員工使用 AI 的時間越長、工作技能和效率就越高嗎？Claude 的應用範圍從早期技術採用者擴展到主流用戶，人工智慧輔助工作的性質正在改變，對勞動市場和經濟不平等的影響也隨之改變。本文編譯整理至 Anthropic 最新發佈的 Anthropic Economic Index（人類經濟指數報告），提供人工智慧融入現代勞動力市場的研究報告，該報告基於 2026 年 2 月 5 日至 12 日期間，數據來自Claude.ai 消費者和 API 開發者的一百萬條對話樣本，追蹤使用情況的變化與地理普及趨勢，為 Anthropic 首度發佈研究報告分析用戶使用 AI 的趨勢變化及未來的經濟回報預測。
程式設計為首要用途、個人群體日常使用對話增加
數據中最明顯看到的訊號為 Claude 的使用者群體正從早期以技術為主的核心群體擴展到更廣泛的範圍。程式設計仍然佔據主導地位，電腦和數學相關職業佔 Claude.ai 對話的 35 %，但特定任務的使用集中度正在顯著下降。
這種轉變部分源自於編碼工作向 API 的遷移，特別是透過 Claude Code，它將程式設計任務拆分成多個較小的 API 呼叫。但這種多元化也反映了使用者群體的真正擴大：個人使用相關的對話在Claude.ai 流量中的佔比從 35 %上升到 42 %，這主要得益於體育相關諮詢、產品比較和房屋維護問題，課程作業相關的對話佔比則從 19 %下降到 12 %，部分原因是因為一些國家正值寒假，學校放假。
用戶使用 Claude 的平均時薪略有下降、仍高於一般工資
越來越多的一般用戶開始使用 Claude，任務的平均估值（以美國從事這些任務的工作者的平均時薪衡量）在 Claude.ai 平台上略有下降，從每小時 49.30 美元降至 47.90 美元；這與經典的技術採納曲線相符：早期用戶優先考慮高價值任務（例如軟體開發），而後期用戶則將其應用於更廣泛的、更簡單的日常用途。儘管略有下降，但 Claude 用戶仍在從事需要比美國勞動力平均水平更高的教育和工資的任務，突顯出人工智慧的採用仍然集中在知識工作者中。
其他指標也反映出 Claude.ai 的複雜性略有下降：使用者輸入所需的平均教育年限從 12.2 年下降到 11.9 年；使用者賦予 AI 更大的自主權，估計僅由人類完成任務的時間減少了約 2 分鐘。
API 自動化程度不斷提高
儘管 Claude.ai 的發展趨勢是更專注於增強型應用（即人工智慧輔助而非取代人類工作），但其 API 的發展方向卻恰恰相反、與 2025 年 11 月相比，2026 年 2 月有兩個特定工作流程類別的 API 使用量增加了一倍以上。
銷售與拓展自動化：銷售資料產生、B2B銷售線索資格篩選、客戶資料豐富及陌生開發電子郵件撰寫。
市場監控、投資建議和即時交易提醒、自動化交易和市場操作。
這些研究結果顯示，自動化導向的用例在開發者生態系統中比在消費者環境中發展得更快，這種模式對銷售、金融和客戶服務等行業的工作有重大影響。報告指出，隨著編碼任務從 Claude.ai 遷移到 API，這些工作可能面臨更緊迫的工作轉型。 API 自動化程度的提升被認為是職業變革的早期指標。
美國地域差距縮小、全球差距擴大
美國國內使用趨勢拉近地域差距：美國境內 Claude 使用率的地域差距持續縮小，人均使用率集中在前五大州的比例從 2025 年 8 月的 30 % 下降到 2026 年 2 月的 24 %。美國各州使用率的基數也在下降，顯示低普及率的州正在迎頭趕上。然而，速度亦有所放緩，以目前的速度來看，美國各州人均使用率達到均衡可能需要 5 到 9 年，而不是先前預估的 2 到 5 年。
全球地域差距正在擴大：從國際層面來看，這趨勢並不樂觀。全球人工智慧使用不平等現象加劇，排名前 20 的國家的人均使用量佔比已從 45 %上升至 48 %。高收入、高網路連結國家之間的差距正在進一步拉大，引發了人們對全球人工智慧鴻溝日益擴大的擔憂。
全球人工智慧應用的差異反映了更廣泛的「人工智慧經濟不平等」模式，如果高收入國家的早期採用者獲得不成比例的生產力收益，則可能會加劇現有的經濟差距。
經驗讓你更擅長人工智慧
這份報告中最引人注目且與政策密切相關的發現或許是使用者體驗與人工智慧有效性之間的緊密聯繫。研究團隊分析了不同使用者群體（按平台使用時長劃分）的使用模式，並將「資深用戶」（註冊至少六個月的用戶）與新用戶進行了比較。
經驗豐富的使用者的工作方式不同
長期用戶不僅使用 Claude 的頻率更高，而且使用得更好。他們更傾向於與 Claude 進行協作迭代，提出更複雜的工作任務，並且需要更少的反覆溝通就能獲得所需資訊。
人工智慧研究、Git 操作、稿件修改和新創公司融資為主要任務
報告發現，使用者使用 Claude 的時間每增加一年，其輸入內容的教育複雜度就會增加近一年的學習水準。這表明，用戶確實在隨著時間的推移提升其 AI 提示技能，而不僅僅是經驗更豐富地提出相同的問題。
在控制了任務類型、語言、模型選擇和用戶來源國家/地區等因素後，資深用戶在對話中的成功率仍然比新手高出 4 個百分點。這有力地證明了實踐出真知，使用人工智慧的經驗能夠轉化為更有效的人工智慧應用。
數據也顯示，經驗豐富的使用者在平台上所做的事情有明顯的自我選擇傾向。使用者平均停留時間最長的任務包括人工智慧研究、Git 操作、稿件修改和新創公司融資。用戶平均停留時間最短的任務包括：創作俳句、查看運動比分和美食推薦，這些都是休閒探索型使用的典型特徵。
API 開發人員使用 Opus 於電腦與數學項目
該報告還顯示，用戶（尤其是 API 開發人員）在選擇部署模型方面變得越來越謹慎。對於 Claude.ai 使用者而言，Opus（功能最強大的模型類別）在 55 % 的電腦和數學任務中被選中，但在教育任務中僅佔 45 %。任務價值每增加 10 美元/小時，Claude.ai 用戶使用 Opus 的比例就會增加 1.5 個百分點，而 API 用戶使用 Opus 的比例則會增加 2.8 個百分點。
在開發者 API 中，模型與任務的校準程度是消費者產品的兩倍，這表明專業用戶在成本和功能方面都進行了最佳化。
人工智慧使用經驗可建立職場優勢
報告中關於學習曲線的發現可以說是最具影響力的，如果經驗豐富的 AI 用戶在執行相同任務時，表現始終優於經驗不足的用戶，那麼 AI 工具可能正在加劇而非縮小勞動力技能差距。那些早期採用 AI 並已使用在工作上數月甚至數年的員工，或許已經建立了持久的生產力優勢。
這正是通往經濟學家所說的「技能偏向型技術變革」的直接途徑，新技術提高了高技能工人的薪資，同時也可能導致低技能崗位的流失。那些最容易受到人工智慧顛覆性影響的勞動者，或許也正是從中受益最大的族群。
API 自動化正悄悄加速發展
API 中銷售自動化和交易作業工作流程的翻倍是一個重要的訊號，這些並非假設性的用例，而是已在生產環境中大規模部署的實際案例。先前報告已指出銷售和客戶服務職位對人工智慧的依賴程度較高，如今，這些職位正逐步實現具體的自動化工作流程。政策制定者和勞動力規劃者應密切注意此趨勢。
AI 普及率在全球朝向高富裕群體前進、美國漸漸同等化
儘管美國正朝著趨同的方向發展，但全球人工智慧普及趨勢朝著反方向發展。高收入國家的人均 Claude 使用量份額正在不斷增長。如果人工智慧生產力的提升集中在原本就富裕的經濟體，那麼由此產生的國際不平等影響可能會非常嚴重，尤其是對於那些尚未做好大規模利用人工智慧工具的準備的經濟體而言。
企業應把握機會開始人工智慧素養培訓
對企業而言，最切實可行的 AI 佈局建議或許是最簡單的，使用人工智慧工具的時間和實踐至關重要，如果經驗與成功之間有如此密切的關聯，那麼為員工提供持續使用人工智慧的結構化專案，以及提示策略和用例方面的培訓，就能顯著提升生產力。數據表明，人工智慧熟練度並非與生俱來，而是需要持續使用才能培養的能力。
經濟指數報告對就業和經濟意味著什麼
人工智慧開始普及化、早期開發者的優勢已縮小，早期採用者往往聚集在高價值、高技能的應用場景中。隨著科技向更廣泛的人普及，AI 也逐漸被納入更多日常應用。這既是技術採納日趨成熟的健康標誌，但也可能是一個警示，人工智慧工具為早期技術開發者提供最大相對優勢的窗口期可能正在關閉。
誰會在 AI 上受益最多？何時受益？
人工智慧帶來的經濟回報並非均勻分佈，經驗豐富、技術精湛且持續投入的人獲得的回報尤為顯著，隨著人工智慧逐漸成為知識工作者的通用工具，提昇機構的人工智慧應用能力可能成為未來十年最重要的經濟政策措施。
人工智慧工具的早期用戶不僅是第一批使用者，他們也正在成為最有效的使用者，在人工智慧能大幅提升懂得運用人工智慧的人的生產力的世界裡，「AI 經驗」是新的競爭優勢。2026 年三月發佈的「人類經濟指數」報告描繪了一幅人工智慧賦能型經濟轉型中的複雜圖像，像 Claude 這樣的 AI 工具正更廣泛的在職場中得到應用。
資料來源：人類經濟指數報告－學習曲線（2026年3月24日）
原文報告：anthropic.com/research/economic-index-march-2026-report
作者：Maxim Massenkoff, Eva Lyubich, Peter McCrory, Ruth Appel, Ryan Heller
這篇文章 Anthropic 人類經濟指數分析報告：AI 經驗塑造未來的就業前景 最早出現於 鏈新聞 ABMedia。
