Anthropic 發佈了一套新的經濟模型，試圖回答一個所有人都在關心的問題：如果人工智能繼續增強，會發生什麼。該模型聚焦於人工智能對就業、工資及美國經濟到 2030 年的影響，設置了三種情景——溫和、實質及極端，通過調整人工智能能力、企業採納程度、自主性水平、產能提升幅度以及被替代工人的轉崗難度等變量來推演不同走向。
Anthropic 的溫和情景接近此前技術變革的經驗：人工智能提升生產力，推動經濟增長，但整體影響仍在歷史範圍內。實質情景則明顯不同——假設人工智能到 2030 年能執行一半的知識工作任務且大部分可自主完成，美國 GDP 將達 36.3 萬億美元，比沒有人工智能的基線高 8.3%，經濟增速約為正常水平的兩倍。然而，知識工人的工資在這套情景下基本原地踏步。
人工智能對知識工作的影響將顯著改變未來就業市場
知識工人這一概念由管理學家彼得·德魯克在 1959 年提出，指的是以專業知識、批判性思維為核心資本的職業羣體。Anthropic 的模型並不將一份工作視為「人工智能能替代或不能替代」的非黑即白，而是拆分成具體任務：有些人工智能能增強，有些能自動化，有些仍必須由人完成。以護理為例，人工智能可以起草出院說明、協助監測患者、安排護理計劃，但無法為病人擦洗身體。人工智能減少了部分數字化崗位的需求，同時創造的生產力又在其他領域催生新需求——例如人工智能縮短了基礎設施的設計和審批週期，更多項目變得可行，反而增加了建築工人的需求和工資。
最值得警惕的是極端情景。這一版本假設人工智能在絕大多數知識工作領域變得比人類更高效、幾乎全自主運行，且未能創造足夠的新型知識工作來彌補消失的崗位。達到這一情景可能需要遞歸自我改進的人工智能加上極快的企業採納速度。在此條件下，2030 年美國 GDP 將達 44.4 萬億美元，經濟規模比無人工智能基線擴大 32.4%；但知識工人的工資下降超過 10%，失業率升至通常與經濟衰退相關的水平。
經濟在增長，創造價值的人卻沒有分享到紅利。
Anthropic 並非在做預測，模型也有明顯侷限：不考慮政府政策應對、商業週期、金融市場波動、消費需求變化或人工智能災難性風險，也未模擬高能力機器人對體力勞動的衝擊。今年 8 月，Anthropic 調查了 10,980 名美國人對人工智能的預期，將回答代入模型後發現，典型受訪者更接近「實質」情景——經濟約比基線大 10%，失業率約 5%。但即便這個中間地帶，也意味著數百萬人的工作方式將發生實質改變。
