Anthropic 公共记录：对 51,993 名美国人关于 AI 希望、恐惧与监管的首轮调查
Anthropic 发布了 Anthropic 公共记录的第一轮调查，这是一项定期进行的、具有全国代表性的美国公众对 AI 意见的调查。该调查于 2025 年 11 月 1 日至 12 月 11 日进行，共有 51,993 名受访者。研究发现，美国人在党派、地域和教育背景上大体一致认同两件事：他们希望 AI 的益处得以实现，并且他们希望构建 AI 的公司承担责任。
首轮 Anthropic 公共记录发现了什么
该调查的头条结果描述了一个公众，他们对 AI 在医疗方面的潜力充满希望，对近期干扰感到担忧，并对行业的监管持怀疑态度。
- 48% 的美国人将治愈癌症或阿尔茨海默病等疾病列为他们对 AI 的前三大希望之一。
- 64% 的人将 AI 导致的失业列为个人关切，这是每个州最常见的恐惧。
- 71% 的人表示政府应参与 AI 的开发和监管，并得到两党的支持。
- 只有 15% 的人表示他们信任 AI 公司就 AI 的开发和使用方式做出决策。
Anthropic 将整体模式描述为广泛共识而非深刻分歧：“美国人渴望实现 AI 承诺的益处，但担心它可能带来的干扰，并且他们希望构建 AI 的公司承担责任。”该公司报告称，出现分歧的地方主要是强度问题而非方向问题。
调查是如何进行的
Anthropic 公共记录是一项针对美国 16 岁及以上、居住在美国 50 个州、哥伦比亚特区或波多黎各的青少年和成年互联网人口的在线调查。实地调查由 YouGov 从其在线小组进行。
该研究设计为 52 个平行的州和地区样本，目标每个州约 1,000 份完成，蒙大拿州、北达科他州、南达科他州、怀俄明州、佛蒙特州和波多黎各约 500 份。每个州内按年龄、性别、教育和种族/民族设定了配额。最终样本为 51,993 份完成，州样本量从阿拉斯加的 232 份到纽约的 1,902 份不等。
数据经过加权，以代表美国 16 岁及以上常住人口在州、年龄、性别、教育和种族/民族方面的分布。全国抽样误差在 95% 置信水平下为 ±0.6 个百分点（比例为 50%）。州级误差范围从加利福尼亚州、纽约州和得克萨斯州的 ±2.6 个百分点到怀俄明州的 ±9.1 个百分点。亚组的误差范围更大。
美国人希望 AI 带来什么
治愈疾病是美国人中对 AI 最广泛共享的希望。在从 17 个选项中选择前三大希望时，48% 的受访者将治愈癌症或阿尔茨海默病等疾病列入前三——比第二常见的选项高出 12 个百分点。
前三大希望的完整排名：
- 治愈癌症或阿尔茨海默病等疾病：48%
- 帮助残疾人：36%
- 推动技术进步：23%
- 让生活总体上更轻松：23%
排名最低的希望涉及 AI 作为人际接触的替代品，包括治疗和减少孤独感。
美国人最担心什么
失业、认知依赖和错误信息是美国最常见的三种与 AI 相关的恐惧。受访者被给予一份包含 20 种潜在危害的清单，并要求标出他们个人担心的每一项，然后按五点量表评估他们的担忧程度；任何回答为 2（“有些担心”）或更高的都算作担心。
- 失业：64%
- 认知依赖——AI 的整合使人们无法独立思考：56%
- 错误信息：52%
接下来最常见的关切是犯罪使用和监控。Anthropic 指出，这些恐惧是近期且具体的，并且每一种在早期技术中都有先例——自动化导致失业、智能手机助长依赖、社交媒体传播错误信息。美国人普遍更担心 AI 的滥用而非错位，将犯罪使用和监控排在诸如 AI“失控”等恐惧之上。
Anthropic 提醒说，恐惧数据不能直接与希望数据比较，因为希望问题要求受访者仅对前三项进行排名，而恐惧问题要求他们对清单上的每一项进行评分。
对于列出的所有危害，除三项外，大多数受访者表示“不担心”。然而，没有一种潜在危害是少于四分之一的美国人至少有些关切的。
失业是每个州的首要恐惧
对 AI 取代工作的担忧在美国公众中异常均匀地分布。它是民主党人（67%）和共和党人（62%）、有孩子的家庭（59%）和无孩子家庭（66%）以及每个受访州的首要恐惧，从爱荷华州的高端（71%）到密西西比州的低端（57%）。
失业担忧随教育程度上升而下降，随 AI 使用而下降
失业数据中有两个人口统计模式很突出，它们指向相反的方向。
首先，担忧随教育程度上升。拥有研究生学位的美国人比高中或以下学历的人对失业的担忧高出近 10 个百分点。Anthropic 将此解释为工作与 AI 被要求执行的任务重叠最紧密的工人最为担忧——该公司表示，这一模式反映在其经济研究团队对全球 Anthropic Interviewer 研究的分析中。
其次，担忧随实践经验下降。每天在工作中使用 AI 的人对失业的担忧明显低于完全不使用 AI 的人：54% 对 70%。Anthropic 提供了几种可能的解释，包括实践经验可能培养技能和流畅性，使人们能够增强而非自动化其部分工作，并且经验也可能揭示 AI 的局限性。该公司表示，这种效应可能是多种因素的组合。
认知依赖主要是一种预期性恐惧
认知依赖是调查中第二常见的恐惧，但数据表明它主要是一种对尚未发生之事的恐惧。
为了测试人们是否真的依赖 AI，Anthropic 询问受访者如果明天 AI 变得不可用，他们会感到多大程度的干扰，然后比较担心依赖者和不担心依赖者的回答。在 56% 对依赖表示某种担忧的美国人中，只有约五分之一会在 AI 不可用时感到显著干扰。相反，在 44% 不担心依赖的人中，有更高比例——约三分之一——会感到显著干扰。
教育工作者是最担心依赖的职业之一，仅次于从事艺术和设计工作的人。这一发现与 Anthropic 对 81,000 名 Claude 用户的单独定性研究相呼应，在该研究中，教育工作者报告亲眼目睹认知萎缩的可能性是平均水平的 2.5 到 3 倍，大概是在他们的学生身上。
与失业一样，依赖恐惧随使用量稳步下降：每天在工作中使用 AI 的美国人（46%）比从不使用的人（62%）对依赖的担忧低 16 个百分点。
感知能力与工作期望参与度
美国人认为 AI 在研究方面的能力最高，在服务和支持方面最低，他们在工作中使用 AI 的意愿与这些评级一致。受访者被给予 14 项工作任务，并被问及他们认为 AI 工具今天能多好地完成每项任务，以及他们希望在自己的工作中有多少 AI 参与。
在高端，75% 的美国人表示 AI 在研究方面与人类一样好或更好。在低端，44% 的人表示 AI 在服务和支持方面与人类一样好或更好。
在大多数任务上，大多数美国人不想让 AI 参与他们的工作。即使在他们认为 AI 最有能力的任务——研究和数据分析——近一半的受访者表示他们希望自己的工作中没有 AI 参与。Anthropic 报告称，工作场所对 AI 参与的接受度与感知能力同步变化：AI 在一个领域被认为越有能力，人们就越可能愿意使用它。
最重度 AI 用户是谁
截至 2025 年底，约 6% 的美国人每天在工作和个人目的上使用 AI。Anthropic 称这一群体为“综合用户”，并将其视为更密集采用模式的预览。
综合用户偏向年轻、男性、城市、就业和大学教育。近三分之二的人称自己是比大多数人更早尝试新技术或一旦看到潜力就早期采用的人，而普通公众中这一比例为 30%。综合用户的未加权样本为 2,717 人。
综合用户对清单上每种危害的担忧都低于普通公众，尽管 Anthropic 指出这可能反映了早期采用者观点的差异，而非 AI 使用本身的效果。
美国人对 AI 治理的期望
政府参与 AI 在美国获得了两党多数支持。71% 的美国人表示政府应参与 AI 的开发和监管。这一数字在民主党人中为 79%，共和党人中为 68%，独立人士中为 69%。每个州和地区的多数人支持政府参与，范围从哥伦比亚特区的 81% 到夏威夷的 63%。
美国人希望政府在哪里行动
在询问八个具体领域以及政府应在每个领域参与多少时，只有两个领域获得超过最低角色的明确多数支持：隐私（56%）和儿童安全（52%）。伤害责任紧随其后，为 49%。国家安全在任何领域的党派差距最小，民主党和共和党之间仅差三点。
美国人对行业的期望
当被问及应如何确保 AI 以人类利益发展时，美国人集中在两个答案上：
- 让 AI 公司对伤害承担法律责任：47% 将其选入前三
- 优先考虑安全而非增长：44%
拥有实权的独立监督机构（29%）和为安全而放缓 AI 发展（27%）紧随其后。
信任赤字
只有 15% 的美国人表示他们信任 AI 公司就 AI 的开发和使用方式做出决策。这是所有测试机构中最低的数字，低于联邦政府（20%）、州和地方政府（19%）和国际机构（20%），远低于独立专家（43%）。
综合用户对每个被问及的机构都更信任，包括 AI 公司，并且明显不太倾向于说 AI 开发应放缓或停止。即便如此，他们对政府参与 AI 的支持率基本与全国水平一致——74% 对 71%——并且在测试的八个治理领域中，他们的偏好与公众几乎无法区分。
Anthropic 的相关举措和后续步骤
Anthropic 将公共记录与其收集公众对 AI 意见的其他努力并列：Anthropic Interviewer，一种大规模进行深度访谈的工具，为一项对 81,000 名 Claude 用户的全球定性研究提供了支持，以及 Anthropic 经济指数，该指数利用匿名的 Claude 使用数据。公共记录标志着 Anthropic 首次调查普通公众，使其能够覆盖非 AI 用户。
该公司还指出了两项与调查结果相关的最新政策框架。其高级 AI 框架提议对前沿模型进行强制性独立安全测试、透明度要求，以及政府阻止或召回危险 AI 部署的权力。其经济政策框架阐述了政府如何为 AI 的经济影响做准备——尽可能减少失业，并支持工人，使 AI 的益处得到广泛分享。
Anthropic 表示，公共记录将定期重复，随着新主题变得更加突出而不断演变范围，以便跟踪公众态度如何随着模型能力的进步和采用的深化而变化。该公司计划未来将调查扩展到美国以外。
局限性
Anthropic 表示，公共记录捕捉了美国人在 2025 年底对 AI 的看法，并且该公司将第一轮视为基线。该研究的报告惯例：所有百分比均加权；除非另有说明，百分比使用完整细分作为分母，将“不知道”和跳过的回答保留在基数中；恐惧电池中的“担心”表示五点担忧量表的前四个框；能力电池中的“一样好或更好”表示五点表现量表的前三个框。