Anthropic 調查揭示認知斷層：91% 內部員工預計 2030 年 AI 斬獲諾獎

如果你問矽谷最前沿的 AI 研究員，五年後世界會變成什麼樣，他們的回答可能會嚇你一跳。但如果你轉頭去問隔壁開面包店的老闆或者公司財務，他們大概會覺得這幫人在痴人說夢。

Anthropic 在 2026 年 8 月做了一項很有意思的調查，他們把自家天天擺弄頂尖大模型的員工，和全美普通成年人拉到一起，問了同樣一組關於 AI 未來的問題。結果顯示，這兩群人雖然生活在同一個地球上，腦子裡對未來的預估卻差了整整一個時代。

實驗室裡的人，已經看到完全不同的未來

有意思的是，兩邊對 AI 今天能做什麼並沒有太大分歧，但一說到幾年後會發生什麼，畫風就徹底變了。

調查列出了八項專業任務。面對「AI 何時能做出諾貝爾獎級別的科學發現」這個問題，只有 39% 的美國普通成年人認為 2030 年前能做到，而 Anthropic 內部員工的比例高達 91%。

至於設計、執行並發表科學研究，兩邊都認為目前 AI 還做不到，比例只有四分之一左右。但問到明年會怎樣時，90% 的 Anthropic 員工認為 AI 已經能搞定，普通大眾裡這麼認為的只有 38%。

更誇張的差距在於底線認知。根據不同任務，有 19% 到 40% 的普通人堅信 AI 永遠也做不到某些工作，而在 Anthropic 員工裡，抱有這種想法的人最多隻有 2%。在天天造 AI 的人眼裡，技術天花板幾乎不存在。

75% 對 28%：誰的工作先被端走？

最刺眼的差距，落在了每個人自己的飯碗上。

Anthropic 員工平均預計，到 2030 年，AI 就能替他們自己幹完 75% 的工作時長，超過半數員工甚至認為這個比例會達到 80% 以上。相比之下，全美普通在職人員認為 AI 到 2030 年只能替自己做 28% 的工作，只有二十分之一的人覺得飯碗會被端走 80% 以上。

哪怕是那些在計算機、工程和科學崗位上頻繁使用 AI 的專業人士，預計的被替代工時也只有 40%，遠遠落後於 Anthropic 內部那幫人的認知。

這種差距大概來源於效率體感的不同。在 Anthropic 內部，85% 的員工表示 AI 已經讓適配任務的用時縮短了一半甚至更多，59% 的人更表示用時被壓縮到了四分之一以下。而在日常工作中使用 AI 的普通美國人裡，覺得能省四分之三時間的只有 26%，甚至有 29% 的人抱怨 AI 幫不上忙，幹起活來耗時一樣甚至更長。

Anthropic 提到，自家的日常工作已經被 AI Agent 重塑了。引入程式設計 Agent 後的一個月裡，工程師提交的程式碼行數直接翻了三倍，銷售拿下的單子更多了，法務和招聘的人均產出也大幅提升。當一部分人已經在全自動化環境裡嚐到了甜頭，他們對未來的想像力自然脫韁。

普通人則更現實地看到了牆。在被問及什麼阻礙了技術落地時，普通人選得最多的是客戶偏好與真人打交道、資料隱私與安全顧慮、AI 不夠可靠以及法律監管。那些經常用 AI 的普通員工，最頭疼的則是資料隱私與安全，佔比達到 42%。

為什麼重要

我們認為，這份調查最關鍵的價值不是預測準不準，而是揭示了站在風暴中心的人與現實世界之間巨大的認知斷層。

對普通打工人來說，如果頂尖實驗室裡的開發者們都做好了到 2030 年被 AI 替代 75% 工作的準備，那任何把 AI 僅僅當成潤色郵件小幫手的看法都太保守了。現在的關鍵不是會不會被徹底替代，而是你的核心業務鏈條裡，有多少能像 Anthropic 工程師那樣被 Agent 放大數倍產出。越早把繁瑣流程模組化的人，越能扛住這波衝擊。

對整個行業和政策制定者而言，這種斷層更像是一個隱患。製造技術的人在按照百米衝刺的節奏奔向遞迴自我進化的未來，而下游應用端、監管層和廣大使用者還在為資料合規與人工客服偏好反覆拉扯。

Anthropic 公開這份資料顯得很聰明，它既展示了內部極高的技術自信，也委婉地給外界打了一劑預防針。但在我們看來，內部員工的狂熱預測也帶有一種典型的矽谷盲區：實驗室裡擁有無上限的算力支援、最優質的工具鏈和極高的技術素養，而在真實的傳統商業世界裡，組織慣性、陳舊程式碼庫、法律責任和人類的情感依賴，製造的阻力往往遠比技術難度本身要頑固得多。