Anthropic 報告應該這樣解讀：理論能力高，實際應用仍有限

Anthropic 3 月 5 日的勞動市場研究，將 AI 對工作的影響分成「理論能力」與「實際曝露」兩層，重新引發外界對大型語言模型究竟能取代多少職務的討論。

藍色區塊呈現「理論能力」，乍看似乎暗示 LLM 系統在藝術與媒體、辦公行政、法律、商業金融，甚至管理等多職類，理論上都能處理八成以上任務，因此解讀為 AI 會大舉入侵白領職場。

不過檢視 Anthropic 引用的基礎資料後，並沒有外界想得那麼激烈。這些「理論能力」數值並非來自 Anthropic 自家模型實測表現，也不是未來效能成長的量化預測，而是沿用 2023 年 8 月的舊研究〈GPTs are GPTs: An Early Look at the Labor Market Impact Potential of Large Language Models〉。換言之，藍色區塊代表有相當推測性的學術估算，重點在 AI 可能提升人類生產力的範圍，而不等於能全面接手人類工作。

Anthropic 這組研究，也突顯目前 AI 在職場的「可做」與「正在做」之間仍有巨大落差。3 月勞動市場研究，結合 O*NET 職業資料、Anthropic Economic Index 的真實 Claude 使用模式，以及既有的任務可行性評分，試圖描繪 AI 工作場景實際滲透狀況。結果顯示，AI 使用高度集中理論最適合模型處理的任務，但涵蓋範圍距離全面取代仍有明顯差距。

▲ Anthropic 尚未發現較容易接觸 AI 的領域，有明顯影響就業市場。

以創意與知識工作為例，Arts & Media 類職務的理論曝露度高達 83.7%，但實際曝露度僅約 19.2%。藝術、設計、娛樂與媒體相關角色，占 Claude 查詢量 10.3%，僅次電腦與數學職類，顯示創作者並未迴避 AI，而是愈來愈常把它當成工作工具。研究也發現，AI 較常用於重複性高、偏製作端的任務，例如資料整理、格式化與基礎研究；至於策略、原創與方向判斷，仍須仰賴人類。

整體而言，Anthropic 這份研究想傳達的並非「AI 立刻全面奪走工作」，而是提醒外界：目前真正發生的是工作流程重組與任務拆分。對職場而言，關鍵不只是 AI 能否做某些工作，而是它現在究竟用在什麼地方、會先改變哪些工作內容。

（首圖來源：Anthropic）