Chỉ số Kinh tế Anthropic

Giới thiệu Chỉ số Kinh tế Anthropic

Trong những năm tới, các hệ thống AI sẽ có tác động lớn đến cách mọi người làm việc. Vì lý do đó, chúng tôi ra mắt Chỉ số Kinh tế Anthropic, một sáng kiến ​​nhằm hiểu rõ tác động của AI đối với thị trường lao động và nền kinh tế theo thời gian.

Báo cáo ban đầu của Chỉ số này cung cấp dữ liệu và phân tích lần đầu tiên, dựa trên hàng triệu cuộc trò chuyện ẩn danh trên Claude.ai, cho thấy bức tranh rõ ràng nhất về cách AI đang được tích hợp vào các tác vụ thực tế trong nền kinh tế hiện đại.

Chúng tôi cũng mở mã nguồn bộ dữ liệu được sử dụng cho phân tích này, để các nhà nghiên cứu có thể xây dựng và mở rộng các phát hiện của chúng tôi. Việc phát triển các phản ứng chính sách để giải quyết sự chuyển đổi sắp tới của thị trường lao động và tác động của nó đối với việc làm và năng suất sẽ cần nhiều góc nhìn khác nhau. Để đạt được điều đó, chúng tôi cũng mời các nhà kinh tế, chuyên gia chính sách và các nhà nghiên cứu khác cung cấp ý kiến ​​về Chỉ số.

Các phát hiện chính từ bài báo đầu tiên của Chỉ số Kinh tế là:

• Hiện tại, việc sử dụng tập trung vào các tác vụ phát triển phần mềm và viết kỹ thuật. Hơn một phần ba số nghề nghiệp (khoảng 36%) có sử dụng AI trong ít nhất một phần tư các tác vụ liên quan, trong khi khoảng 4% số nghề nghiệp sử dụng AI trong ba phần tư các tác vụ liên quan.
• Việc sử dụng AI có xu hướng nghiêng về tăng cường (57%), nơi AI cộng tác và nâng cao khả năng của con người, so với tự động hóa (43%), nơi AI trực tiếp thực hiện các tác vụ.
• Việc sử dụng AI phổ biến hơn đối với các tác vụ liên quan đến các nghề nghiệp có mức lương trung bình đến cao như lập trình viên máy tính và nhà khoa học dữ liệu, nhưng thấp hơn đối với cả các vai trò có mức lương thấp nhất và cao nhất. Điều này có thể phản ánh cả giới hạn của khả năng AI hiện tại, cũng như các rào cản thực tế trong việc sử dụng công nghệ.

Xem bên dưới để biết thêm chi tiết về các phát hiện ban đầu của chúng tôi.

Lập bản đồ việc sử dụng AI trên thị trường lao động

Bài báo mới của chúng tôi xây dựng dựa trên một loạt nghiên cứu về tác động của công nghệ đối với thị trường lao động, từ Máy kéo sợi Jenny thời Cách mạng Công nghiệp đến robot sản xuất ô tô hiện nay. Chúng tôi tập trung vào tác động đang diễn ra của AI. Chúng tôi không khảo sát mọi người về việc sử dụng AI của họ, hoặc cố gắng dự báo tương lai; thay vào đó, chúng tôi có dữ liệu trực tiếp về cách AI đang thực sự được sử dụng.

Phân tích các nhiệm vụ nghề nghiệp

Nghiên cứu của chúng tôi bắt đầu với một thông tin chi tiết quan trọng từ tài liệu kinh tế: đôi khi việc tập trung vào các nhiệm vụ nghề nghiệp thay vì bản thân nghề nghiệp là hợp lý. Các công việc thường chia sẻ một số nhiệm vụ và kỹ năng chung: ví dụ, nhận dạng mẫu hình ảnh là một nhiệm vụ được thực hiện bởi các nhà thiết kế, nhiếp ảnh gia, nhân viên kiểm tra an ninh và bác sĩ X quang.

Một số nhiệm vụ có thể được tự động hóa hoặc tăng cường bởi một công nghệ mới tốt hơn những nhiệm vụ khác. Do đó, chúng tôi mong đợi AI sẽ được áp dụng một cách chọn lọc cho các nhiệm vụ khác nhau trong các nghề nghiệp khác nhau và việc phân tích các nhiệm vụ — ngoài toàn bộ công việc — sẽ cho chúng ta một bức tranh đầy đủ hơn về cách AI đang được tích hợp vào nền kinh tế.

Sử dụng Clio để khớp việc sử dụng AI với các nhiệm vụ

Nghiên cứu này được thực hiện nhờ các hiểu biết và quan sát Claude, hay “Clio”, một công cụ phân tích tự động cho phép chúng tôi phân tích các cuộc trò chuyện với Claude trong khi vẫn bảo toàn quyền riêng tư của người dùng1. Chúng tôi đã sử dụng Clio trên một bộ dữ liệu gồm khoảng một triệu cuộc trò chuyện với Claude (cụ thể, các cuộc trò chuyện Miễn phí và Cao cấp trên Claude.ai), và sử dụng nó để tổ chức các cuộc trò chuyện theo nhiệm vụ nghề nghiệp.

Chúng tôi đã chọn các nhiệm vụ theo phân loại của Bộ Lao động Hoa Kỳ, cơ quan này duy trì một cơ sở dữ liệu gồm khoảng 20.000 nhiệm vụ cụ thể liên quan đến công việc được gọi là Mạng lưới Thông tin Nghề nghiệp, hay O*NET. Clio đã khớp từng cuộc trò chuyện với nhiệm vụ O*NET đại diện tốt nhất cho vai trò của AI trong cuộc trò chuyện (quá trình này được tóm tắt trong hình dưới đây). Sau đó, chúng tôi đã tuân theo sơ đồ O*NET để nhóm các nhiệm vụ thành các nghề nghiệp mà chúng đại diện tốt nhất, và các nghề nghiệp thành một bộ nhỏ các danh mục tổng thể: giáo dục và thư viện, kinh doanh và tài chính, v.v.

Kết quả

Sử dụng AI theo loại công việc. Các nhiệm vụ và nghề nghiệp có sự chấp nhận AI lớn nhất trong bộ dữ liệu của chúng tôi là những nghề trong danh mục “máy tính và toán học”, phần lớn bao gồm các vai trò kỹ sư phần mềm. 37,2% các yêu cầu gửi đến Claude thuộc danh mục này, bao gồm các tác vụ như sửa đổi phần mềm, gỡ lỗi mã và khắc phục sự cố mạng.

Danh mục lớn thứ hai là “nghệ thuật, thiết kế, thể thao, giải trí và truyền thông” (10,3% yêu cầu), chủ yếu phản ánh mọi người sử dụng Claude cho các loại viết và chỉnh sửa khác nhau. Không ngạc nhiên khi các nghề nghiệp liên quan đến lao động chân tay cao, như trong danh mục “nông nghiệp, ngư nghiệp và lâm nghiệp” (0,1% yêu cầu), được đại diện ít nhất.

Chúng tôi cũng so sánh tỷ lệ trong dữ liệu của chúng tôi với tỷ lệ mỗi nghề nghiệp xuất hiện trên thị trường lao động nói chung. Các so sánh được hiển thị trong hình dưới đây.

Độ sâu của việc sử dụng AI trong nghề nghiệp. Phân tích của chúng tôi cho thấy rất ít nghề nghiệp có mức sử dụng AI trên hầu hết các nhiệm vụ liên quan của họ: chỉ khoảng 4% công việc sử dụng AI cho ít nhất 75% nhiệm vụ. Tuy nhiên, việc sử dụng AI ở mức độ vừa phải thì phổ biến hơn nhiều: khoảng 36% công việc có sử dụng AI cho ít nhất 25% nhiệm vụ của họ.

Như chúng tôi đã dự đoán, không có bằng chứng trong bộ dữ liệu này cho thấy các công việc bị tự động hóa hoàn toàn: thay vào đó, AI được phân tán trên nhiều nhiệm vụ trong nền kinh tế, có tác động mạnh mẽ hơn đối với một số nhóm nhiệm vụ hơn những nhóm khác.

Sử dụng AI và lương. Cơ sở dữ liệu O*NET cung cấp mức lương trung bình của Hoa Kỳ cho từng nghề nghiệp được liệt kê. Chúng tôi đã thêm thông tin này vào phân tích của mình, cho phép chúng tôi so sánh mức lương trung bình của các ngành nghề và mức độ sử dụng AI trong các nhiệm vụ tương ứng của họ.

Điều thú vị là, cả những công việc lương thấp và lương rất cao đều có tỷ lệ sử dụng AI rất thấp (đây thường là những công việc liên quan đến sự khéo léo của đôi tay cao, như người gội đầu và bác sĩ sản khoa). Đó là những nghề nghiệp cụ thể ở các khoảng lương trung bình đến cao, như lập trình viên máy tính và người viết quảng cáo, những người — trong dữ liệu của chúng tôi — là những người sử dụng AI nhiều nhất.

Tự động hóa so với tăng cường. Chúng tôi cũng xem xét chi tiết hơn cách các nhiệm vụ được thực hiện — cụ thể là, những nhiệm vụ nào liên quan đến “tự động hóa” (nơi AI trực tiếp thực hiện các nhiệm vụ như định dạng tài liệu) so với “tăng cường” (nơi AI cộng tác với người dùng để thực hiện nhiệm vụ).

Nhìn chung, chúng tôi thấy có sự nghiêng nhẹ về phía tăng cường, với 57% nhiệm vụ được tăng cường và 43% nhiệm vụ được tự động hóa. Điều đó có nghĩa là, trong hơn một nửa số trường hợp, AI không được sử dụng để thay thế con người thực hiện nhiệm vụ, mà thay vào đó làm việc cùng họ, tham gia vào các nhiệm vụ như xác minh (ví dụ: kiểm tra lại công việc của người dùng), học hỏi (ví dụ: giúp người dùng tiếp thu kiến thức và kỹ năng mới) và lặp lại tác vụ (ví dụ: giúp người dùng động não hoặc thực hiện các tác vụ lặp đi lặp lại, sáng tạo).

Lưu ý quan trọng

Nghiên cứu của chúng tôi cung cấp một cái nhìn độc đáo về cách AI đang thay đổi thị trường lao động. Nhưng như mọi nghiên cứu, nó có những hạn chế quan trọng. Một số trong số đó bao gồm:

• Chúng tôi không thể biết chắc chắn liệu một người sử dụng Claude cho một nhiệm vụ có đang hoàn thành nhiệm vụ đó cho công việc hay không. Một người yêu cầu Claude lời khuyên viết hoặc chỉnh sửa có thể đang làm điều đó tại nơi làm việc, nhưng họ cũng có thể đang làm điều đó cho cuốn tiểu thuyết mà họ đang viết như một sở thích.
• Tương tự, chúng tôi không biết cách người dùng sử dụng các phản hồi từ Claude. Ví dụ, họ có sao chép và dán các đoạn mã không? Họ có kiểm tra lại thông tin hoặc chấp nhận chúng một cách không phê phán không? Một số nội dung xuất hiện trong dữ liệu của chúng tôi có vẻ là tự động hóa thực sự có thể là tăng cường: ví dụ, người dùng có thể yêu cầu Claude viết toàn bộ bản ghi nhớ cho họ (điều này sẽ xuất hiện dưới dạng tự động hóa), nhưng sau đó tự mình chỉnh sửa nó (điều này sẽ là tăng cường).
• Chúng tôi cũng chỉ phân tích dữ liệu từ các gói Claude.ai Miễn phí và Cao cấp, thay vì người dùng API, Nhóm hoặc Doanh nghiệp. Mặc dù dữ liệu Claude.ai chứa một số cuộc trò chuyện không liên quan đến công việc, chúng tôi đã sử dụng một mô hình ngôn ngữ để lọc dữ liệu này để chỉ chứa các cuộc trò chuyện liên quan đến nhiệm vụ nghề nghiệp, điều này giúp giảm bớt mối lo ngại này.
• Số lượng nhiệm vụ khác nhau rất lớn nên có khả năng Clio đã phân loại sai một số cuộc trò chuyện (vui lòng xem toàn bộ bài báo, đặc biệt là Phụ lục B, để biết chi tiết về cách chúng tôi xác thực phân tích);
• Claude không thể tạo hình ảnh (ngoại trừ gián tiếp qua mã), và do đó một số cách sử dụng sáng tạo sẽ không được tham chiếu trong dữ liệu;
• Do Claude được quảng cáo là mô hình mã hóa tiên tiến, chúng tôi có thể mong đợi mã hóa sẽ bị đại diện quá mức như một trường hợp sử dụng. Vì lý do đó, chúng tôi không cho rằng các cách sử dụng trong bộ dữ liệu của chúng tôi là một mẫu đại diện cho việc sử dụng AI nói chung.

Kết luận và nghiên cứu trong tương lai

Việc sử dụng AI đang mở rộng nhanh chóng và các mô hình ngày càng có nhiều khả năng. Bức tranh thị trường lao động có thể sẽ thay đổi đáng kể trong một thời gian tương đối ngắn. Vì lý do đó, chúng tôi sẽ lặp lại nhiều phân tích trên theo thời gian để giúp theo dõi các thay đổi xã hội và kinh tế có khả năng xảy ra. Chúng tôi sẽ thường xuyên công bố kết quả và các bộ dữ liệu liên quan như một phần của Chỉ số Kinh tế Anthropic.

Các phân tích theo thời gian này có thể mang lại cho chúng tôi những hiểu biết mới về AI và thị trường việc làm. Ví dụ, chúng ta có thể theo dõi những thay đổi về độ sâu của việc sử dụng AI trong nghề nghiệp. Nếu vẫn đúng là AI chỉ được sử dụng cho một số nhiệm vụ nhất định, và chỉ một vài công việc sử dụng AI cho phần lớn nhiệm vụ của họ, thì tương lai có thể là một tương lai nơi hầu hết các công việc hiện tại sẽ phát triển thay vì biến mất. Chúng tôi cũng có thể theo dõi tỷ lệ tự động hóa so với tăng cường, cung cấp tín hiệu về các lĩnh vực mà tự động hóa đang trở nên phổ biến hơn.

Nghiên cứu của chúng tôi cung cấp dữ liệu về cách AI đang được sử dụng, nhưng nó không đưa ra các khuyến nghị chính sách. Câu trả lời cho các câu hỏi về cách chuẩn bị cho tác động của AI đối với thị trường lao động không thể đến trực tiếp từ nghiên cứu đơn lẻ; thay vào đó, chúng sẽ đến từ sự kết hợp của bằng chứng, giá trị và kinh nghiệm từ các góc độ rộng. Chúng tôi mong muốn được sử dụng phương pháp luận mới của mình để làm sáng tỏ thêm các vấn đề này.

Đọc toàn bộ bài báo để biết thêm chi tiết về các phân tích và kết quả của chúng tôi.

Dữ liệu mở và lời kêu gọi đóng góp

Đóng góp quan trọng nhất của bài báo này và của Chỉ số Kinh tế Anthropic là phương pháp luận mới cung cấp dữ liệu chi tiết về tác động của AI. Chúng tôi ngay lập tức chia sẻ công khai bộ dữ liệu mà chúng tôi đã sử dụng cho các phân tích trên và chúng tôi dự định chia sẻ các bộ dữ liệu tương tự trong tương lai khi chúng có sẵn.

Bộ dữ liệu đầy đủ có thể được tải xuống tại đây.

Một biểu mẫu để các nhà nghiên cứu cung cấp phản hồi về dữ liệu của chúng tôi và đề xuất các hướng nghiên cứu mới tại đây.

Lời cảm ơn

Chúng tôi đánh giá cao những nhận xét và thảo luận hữu ích về các phát hiện và bản thảo ban đầu của bài báo từ Jonathon Hazell, Anders Humlum, Molly Kinder, Anton Korinek, Benjamin Krause, Michael Kremer, John List, Ethan Mollick, Lilach Mollick, Arjun Ramani, Will Rinehart, Robert Seamans, Michael Webb và Chenzi Xu.

Làm việc với chúng tôi

Nếu bạn quan tâm đến việc làm việc tại Anthropic để nghiên cứu tác động của AI đối với thị trường lao động, chúng tôi khuyến khích bạn đăng ký các vị trí Nhà khoa học Nghiên cứu và Kỹ sư Nghiên cứu về Tác động Xã hội của chúng tôi.

---

1 Clio lấy một lượng lớn cuộc trò chuyện và tổng hợp chúng thành các danh mục cấp cao hơn để phân tích. Quan trọng là, để bảo toàn quyền riêng tư của người dùng, nó thực hiện điều này mà không cần các nhà nghiên cứu con người có thể xem các cuộc trò chuyện gốc. Bạn có thể đọc thêm về Clio tại đây.

Link bài viết gốc

• Tags:
• Ai
• Feb 10, 2025
• Www.anthropic.com