Khảo sát 80.000 người dùng Claude của Anthropic: Người dùng AI giúp tăng hiệu quả nhanh nhất lại là người cảm thấy không an toàn nhất về tương lai

Tác giả: Anthropic

Dịch: Deep潮 TechFlow

Deep潮 giới thiệu: Đây là lần đầu tiên một công ty AI tiến hành khảo sát quy mô lớn về lo lắng kinh tế thực của người dùng. Dữ liệu tiết lộ một nghịch lý tàn nhẫn: những người thường xuyên sử dụng AI như lập trình viên, nhà thiết kế lại chính là những người lo sợ bị AI thay thế nhất; những người nâng cao hiệu quả nhanh nhất lại cảm thấy không an toàn về tương lai. Đối với nhà đầu tư, điều này có nghĩa là tốc độ AI thâm nhập thị trường nhanh hơn dự kiến, tác động đến thị trường lao động đã bắt đầu từ cấp độ tâm lý.

Phát hiện cốt lõi:

Gần đây, chúng tôi khảo sát 81.000 người dùng Claude cho thấy, những người làm các công việc dễ bị AI thay thế hơn thì lo lắng về thất nghiệp do AI gây ra nhiều hơn. Đặc biệt, những người mới bắt đầu sự nghiệp.

Các nghề có thu nhập cao nhất và thấp nhất đều ghi nhận mức tăng năng suất lớn nhất, chủ yếu đến từ việc mở rộng phạm vi công việc (làm các nhiệm vụ mới).

Những người trải nghiệm tốc độ tăng trưởng lớn nhất nhờ AI lại có lo lắng về thất nghiệp cao hơn.

Để giúp công chúng hiểu rõ hơn về những biến đổi kinh tế do AI mang lại mà chúng tôi quan sát được, chỉ số kinh tế của chúng tôi chia sẻ về những công việc mà Claude được yêu cầu thực hiện, cũng như tỷ lệ phần trăm nhiệm vụ mà Claude hoàn thành trong các công việc đó. Tuy nhiên, cho đến nay, chúng tôi thiếu thông tin về cách các mô hình sử dụng này phản ánh đến suy nghĩ và ấn tượng của mọi người về AI.

Gần đây, chúng tôi khảo sát 81.000 người dùng Claude, cung cấp một phương pháp liên kết lo lắng kinh tế của mọi người với các nội dung được định lượng trong lưu lượng truy cập Claude.

Khảo sát hỏi mọi người về tầm nhìn và nỗi sợ về tiến bộ của AI. Nhiều ý kiến chia sẻ liên quan đến các vấn đề kinh tế. Chúng tôi nhận thấy nhiều người lo lắng về thất nghiệp — mặc dù họ cũng cảm thấy năng suất làm việc cao hơn, khả năng tốt hơn. Trong một số trường hợp, AI giúp họ khởi nghiệp hoặc dành thời gian làm những việc quan trọng hơn; trong các trường hợp khác, AI khiến họ cảm thấy áp lực hoặc bị chủ lao động áp đặt.

Kết quả khảo sát cung cấp bằng chứng sơ bộ cho thấy mức độ tiếp xúc (chỉ số đo lường rủi ro thay thế AI của chúng tôi) liên quan đến lo lắng về kinh tế xung quanh AI. Những người làm nghề có mức độ tiếp xúc cao — theo định nghĩa nhiệm vụ do Claude thực hiện — thì lo lắng về khả năng bị thay thế bởi AI nhiều hơn. Điều này phù hợp với nhận thức chung về sự lan rộng và ảnh hưởng tiềm tàng của AI. Chúng tôi sẽ trình bày các phát hiện dưới đây.

Ai lo lắng về thất nghiệp?

“Giống như tất cả các nhân viên văn phòng hiện nay, tôi 100% lo lắng, gần như 24/7, về việc cuối cùng sẽ bị AI thay thế.” — một kỹ sư phần mềm.

Trong khảo sát, một phần năm người trả lời thể hiện lo lắng về khả năng thay thế kinh tế. Một số người lo lắng trừu tượng về vấn đề này: một nhà phát triển phần mềm cảnh báo “AI trong trạng thái hiện tại có khả năng thay thế các vị trí cấp thấp.” Người khác than thở rằng công việc của họ, hoặc một số khía cạnh của công việc, đang bị tự động hóa thay thế. Một nhà nghiên cứu thị trường nói: “Chắc chắn là giúp tôi nâng cao năng lực. Nhưng trong tương lai, AI có thể thay thế công việc của tôi.” Trong một số công việc, AI khiến họ cảm thấy công việc khó khăn hơn. Một nhà phát triển phần mềm nhận xét: “Khi AI xuất hiện, các quản lý dự án bắt đầu giao những nhiệm vụ và lỗi ngày càng khó hơn để tôi xử lý.”

Trong toàn bộ báo cáo, chúng tôi sử dụng bộ phân loại do Claude điều khiển để suy luận về đặc điểm và cảm xúc của người trả lời dựa trên câu trả lời của họ. Ví dụ, nhiều người tham gia đề cập đến lĩnh vực công việc hoặc cung cấp chi tiết về cuộc sống công việc của họ, giúp chúng tôi suy ra nghề nghiệp của họ. Tương tự, chúng tôi dùng các gợi ý để Claude nhận diện và giải thích các trích dẫn trực tiếp của người trả lời thể hiện rõ ràng vai trò của họ đối mặt với rủi ro thay thế do AI gây ra. Chúng tôi cung cấp ví dụ trong phần phụ lục.

Nhận thức của người trả lời về mối đe dọa từ AI liên quan đến chỉ số tiếp xúc của chúng tôi — phản ánh tỷ lệ phần trăm nhiệm vụ trong công việc sử dụng Claude. Khi chỉ số tiếp xúc cao hơn, người đó có xu hướng lo lắng hơn về AI. Ví dụ, giáo viên tiểu học ít lo lắng về việc bị thay thế hơn kỹ sư phần mềm, phù hợp với thực tế Claude chủ yếu được sử dụng cho các nhiệm vụ mã hóa.

Chúng tôi thể hiện điều này trong Hình 1 dưới đây. Trục y là tỷ lệ phần trăm người trả lời cho biết họ nghĩ AI đã hoặc có thể sớm thay thế vai trò của họ. Trục x là chỉ số tiếp xúc. Hình cho thấy, trung bình, những nghề có mức độ tiếp xúc cao hơn thường có nhiều lo lắng hơn về tự động hóa công việc. Mỗi 10 điểm phần trăm tăng trong chỉ số tiếp xúc, cảm nhận về mối đe dọa công việc tăng thêm 1,3 điểm phần trăm. Những người thuộc nhóm 25% có mức độ tiếp xúc cao nhất phản ánh lo lắng gấp ba lần so với nhóm 25% thấp nhất.

Hình 1: Nhận thức về mối đe dọa công việc do AI mang lại và mức độ tiếp xúc thực tế. Hiển thị tỷ lệ phần trăm người trả lời cho rằng AI đã hoặc có thể sớm thay thế vai trò của họ, dựa trên chỉ số tiếp xúc thực tế do Massenkoff và McCrory đề xuất. Nếu người trả lời cho biết vị trí của họ đã bị thay thế hoặc giảm đáng kể, hoặc có khả năng xảy ra trong thời gian tới (dựa trên mã hóa Claude), thì họ được ghi nhận là có mối đe dọa công việc. Đường màu xanh lá thể hiện đường hồi quy tuyến tính đơn giản.

Một đặc điểm quan trọng khác của người lao động là giai đoạn nghề nghiệp. Trong các nghiên cứu trước, chúng tôi đã báo cáo các dấu hiệu ban đầu về việc tuyển dụng chậm lại của sinh viên mới tốt nghiệp và người lao động giai đoạn đầu tại Mỹ. Trong khảo sát này, chúng tôi có thể suy ra giai đoạn nghề nghiệp của khoảng một nửa người trả lời dựa trên câu trả lời của họ. Chúng tôi nhận thấy, người mới bắt đầu sự nghiệp có xu hướng lo lắng về thất nghiệp nhiều hơn so với những người đã có kinh nghiệm.

Hình 2: Lo lắng về thất nghiệp do AI theo giai đoạn nghề nghiệp. Tỷ lệ phần trăm người trả lời cho biết AI gây đe dọa nhất định đến công việc của họ, phân theo giai đoạn nghề nghiệp. Cả hai trường hợp đều dựa trên phân loại tự do do Claude thực hiện.

Ai hưởng lợi từ AI?

Sử dụng phản hồi khảo sát do Claude đánh giá, chúng tôi dùng thang điểm 1-7 để đánh giá mức độ nâng cao năng suất do AI mang lại, trong đó 1 là “năng suất giảm”, 2 là “không thay đổi”, các mức tiếp theo thể hiện mức tăng lớn hơn. Các phản hồi đạt điểm 7 gồm những câu như: “Trang web tôi làm trong 4-5 ngày trước đây mất vài tháng”; Claude cho điểm 5 các câu như “Việc tôi làm mất 4 giờ giờ chỉ còn một nửa thời gian”; và điểm 2 cho câu “Cá nhân tôi đã nhờ AI sửa mã trên website, nhưng phải thử nhiều lần mới được như ý.”

Nhìn chung, mọi người đều báo cáo mức tăng năng suất có ý nghĩa. Điểm trung bình là 5,1, tương ứng “năng suất tăng đáng kể”. Tất nhiên, các người tham gia khảo sát là các tài khoản Claude.ai hoạt động tích cực, có thể có xu hướng báo cáo lợi ích năng suất cao hơn người dùng bình thường. Khoảng 3% phản hồi tiêu cực hoặc trung tính, 42% không rõ ràng về năng suất.

Điều này phần nào phụ thuộc vào thu nhập. Bảng bên trái của Hình 3 cho thấy, những người làm nghề lương cao như lập trình viên truyền đạt mức tăng năng suất lớn nhất nhờ AI. Kết quả này không chỉ do mã hóa; khi loại trừ các nghề liên quan đến máy tính và toán học, kết quả vẫn giữ nguyên. Điều này phù hợp với một phát hiện trong chỉ số kinh tế trước đó, cũng ủng hộ nhóm lao động lương cao: trong các nhiệm vụ yêu cầu trình độ học vấn cao hơn, Claude thường rút ngắn thời gian hoàn thành nhiệm vụ (so với không dùng AI) theo tỷ lệ phần trăm cao hơn.

Một số người lao động có thu nhập thấp cũng mô tả mức tăng năng suất cao. Ví dụ, một đại diện dịch vụ khách hàng dùng “AI dựa trên phản hồi khác giúp tôi tiết kiệm rất nhiều thời gian để tạo phản hồi.” Trong một số trường hợp, người làm công việc lương thấp còn dùng AI để làm các công việc phụ về kỹ thuật. Ví dụ, một tài xế giao hàng đang dùng Claude để mở cửa hàng thương mại điện tử, một người làm vườn đang xây dựng ứng dụng âm nhạc.

Hình 3: Đánh giá mức tăng năng suất dự đoán theo nghề nghiệp. Bên trái thể hiện mức trung bình dựa trên phân loại theo bốn phần tư mức lương trung bình theo nghề của Cục Thống kê Lao động Mỹ (BLS). Bên phải thể hiện theo các nhóm nghề chính. Sai số thể hiện khoảng tin cậy 95%.

Chúng tôi xem xét kỹ hơn trong phần phụ bên phải của Hình 3, thể hiện mức tăng năng suất dự đoán theo các nhóm nghề chính. Đầu tiên là các nghề quản lý. Những người này phần lớn là doanh nhân sử dụng Claude để khởi nghiệp. Tiếp theo là nhóm nghề liên quan đến máy tính và toán học, gồm các nhà phát triển phần mềm. Hai nhóm có mức cải thiện năng suất nhẹ nhất là các nghề khoa học và pháp lý. Một số luật sư lo lắng về khả năng AI tuân theo các chỉ thị chính xác. Ví dụ: “Tôi đã đưa ra các quy tắc rất cụ thể về vị trí, cách đọc tài liệu pháp lý, tôi muốn nó làm gì… nhưng nó luôn lệch khỏi yêu cầu.”

Khi AI lan rộng trong nền kinh tế, một câu hỏi then chốt là lợi ích sẽ chảy về đâu — người lao động, quản lý của họ, người tiêu dùng hay công ty. Khoảng một phần tư người trả lời trong khảo sát đã chỉ rõ các đối tượng nhận lợi ích này. Tổng thể, phần lớn trong số họ đề cập đến lợi ích của chính mình, qua việc hoàn thành nhiệm vụ nhanh hơn, mở rộng phạm vi và giải phóng thời gian. Tuy nhiên, 10% nói rằng người nhận lợi ích là chủ hoặc khách hàng, những người yêu cầu và nhận thêm công việc. Một tỷ lệ nhỏ hơn đề cập đến lợi ích của các công ty AI, và tỷ lệ nhỏ hơn nữa nói rằng AI sẽ mang lại tác động tiêu cực ròng. Điều này phụ thuộc vào giai đoạn nghề nghiệp: chỉ 60% người mới bắt đầu sự nghiệp cho biết họ cá nhân hưởng lợi từ AI, trong khi tỷ lệ này của các chuyên gia có kinh nghiệm là 80%.

Hình 4: AI mang lại lợi ích năng suất, lợi ích đó chảy về đâu? Trong số các người trả lời chỉ rõ người hưởng lợi từ năng suất AI, thể hiện tỷ lệ phần trăm của từng nhóm.

Phạm vi và tốc độ

Người trả lời cũng chia sẻ về nơi họ cảm nhận được sự nâng cao năng suất. Chúng tôi phân loại thành phạm vi, tốc độ, chất lượng và chi phí. Ví dụ, nhiều người dùng AI cho các nhiệm vụ mã hóa nói: “Tôi không phải kỹ thuật viên, nhưng giờ tôi là nhà phát triển toàn diện.” Đây là mở rộng phạm vi; AI giúp họ mở khóa khả năng mới. Ngược lại, một số người tăng tốc các nhiệm vụ đã làm, như kế toán nói: “Tôi đã xây dựng một công cụ giúp tôi hoàn thành các nhiệm vụ tài chính mất 2 giờ trong 15 phút.” Nâng cao chất lượng thường đến từ việc kiểm tra kỹ hơn mã, hợp đồng và các tài liệu khác. Một số ít người đề cập đến chi phí thấp khi dùng AI: “Nếu tôi thuê một quản lý mạng xã hội, vượt quá ngân sách của tôi.”

Chúng tôi nhận thấy, trong các loại nâng cao năng suất, phạm vi là phổ biến nhất, 48% người dùng rõ ràng đề cập đến tác động này. 40% nhấn mạnh tốc độ.

Hình 5: Người dùng báo cáo các loại nâng cao năng suất nào? Tỷ lệ phần trăm người trả lời cho từng loại.

Trải nghiệm của người dùng Claude cũng có thể ảnh hưởng đến lo lắng của họ về AI. Để đánh giá điều này, chúng tôi đo lường mức độ tăng tốc của họ qua việc xác định xem công việc của họ bây giờ chậm hơn nhiều (mã là 1), không thay đổi (4), hay nhanh hơn nhiều (7).

Chúng tôi phát hiện mối quan hệ giữa tốc độ tăng trưởng và cảm nhận về mối đe dọa công việc theo dạng hình chữ U (xem Hình 6). Cột bên trái thể hiện những người báo cáo AI làm chậm tốc độ của họ. Những người này có khả năng cao hơn thể hiện AI gây đe dọa lớn đến sinh kế của họ. Ví dụ, một số người làm công việc sáng tạo như nghệ sĩ, nhà văn cảm thấy AI quá áp lực và cứng nhắc, không giúp ích gì trong công việc của họ. Đồng thời, họ lo lắng rằng AI lan rộng trong lĩnh vực sáng tạo sẽ khiến họ khó tìm việc hơn.

Hình 6: Mối đe dọa công việc do AI và tốc độ tăng trưởng. Tỷ lệ phần trăm người trả lời cho biết công việc của họ đã hoặc có thể sớm bị thay thế dựa trên mức độ tăng tốc dự đoán.

Với các người còn lại, cảm nhận về mối đe dọa công việc tăng lên theo mức độ tăng tốc mà họ phản ánh trong câu trả lời. Điều này hợp lý về mặt kinh tế: nếu thời gian hoàn thành nhiệm vụ đang rút ngắn nhanh chóng, khả năng tồn tại của vai trò đó có thể gặp nhiều bất định hơn.

Chỉ số kinh tế tiết lộ những gì mọi người làm với AI. Nhưng một yếu tố then chốt khác để hiểu tác động kinh tế của AI là lắng nghe trực tiếp trải nghiệm của mọi người. Các phản hồi được đề cập ở đây cho thấy trực giác của họ phù hợp với dữ liệu sử dụng: họ lo lắng nhất về tác động của AI trong các công việc mà Claude thực hiện nhiều nhất. Chúng tôi cũng nhận thấy mức độ lo lắng kinh tế cao hơn trong nhóm người mới bắt đầu sự nghiệp, phù hợp với các nghiên cứu trước.

Cũng có dấu hiệu cho thấy Claude đã giúp người dùng. Họ thường nói về lợi ích chảy về chính mình hơn là về chủ lao động hoặc công ty AI. Người làm lương cao thể hiện sự nhiệt tình về tác động năng suất của AI, nhưng người làm công việc lương thấp và có trình độ học vấn thấp cũng báo cáo mức tăng năng suất lớn. Phần lớn người trả lời cho biết Claude giúp mở rộng phạm vi công việc hoặc tăng tốc độ, nâng cao khả năng của họ. Tuy nhiên, những người trải nghiệm tốc độ tăng trưởng lớn nhất lại lo lắng nhất về tác động của AI đến công việc.

Do tính chất dữ liệu, phân tích của chúng tôi có một số điểm cần chú ý. Thứ nhất, khảo sát chỉ giới hạn trong các tài khoản cá nhân Claude.ai được chọn tham gia. Trong các thiên kiến tiềm năng khác, nhóm này có thể thiên về nghĩ rằng lợi ích thuộc về chính họ hơn. Thứ hai, người dùng không được hỏi trực tiếp về nhiều biến phái sinh, nên các suy luận về nghề nghiệp, giai đoạn nghề nghiệp và các biến khác dựa trên ngữ cảnh có thể sai lệch. Liên quan, do khảo sát mở, các phát hiện của chúng tôi dựa trên nội dung người trả lời tình cờ đề cập, nên cần xác nhận trong các khảo sát có cấu trúc hỏi rõ ràng hơn về các chủ đề này.

Dù sao, các cuộc phỏng vấn đã hé lộ những hiểu biết thực sự về cảm nhận của mọi người về nền kinh tế AI, cho thấy dữ liệu định tính có thể hỗ trợ giả thuyết định lượng. Phần lớn các lo lắng liên quan đến kinh tế chính là một tín hiệu mạnh mẽ.

Lời cảm ơn

Chúng tôi cảm ơn 80.508 người dùng Claude đã chia sẻ câu chuyện của mình.

Maxim Massenkoff dẫn dắt phân tích và viết bài blog. Saffron Huang dẫn dắt dự án phỏng vấn và cung cấp hướng dẫn xuyên suốt.

Zoe Hitzig và Eva Lyubich cung cấp phản hồi quan trọng và hướng dẫn phương pháp luận. Keir Bradwell và Rebecca Hiscott hỗ trợ biên tập. Hanah Ho và Kim Withee góp phần thiết kế. Grace Yun, AJ Alt và Thomas Millar tích hợp công cụ phỏng vấn của Anthropic vào Claude.ai. Chelsea Larsson, Jane Leibrock và Matt Gallivan đóng góp thiết kế khảo sát và trải nghiệm. Theodore Sumers hỗ trợ xử lý dữ liệu và hạ tầng phân cụm. Peter McCrory, Deep Ganguli và Jack Clark cung cấp phản hồi, hướng dẫn và hỗ trợ tổ chức.

Ngoài ra, chúng tôi cảm ơn Miriam Chaum, Ankur Rathi, Santi Ruiz và David Saunders về các cuộc thảo luận, phản hồi và hỗ trợ.

Thang đo này không lấy trung điểm làm trung tâm, vì phần lớn người đánh giá năng suất đều tích cực, gần như toàn bộ là điểm 6 và 7 trên thang Likert gốc. Thang đo chúng tôi sử dụng bắt đầu từ 1 = năng suất giảm, 2 = không thay đổi, 3 = nâng cao nhẹ, 4 = nâng cao vừa phải, 5 = nâng cao rõ rệt, 6 = nâng cao đáng kể, đến 7 = đột phá — AI đã thay đổi căn bản khả năng sản xuất hoặc số lượng sản phẩm của họ.

Ngay cả khi loại trừ các “doanh nhân độc lập”, các vị trí quản lý vẫn đứng ngang hàng với các nghề liên quan đến máy tính và toán học, thể hiện mức tăng năng suất cao nhất.

Tuy nhiên, một hạn chế quan trọng là khảo sát này chỉ dành cho người dùng có tài khoản cá nhân Claude. Một bức tranh toàn diện hơn cần bao gồm các doanh nghiệp, những người có thể có xu hướng nghĩ rằng giá trị thuộc về chủ lao động.