Anthropic 於九月中發布《人類經濟指數報告：AI 採用在地理和企業應用上存在不平衡》，深入分析了 AI 技術（特別是 Claude），在早期採用階段的速度、地理分佈和企業部署模式。報告指出，AI 的普及速度是史無前例的，但它在初期分佈上卻非常不平衡，這將帶來潛在的經濟不平衡風險。
📌 《人類經濟指數報告》適合誰閱讀？
- 軟體開發與工程師，包括程式設計師、軟體開發人員、IT 專業人士
- 技術高階主管與產品管理職位，包括技術長、首席資訊官、研發主管
- 數據與研究科學家，包括 AI 研究人員和數據科學家
- 政策制定者與經濟學家
- 勞動力市場分析師與研究人員
📌 先記住這三件事
一、AI 的採用速度空前，但高度集中且不平衡
AI 的普及速度超乎想像，甚至比當年的網路還快。但是這種普及並不平均，呈現高度集中的特徵：
- 地理集中： AI 使用與國家收入有明顯關聯。以色列、新加坡等技術先進的小國，人均 AI 使用率領先全球，遠高於印尼、印度等新興經濟體。
- 任務集中： AI 的使用主要集中在少數任務上，特別是程式設計。
二、使用模式加速從「輔助」轉向「自動化」
人們和企業越來越習慣將「完整的」任務交給 AI，而不只是將它當成一個輔助工具。
- 消費端： 在 Claude.ai 上，這是第一份顯示「自動化」使用模式超過「輔助」使用的報告。這代表一般使用者也越來越信任 AI，讓它自己完成任務——這種轉變的驅動力是「指令式」（Directive）對話模式的顯著增加（可能是模型能力提升所致），即使用者將完整任務委託給 Claude，且只有極少的來回互動。
- 企業端： 在企業中的自動化模式更為明顯，高達 77% 的商業用途都屬於自動化。這顯示企業將 AI 視為提升整體生產力的重要途徑，但也可能對勞動力市場帶來衝擊，導致部分職位面臨被取代的風險。
三、AI 採用不均，恐加劇全球經濟不平等
AI 的使用高度集中在少數富裕、技術發達的國家，這可能會讓 AI 帶來的生產力提升，也集中在這些地區，進而加劇全球的經濟不平等。報告呼籲，各國的政策制定者必須正視這個問題，解決數位鴻溝加深的風險。
❗️報告揭示的三個關鍵數據：
一、40% 的美國員工在工作中使用 AI，而兩年前（2023 年）這一比例為 20%。
二、AI 在兩年內達到的採用率，網路花了大約五年才達到。
三、在 Claude.ai 上，人們最常用 AI 做的是程式設計和數學任務，佔比高達 36%。
🔴 報告精要
驅動企業 AI 轉型
幫助員工 AI 熟悉度飆升
💡 AI 普及速度超乎想像，但用的人在哪裡？
AI 的普及速度超乎想像，比當年的電力、電腦和網路都還要快。這種快速普及，是因為 AI 應用廣泛，操作簡單，也不需要專業培訓。
然而，AI 的使用並不平均，呈現出高度集中化的特徵。這份報告深入分析了這種集中化模式，發現 AI 的使用主要集中在少數國家和企業內部的特定任務中。這就像是科技發展初期，資源和應用都集中在少數地方一樣。
💡 從「輔助」到「自動化」
在短短八個月內，Claude.ai 的使用模式出現了顯著變化。雖然程式設計等任務的佔比有所下降，但知識密集型任務（例如寫作、研究）的份額卻持續上升。這顯示 AI 尤其擅長處理需要知識合成和解釋的工作。
其中最大的轉變是，人們越來越傾向於把完整任務交給 AI 完成。這種「指令式自動化」的比例，從一開始的 27% 大幅躍升，首次超過了輔助（Augmentation）使用。
在寫程式的任務中，人們花在建立新程式碼上的時間變多，但花在除錯和錯誤修正的時間變少。這代表模型越來越可靠，使用者也越來越信任 AI，讓 AI 從「輔助工具」變成「自動化助手」。
💡 富國用 AI，窮國用得少
報告首次公布了全球超過 150 個國家和所有美國州的 AI 地理使用數據。結果發現，AI 的採用率與一個國家的經濟收入有很強的關聯性。
在 AI 的使用上，富國用得多，窮國用得少。以色列的人均使用率領先全球（AUI, Anthropic AI Usage Index，分析 AI、尤其是 Claude.ai，在不同地理區域的擴散模式），是平均值的 7 倍；新加坡和加拿大也名列前茅。但像印度、印尼等新興國家的使用率，則遠低於預期。
在美國境內，雖然加州的總使用量最高，但人均使用率卻由哥倫比亞特區（華盛頓特區）和猶他州領先。這些數據反映了 AI 採用率與當地經濟特徵緊密相關。
而 AI 任務的種類也會因為地區而有所不同。在 AI 使用率較低的國家，人們主要用 AI 來寫程式；但在使用率較高的國家，AI 的應用則更廣，從教育、科學到商業都有。
有趣的是，在 AI 使用率高的國家，人們更傾向於把 AI 當成合作夥伴，一起學習和工作；而在使用率低的國家，人們則更傾向於把 AI 當成工具，直接讓它自動完成任務。
AI 採用的不平衡，正在加劇全球經濟不平等的擔憂。如果 AI 帶來的生產力提升，都集中在那些 AI 使用率高的富裕地區，那麼世界的貧富差距可能會變得更大。因此，政策制定者必須關注這種集中化，並解決數位鴻溝可能帶來的風險。
💡 企業的 AI 應用：自動化、專業化與成本考量
這份報告也首次分析「企業如何透過 API 系統性地部署 AI」，這與一般人在網頁上使用 AI 的方式完全不同。
企業使用 AI 的模式，呈現出更高的自動化和專業化。高達 77% 的商業用途都屬於自動化模式，遠高於個人用戶的 50%。這顯示企業更傾向於將完整的任務交給 AI，而不是只將其作為輔助工具。
在任務組成上，企業的 AI 應用也高度集中在程式設計和數學相關任務，約佔總流量的 44%，甚至有 5% 的流量是用來開發和評估 AI 系統本身。
此外，報告也發現，企業在選擇 AI 模型時，更看重模型的能力，而不是單純的成本。即使某些任務的運算成本較高，企業仍然願意使用，因為 AI 帶來的自動化和便利性，其經濟價值遠遠超過了這些邊際成本。
這也意味，企業在部署 AI 時，是以「能做什麼」為優先，而非「花多少錢」來考量。
報告也指出 AI 應用有一個重要瓶頸：給 AI 的背景資料不夠多。
當我們給 AI 越長的指令，它給的回應卻沒有等比例變長，這顯示效益會遞減。同時也暗示，如果企業的知識很分散，或是還停留在紙本階段，就必須先花大錢整理數據，才能有效導入 AI。
有趣的是，這也讓擁有內部「潛規則」和默契知識的資深員工，變得更有價值。因為他們可以補足 AI 缺乏的背景資訊，甚至成為 AI 自動化的好幫手。這可能會讓資深員工的需求和薪水增加。
💡 AI 時代的警示：不只看技術，更要看政策
報告總結，AI 雖然已經被廣泛採用，但它仍然處於早期階段，且應用非常集中。AI 在寫程式和數據分析等領域表現突出，但在需要大量背景知識或處理複雜法規的任務上，進展就比較慢。這種高度集中的使用模式，可能會讓 AI 帶來的好處只集中在富裕地區，進一步加劇全球不平等。
因此，AI 的經濟影響不只取決於技術有多強，也取決於社會做出的政策選擇。Anthropic 也在報告呼籲，決策者必須關注 AI 應用的地域不平衡，並積極解決數位鴻溝可能加深的風險。
＊閱讀完整報告內容，請見：《人類經濟指數報告：地理與企業人工智慧採用不均衡》
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＊初稿由 AI 協作，首圖來源：Unsplash
