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AI究竟如何改變我們的工作方式？

AI巨頭Anthropic，把研究的鏡頭對(duì)準(zhǔn)了自己

2025年8月，他們對(duì)內(nèi)部132名工程師和研究員進(jìn)行了一項(xiàng)調(diào)查，輔以53次深度定性訪談和內(nèi)部Claude Code使用數(shù)據(jù)分析，試圖揭示AI在自家公司的真實(shí)影響。

研究結(jié)果描繪了一幅深刻變革的圖景：軟件開發(fā)者的工作性質(zhì)正在被徹底改變，希望與憂慮并存

工程師們的工作效率大幅提升，變得更“全?！保瑢W(xué)習(xí)和迭代速度加快，甚至開始處理那些過去被忽略的任務(wù)

但這種廣度的擴(kuò)張也帶來了權(quán)衡：一些人擔(dān)心這可能導(dǎo)致深度技術(shù)能力的喪失，或無法有效監(jiān)督Claude的輸出；另一些人則擁抱這種變化，認(rèn)為這讓他們能進(jìn)行更高層次的思考

有人發(fā)現(xiàn)，與AI協(xié)作的增多，意味著與同事協(xié)作的減少；還有人開始思考，自己最終是否會(huì)被自動(dòng)化工具淘汰。

這項(xiàng)研究的對(duì)象是構(gòu)建AI的公司，其工程師本身就享有接觸前沿工具的特權(quán)，但Anthropic認(rèn)為，其內(nèi)部發(fā)生的變化，可能預(yù)示著更廣泛的社會(huì)變革。

研究使用的模型是Claude Sonnet 4和Claude Opus 4

核心發(fā)現(xiàn)速覽

調(diào)查數(shù)據(jù)：

最常用途：修復(fù)代碼錯(cuò)誤（調(diào)試）和理解代碼庫是工程師最常使用Claude的場(chǎng)景。

生產(chǎn)力飆升：?jiǎn)T工自我報(bào)告，Claude在其工作中占比從一年前的28%增至59%，生產(chǎn)力提升從20%增至50%，在一年內(nèi)增長(zhǎng)了2-3倍

創(chuàng)造新工作：27%由Claude輔助的工作是“若沒有AI就不會(huì)做”的新增任務(wù)，如項(xiàng)目擴(kuò)展、制作便利工具（如交互式數(shù)據(jù)看板）等

高頻協(xié)作，低度全權(quán)委托：大多數(shù)員工頻繁使用Claude，但表示能“完全委托”給它的工作僅占0-20%。AI是持續(xù)的合作者，而非無需驗(yàn)證的“甩手掌柜”

定性訪談：

委托直覺：工程師傾向于將易于驗(yàn)證、低風(fēng)險(xiǎn)或枯燥的任務(wù)交給Claude。信任是逐步建立的

技能全?；c空心化：Claude讓工程師能涉足更多領(lǐng)域（“我能非常勝任地處理前端或數(shù)據(jù)庫工作，以前我根本不敢碰”），但也有人擔(dān)心深度技能的萎縮

編碼手藝的變遷： 一些人擁抱變化，更關(guān)注成果（“我以為我喜歡寫代碼，后來發(fā)現(xiàn)我只是喜歡寫代碼帶來的成果”）；另一些人則懷念親手編碼的感覺

社交動(dòng)態(tài)改變：Claude成為提問的第一站，取代了過去向同事求助的場(chǎng)景。這導(dǎo)致一些人感覺指導(dǎo)和協(xié)作機(jī)會(huì)減少了

職業(yè)不確定性： 工程師的角色正轉(zhuǎn)向更高級(jí)別的AI系統(tǒng)管理者，但對(duì)職業(yè)的長(zhǎng)期軌跡感到迷茫。有人短期樂觀但長(zhǎng)期悲觀（“長(zhǎng)期來看，AI會(huì)做所有事，讓我變得無關(guān)緊要”）

Claude Code使用趨勢(shì)：

自主性與復(fù)雜性提升：半年前，Claude Code平均自主執(zhí)行約10個(gè)動(dòng)作后需人類介入，現(xiàn)在這一數(shù)字約為20個(gè)。處理復(fù)雜任務(wù)（如代碼設(shè)計(jì)、新功能實(shí)現(xiàn)）的比例大幅增加

修復(fù)“紙上劃痕” ：8.6%的任務(wù)是修復(fù)那些影響開發(fā)體驗(yàn)但優(yōu)先級(jí)不高的小問題，如代碼重構(gòu)，這些小修復(fù)累積起來可能帶來顯著的效率提升

人人都在全?；?不同團(tuán)隊(duì)使用Claude的方式不同，但都傾向于增強(qiáng)其核心專業(yè)。例如，安全團(tuán)隊(duì)用它分析不熟悉的代碼，對(duì)齊與安全團(tuán)隊(duì)用它構(gòu)建數(shù)據(jù)可視化前端。

調(diào)查數(shù)據(jù)詳情

Claude的主要編碼任務(wù)是什么？

數(shù)據(jù)顯示，最常見的日常任務(wù)是調(diào)試（55%的員工每天使用）和代碼理解（42%每天使用）。實(shí)現(xiàn)新功能（37%）緊隨其后。而高級(jí)別設(shè)計(jì)/規(guī)劃、數(shù)據(jù)科學(xué)和前端開發(fā)的使用頻率較低

使用率與生產(chǎn)力

員工自我報(bào)告的數(shù)據(jù)對(duì)比驚人：

12個(gè)月前：Claude用于28%的日常工作，生產(chǎn)力提升20%

現(xiàn)在：Claude用于59%的日常工作，生產(chǎn)力提升50%

這兩項(xiàng)指標(biāo)在一年內(nèi)增長(zhǎng)超過2倍。這一數(shù)據(jù)也與公司內(nèi)部觀察到的每位工程師日均合并拉取請(qǐng)求數(shù)量增加67%的趨勢(shì)大致相符。

一個(gè)有趣的模式是，在使用Claude后，員工在各類任務(wù)上花費(fèi)的時(shí)間略有減少，但產(chǎn)出量卻大幅增加

然而，數(shù)據(jù)也顯示，一部分人在AI輔助下花費(fèi)了更多時(shí)間。原因包括：需要花時(shí)間調(diào)試和清理Claude生成的代碼，以及理解非自己編寫代碼的額外認(rèn)知負(fù)擔(dān)。但也有人認(rèn)為這種額外時(shí)間是積極的，因?yàn)樗鼛椭麄儓?jiān)持完成以前會(huì)立刻放棄的任務(wù)，或進(jìn)行更徹底的測(cè)試和學(xué)習(xí)

Claude催生新工作

調(diào)查發(fā)現(xiàn)，員工估計(jì)27%的Claude輔助工作若無AI就不會(huì)被完成。

這些新工作包括：擴(kuò)展項(xiàng)目規(guī)模、制作錦上添花的工具（如交互式數(shù)據(jù)看板）、編寫文檔和測(cè)試，以及一些手動(dòng)操作成本過高的探索性工作。一位工程師表示，他們現(xiàn)在能修復(fù)更多以前影響開發(fā)體驗(yàn)的紙上劃痕

另一位研究員的描述更具畫面感：

人們傾向于把強(qiáng)大的模型看作單一實(shí)例，就像換了輛更快的車。但擁有百萬匹馬……能讓你同時(shí)測(cè)試大量不同的想法。當(dāng)你擁有這種探索的廣度時(shí)，工作會(huì)變得更令人興奮、更富創(chuàng)造力

完全委托的比例有多高？

盡管使用頻繁，但超過一半的工程師表示，他們只能將0-20%的工作完全委托給Claude。這表明，工程師傾向于與Claude緊密協(xié)作并驗(yàn)證其工作，而不是簡(jiǎn)單地交出任務(wù)，尤其是在對(duì)代碼質(zhì)量要求高的核心領(lǐng)域

定性訪談：人與AI協(xié)作的真實(shí)體驗(yàn)

AI委托的策略

工程師們正形成一套委托任務(wù)給Claude的策略，通常是那些：

自己不熟但復(fù)雜度低的任務(wù)：我不懂Git或Linux，Claude很好地彌補(bǔ)了我的經(jīng)驗(yàn)不足

易于驗(yàn)證的任務(wù)：對(duì)于那些驗(yàn)證成本遠(yuǎn)低于創(chuàng)建成本的工作，它簡(jiǎn)直太棒了

定義明確或自成體系的任務(wù)

代碼質(zhì)量不那么關(guān)鍵的任務(wù)：如果是用完即棄的調(diào)試代碼，直接交給Claude

重復(fù)或枯燥的任務(wù)：我對(duì)任務(wù)越興奮，就越不可能用Claude

啟動(dòng)成本高的任務(wù)：冷啟動(dòng)問題是最大的障礙。我腦子里有大量關(guān)于我們團(tuán)隊(duì)代碼庫的背景信息，而Claude沒有

信任，但要驗(yàn)證

許多用戶描述了一個(gè)信任遞增的過程，就像最初使用谷歌地圖一樣：

一開始，我只用谷歌地圖走不認(rèn)識(shí)的路……就像我用Claude寫我不懂的SQL。后來，我開始用它走我熟悉但最后一段路不確定的路線。現(xiàn)在，我連日常通勤都用它，完全信任它的路線建議……我今天用Claude Code的方式與此類似?！?/blockquote>

在是否用Claude處理自己專業(yè)領(lǐng)域內(nèi)外的任務(wù)上，工程師們存在分歧。一些人偏好在熟悉領(lǐng)域使用，因?yàn)榭梢钥焖衮?yàn)證；另一些人則用它處理外圍領(lǐng)域以節(jié)省時(shí)間。

一位安全工程師強(qiáng)調(diào)了經(jīng)驗(yàn)的重要性，他提到Claude曾提出一個(gè)以危險(xiǎn)方式顯得非常聰明的方案，就像一個(gè)才華橫溢的初級(jí)工程師會(huì)提的建議，只有經(jīng)驗(yàn)豐富的人才能識(shí)別其風(fēng)險(xiǎn)

什么任務(wù)留給自己？

工程師們普遍將涉及高級(jí)別思考、戰(zhàn)略或需要組織背景和“品味”的設(shè)計(jì)決策留給自己。但這道界限是“移動(dòng)的目標(biāo)”，隨著模型能力的提升而不斷被重新協(xié)商。

技能的轉(zhuǎn)變：全?；c空心化

新能力涌現(xiàn)…

許多工程師報(bào)告稱，他們正在完成以前超出其專業(yè)范圍的工作——后端工程師構(gòu)建UI，研究員創(chuàng)建可視化圖表。一位后端工程師描述了他與Claude合作構(gòu)建復(fù)雜UI的經(jīng)歷：

它做得比我好太多了。我絕對(duì)做不出來……設(shè)計(jì)師們看到后問‘等等，這是你做的？’我說‘不，是Claude做的——我只是給了它提示

工程師們稱自己正變得更全棧，這種能力擴(kuò)展帶來了更快的反饋循環(huán)和學(xué)習(xí)速度。

實(shí)踐機(jī)會(huì)的減少

與此同時(shí)，一些人擔(dān)心隨著委托得越來越多，技能正在萎縮，并失去在手動(dòng)解決問題過程中獲得的附帶學(xué)習(xí)

如果你自己去調(diào)試一個(gè)難題，你會(huì)花時(shí)間閱讀文檔和代碼，即使有些內(nèi)容與問題不直接相關(guān)，但你在這個(gè)過程中建立了對(duì)系統(tǒng)工作方式的心智模型?，F(xiàn)在這種情況少了很多，因?yàn)镃laude能直接帶你找到問題所在

一位高級(jí)工程師表示，如果他處于職業(yè)生涯早期，會(huì)更擔(dān)心這個(gè)問題：

我主要在那些我知道答案應(yīng)該是什么樣的情況下使用AI。我通過硬核方式做軟件工程師才培養(yǎng)出這種能力……但如果我剛?cè)胄?，我認(rèn)為需要付出極大的刻意努力才能繼續(xù)提升自己的能力，而不是盲目接受模型的輸出

技能萎縮之所以令人擔(dān)憂，部分原因在于監(jiān)督的悖論：有效使用Claude需要監(jiān)督能力，而監(jiān)督能力本身正來源于那些可能因過度使用AI而萎縮的編碼技能

我們還需要那些動(dòng)手編碼的技能嗎？

軟件工程正走向更高的抽象層次，這在歷史上曾發(fā)生過。一些員工認(rèn)為，這種轉(zhuǎn)變讓他們能從更高層面思考——關(guān)于最終產(chǎn)品和最終用戶，而不僅僅是代碼。

另一些人則務(wù)實(shí)地表示：我的軟件工程師技能肯定在萎縮……但如果需要，這些技能隨時(shí)可以撿回來，而現(xiàn)在我只是不再需要它們了！

最有趣的是一位工程師的觀點(diǎn)：生疏了這種說法，是基于一個(gè)假設(shè)：總有一天編碼會(huì)回到?jīng)]有Claude 3.5的時(shí)代。我認(rèn)為不會(huì)了

軟件工程的手藝與意義

對(duì)于是否懷念親手編碼，工程師們的感受截然不同

一些人感到失落：對(duì)我來說，這是一個(gè)時(shí)代的終結(jié)

另一些人則擔(dān)心新工作方式缺乏樂趣：花一天時(shí)間給Claude寫提示并不有趣或有成就感

但也有人欣然接受這種權(quán)衡：

“我以為到了現(xiàn)在這個(gè)階段，我會(huì)感到害怕或無聊……但事實(shí)并非如此。相反，我感到非常興奮，因?yàn)槲夷茏龅氖虑槎嗟枚嗔?。我原以為我真的喜歡寫代碼，但現(xiàn)在我發(fā)現(xiàn)，我實(shí)際上只是喜歡我從寫代碼中獲得的成果

工作場(chǎng)所社交動(dòng)態(tài)的改變

一個(gè)顯著的主題是，Claude已成為提問的第一站，取代了過去向同事求助的場(chǎng)景
有人欣賞這種社交摩擦的減少，但也有人感到失落：

“我喜歡和人一起工作，現(xiàn)在我‘需要’他們的機(jī)會(huì)變少了，這挺讓人難過的?！?/blockquote>

幾位資深工程師指出，這對(duì)傳統(tǒng)的師徒指導(dǎo)模式造成了沖擊。一位高級(jí)工程師說：

“初級(jí)員工不怎么來問我問題了，這讓我有點(diǎn)難過，盡管他們確實(shí)能更有效地得到答案，學(xué)得也更快。”

職業(yè)不確定性與適應(yīng)

許多工程師認(rèn)為自己的角色正從代碼編寫者轉(zhuǎn)變?yōu)锳I管理者。有人估計(jì)自己的工作已“70%以上轉(zhuǎn)變?yōu)榇a審查者/修改者”

長(zhǎng)期來看，職業(yè)不確定性普遍存在。許多人表示很難說幾年后他們的職業(yè)會(huì)是什么樣子

短期內(nèi)我感到樂觀，但長(zhǎng)期來看，我認(rèn)為AI最終會(huì)做所有事情，讓我和許多其他人變得無關(guān)緊要

感覺自己每天來上班，都是為了親手砸掉自己的飯碗

當(dāng)然也有樂觀者。一位團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人總結(jié)道：沒人知道未來會(huì)發(fā)生什么……重要的是保持極強(qiáng)的適應(yīng)性

Claude Code使用趨勢(shì)分析

為了補(bǔ)充主觀報(bào)告，Anthropic還分析了2025年2月至8月的20萬份內(nèi)部Claude Code使用記錄

用更少監(jiān)督處理更難的問題

過去六個(gè)月，Claude Code的使用呈現(xiàn)出以下趨勢(shì)：

任務(wù)復(fù)雜度提升：平均任務(wù)復(fù)雜度從3.2上升到3.8（5分制）。3.2分的任務(wù)如“排查Python模塊導(dǎo)入錯(cuò)誤”，3.8分的任務(wù)如“實(shí)現(xiàn)并優(yōu)化緩存系統(tǒng)

自主性增強(qiáng)： Claude Code在需要人類干預(yù)前，連續(xù)執(zhí)行的獨(dú)立“工具調(diào)用”（如編輯文件、運(yùn)行命令）次數(shù)中位數(shù)，從9.8次增加到21.2次，增長(zhǎng)了116%。

人類干預(yù)減少：平均每個(gè)任務(wù)的人類交互輪次從6.2次減少到4.1次，下降了33%

這些數(shù)據(jù)表明，工程師正將越來越復(fù)雜的工作以更自主的方式委托給Claude。

任務(wù)分布的變化

最顯著的變化是，用于實(shí)現(xiàn)新功能的比例從14.3%飆升至36.9%，用于代碼設(shè)計(jì)或規(guī)劃的比例從1.0%增至9.9%。這可能表明Claude在這些復(fù)雜任務(wù)上的能力增強(qiáng)了

修復(fù)“紙上劃痕”

數(shù)據(jù)顯示，當(dāng)前8.6%的Claude Code任務(wù)被歸類為紙上劃痕修復(fù)，包括創(chuàng)建性能可視化工具、重構(gòu)代碼以提高可維護(hù)性等

各團(tuán)隊(duì)任務(wù)差異

數(shù)據(jù)顯示，每個(gè)團(tuán)隊(duì)都在利用Claude增強(qiáng)自身專業(yè)，并向“全棧”拓展：

預(yù)訓(xùn)練團(tuán)隊(duì)：主要用Claude Code構(gòu)建新功能（54.6%），大部分是運(yùn)行額外實(shí)驗(yàn)。

對(duì)齊與安全團(tuán)隊(duì)：進(jìn)行最多的前端開發(fā)（7.5%），通常用于數(shù)據(jù)可視化

安全團(tuán)隊(duì)：最常用Claude Code進(jìn)行代碼理解（48.9%），以分析代碼庫的安全隱患

非技術(shù)員工：最常用它進(jìn)行調(diào)試（51.5%）和數(shù)據(jù)科學(xué)（12.7%），彌合技術(shù)知識(shí)差距

Anthropic的員工在過去一年中大幅增加了對(duì)Claude的使用，不僅加速了現(xiàn)有工作，還擴(kuò)展到新領(lǐng)域，承擔(dān)了以前被忽視的改進(jìn)任務(wù)

這些轉(zhuǎn)變帶來了明確的生產(chǎn)力效益，也伴隨著對(duì)軟件工程工作長(zhǎng)期軌跡的真實(shí)不確定性。

目前下結(jié)論還為時(shí)過早，但這項(xiàng)研究確實(shí)提出了一些問題：我們應(yīng)如何深思熟慮且有效地駕馭這些變革？

作為后續(xù)，Anthropic正在與內(nèi)部工程師和領(lǐng)導(dǎo)層探討這些機(jī)遇與挑戰(zhàn)，包括如何調(diào)整團(tuán)隊(duì)協(xié)作、支持職業(yè)發(fā)展、建立AI增強(qiáng)工作的最佳實(shí)踐等。他們還計(jì)劃將研究擴(kuò)展到非工程崗位，并支持像CodePath這樣的外部組織調(diào)整計(jì)算機(jī)科學(xué)課程

Anthropic希望不僅研究AI如何改變工作，更要親自試驗(yàn)如何明智地駕馭這場(chǎng)變革，從自己開始

正如他們所言，Anthropic是“一個(gè)負(fù)責(zé)任的工作場(chǎng)所轉(zhuǎn)型的實(shí)驗(yàn)室”

參考：

https://www.anthropic.com/research/how-ai-is-transforming-work-at-anthropic

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