Giả định rằng trí tuệ nhân tạo đang thay thế các công việc với tốc độ nhanh chóng đang bị thách thức bởi dữ liệu mới từ Chỉ mục .
Báo cáo, dựa trên hàng triệu tương tác với mô hình AI Claude, cho thấy AI chủ yếu được sử dụng làm cộng tác viên chứ không phải là một công nhân tự trị. 57% công việc được hỗ trợ AI nằm trong sự gia tăng, trong đó AI tăng cường năng suất của con người, trong khi chỉ có 43% các nhiệm vụ liên quan đến tự động hóa đầy đủ. Ngoài đầu cơ và vào tác động trong thế giới thực.
Kỹ sư phần mềm là người dùng lớn nhất của AI . 37,2% của tất cả các tương tác AI được ghi lại đến từ các tác vụ liên quan đến lập trình, trong đó các nhà phát triển sử dụng AI để gỡ lỗi, tối ưu hóa mã và xử lý sự cố phần mềm.
Điều này cho thấy AI đang được tận dụng để tăng cường hiệu quả thay vì thay thế các lập trình viên hoàn toàn. Nhiệm vụ hỗ trợ AI. Các chuyên gia này thường sử dụng AI để tạo bản nháp, chỉnh sửa văn bản và nội dung cấu trúc, nhưng vẫn giữ quyền kiểm soát hoàn toàn để hoàn thiện công việc của họ. Điều này phù hợp với các xu hướng rộng hơn trong các ngành công nghiệp sáng tạo, trong đó AI đang được sử dụng như một trợ lý chứ không phải là một sự thay thế hoàn chỉnh. wp-intent/uploads/2025/02/ai-busage-by-job-type-in-2025-via-anthropic-1024×1017.jpg”và tài chính, cho thấy việc áp dụng AI vừa phải, nhưng các lĩnh vực phụ thuộc vào lao động thể chất như xây dựng, chăm sóc sức khỏe và nông nghiệp, hầu như không có sự hiện diện của AI. Những hạn chế của AI trong các nhiệm vụ vật lý trong thế giới thực vẫn là rào cản đối với tự động hóa trong các ngành này. Báo cáo của Anthropic đưa ra một sự khác biệt quan trọng giữa tăng cường AI và tự động hóa.
Tăng cường đề cập đến các nhiệm vụ trong đó AI làm việc cùng với con người để nâng cao năng suất, chẳng hạn như tạo ra các đề xuất, cung cấp hỗ trợ nghiên cứu hoặc mã gỡ lỗi. Mặt khác, tự động hóa mô tả các trường hợp AI hoàn thành một nhiệm vụ hoàn toàn, chẳng hạn như phiên âm hoặc định dạng tài liệu. Quay lại và trở nên tinh tế và mới nổi ngay bây giờ,”Jack Clark, người đồng sáng lập của Anthropic và người đứng đầu chính sách. cơ sở64, r0lgodlhaqabaaaaach5baekaaealaaaaabaaaaaictaeauw==”> Nguồn: Nhân học
Điều này làm nổi bật bản chất chất lỏng của sự tích hợp của AI vào môi trường làm việc, trong đó vai trò của nó vẫn đang phát triển tùy thuộc vào sự phức tạp của nhiệm vụ của nhiệm vụ. P>
Tác động của AI đối với tiền lương và lĩnh vực công việc
Chỉ số kinh tế cũng làm sáng tỏ cách áp dụng AI tương quan với tiền lương việc làm. Trái với mong đợi rằng AI trước tiên sẽ thay thế các công việc lương thấp hơn, dữ liệu chỉ ra rằng AI được sử dụng phổ biến nhất trong các ngành nghề từ trung bình đến cao.
Các công việc đòi hỏi kiến thức chuyên ngành và tư duy phân tích, chẳng hạn như lập trình và khoa học dữ liệu, thấy mức độ sử dụng AI cao hơn nhiều so với các cấp độ ở mức của thang lương.
Công việc lương thấp Trong bán lẻ, khách sạn và dịch vụ thực phẩm cho thấy việc áp dụng Little AI, chủ yếu là vì các vai trò này liên quan đến công việc thực hành mà AI chưa thể thực hiện hiệu quả.
Nguồn: Anthropic
Trong khi đó , các ngành nghề lương cao trong luật pháp, y học và lãnh đạo điều hành cũng cho thấy việc áp dụng AI tương đối thấp, có khả năng là do các rào cản pháp lý và bản chất cao, cổ phần cao của việc ra quyết định trong các lĩnh vực này.
Báo cáo gợi ý rằng thay vì thay thế những người lao động có thu nhập thấp, AI đang thay đổi bản chất của công việc cổ trắng bằng cách tự động hóa các nhiệm vụ cụ thể trong khi để các chuyên gia của con người kiểm soát đầu ra cuối cùng. Cái nhìn sâu sắc này là chìa khóa cho các nhà hoạch định chính sách và các nhà lãnh đạo doanh nghiệp đang cố gắng dự đoán các hiệu ứng kinh tế lâu dài của AI. Các nghiên cứu của lực lượng lao động dựa vào các cuộc khảo sát hoặc dự báo thị trường, Chỉ số kinh tế của nhân học được xây dựng trên dữ liệu trong thế giới thực, được thu thập thông qua công cụ phân tích nội bộ của nó, clio .
Hệ thống này phân loại hàng triệu tương tác Claude, ánh xạ chúng thành phân loại công việc dựa trên o* Khung nghề nghiệp được công nhận được duy trì bởi Bộ Lao động Hoa Kỳ. Công cụ lọc ra các tương tác không liên quan đến công việc và phân loại việc sử dụng AI dựa trên mức độ phù hợp chuyên nghiệp, đảm bảo sự phản ánh chính xác về cách AI ảnh hưởng đến động lực học tại nơi làm việc. Dữ liệu: hình ảnh/gif; base64, r0lgodlhaqabaaaaaach5baekaaealaaaaabaaaaaiictaeauw==”> Nguồn: Nhân loại
Deep Ganguli, người dẫn đầu nhóm tác động xã hội của nhân học, nhấn mạnh đến tầm quan trọng của phương pháp điều khiển dữ liệu này. Chúng tôi muốn nhiều mắt hơn về vấn đề này.”Ông nói thêm, chúng tôi muốn tìm hiểu làm thế nào ngành công nghiệp AI nên làm cho mình dễ đọc với phần còn lại của thế giới.”
Khi việc áp dụng AI tiếp tục Phát triển, khả năng theo dõi các thay đổi của CLIO theo thời gian sẽ cung cấp những hiểu biết có giá trị về cách các lĩnh vực khác nhau tích hợp AI vào quy trình công việc của họ.
Một trong những khía cạnh xác định của nghiên cứu của nhân học là cam kết của nó về tính minh bạch. Trong khi hầu hết các công ty AI giữ cho dữ liệu tương tác của người dùng độc quyền, nhân học có hiệu ứng độc lập. Động thái này đặt tiền lệ cho các công ty AI khác để cung cấp nhiều khả năng hiển thị hơn về cách sử dụng mô hình của họ. trong đó xuất hiện thông qua các tuyên bố mà các công ty đưa ra, nhưng một số trong đó xuất hiện thông qua dữ liệu.”Quyết định phát hành dữ liệu sử dụng AI công khai phù hợp với các lời kêu gọi trách nhiệm của ngành công nghiệp rộng lớn hơn, đặc biệt là chính phủ trên toàn thế giới làm việc để thiết lập các quy định của AI.