技术冲击，职场人采取多样化应对策略：25%通过设定使用边界保护核心工作，25%选择提升专业技能增强竞争力，另有8%尚未形成明确规划。值得关注的是，48%的受访者预期未来将转型为AI系统监督者。
创意产业从业者展现出更强烈的矛盾心态。尽管97%的人认可AI的时间节省效果，但70%面临同行评判压力，经济焦虑尤为突出。配音行业因AI导致部分领域萎缩，音乐平台被指用算法生成内容冲击原创市场。艺术家群体中，60%的创作决策受AI影响，但所有人均强调要保留最终控制权。游戏开发者满意度较高，而设计师群体则普遍存在挫败感。
科研领域对AI的应用呈现明显局限。79%的科学家指出信任和可靠性问题阻碍深度使用，核心研究环节如假设生成仍需人类主导。物理学家和数据科学家的挫败感尤为强烈，这与其领域数字化程度较高形成反差。尽管91%的科研人员希望扩大AI辅助范围，但现有技术仍主要应用于文献整理、代码编写等辅助性工作。
该工具的创新性体现在研究方法论突破。传统社会学研究需耗费数月完成的千人级访谈，通过AI驱动的自动化流程在短时间内完成。研究团队构建的三阶段模型包含框架设计、自适应访谈和主题分析，其中独立AI分析工具可自动识别访谈中的高频主题。这种技术路径使研究范围得以扩展至50个科学学科和多个创意细分领域。
数据公开性是本研究的重要特征。所有访谈数据在获得参与者授权后完全开放，这种透明做法为学术界提供了珍贵的一手资料。研究团队特别关注隐性知识对AI应用的制约，例如微生物学家强调的细胞颜色判断等需要现场观察的技能，这些难以数字化的经验构成技术替代的天然屏障。
Anthropic计划将研究成果转化为产品开发指南，通过建立用户体验反馈循环优化AI系统设计。公司正与特定专业社群合作，将行业知识嵌入技术迭代过程。这种开发模式试图在技术创新与社会需求间寻找平衡点，其成效将影响未来AI工具的功能定位和伦理框架设计。
