Naglabas ang Anthropic ng ulat tungkol sa epekto ng AI sa mga trabaho: Ang mga posisyon sa mataas na edukasyon ang pinakaapektado

Nagawa nga may-akda: New Intelligence

Ang iyong "halaga" sa trabaho ay paulit-ulit na inaalis ng AI. Ang pinakabagong ulat mula sa Anthropic ay nagpapakita ng isang labis na kumplikadong katotohanan: mas mabilis pa ang pagpapabilis ng AI sa mga mas kumplikadong gawain kaysa sa mga simpleng gawain. Ang mas malala kaysa sa pagkawala ng iyong posisyon ay ang "pagkawala ng kasanayan" - ang AI ay kumuha ng kasiyahan sa pag-iisip, at ang lahat na natitira para sa iyo ay mga simpleng gawain. Ngunit inilalayon ng data ang tanging daan: kung alam mong kumilos kasama ng tao at makinarya, mas mataas ang iyong posibilidad na manalo ng sampung beses. Sa panahon ngayon kung saan ang kakayahan sa pagcompute ay sobra, ito ay isang gabay sa pagtutok na kailangan mong basahin.

Naglabas ngayon ng ulat ng Anthropics kahapon sa kanilang opisyales na website.

Ang ulat ay hindi lamang nag-uulat kung ano ang ginagawa ng mga tao gamit ang AI, kundi nagsusuri kung hanggang saan talagang pinapalitan ng AI ang pag-iisip ng tao.

Nagawa nila ito ng isang bagong hanay ng mga dimensyon na tinatawag na "Economic Primitives" upang subukan asakmantan ang kahihirapan ng mga gawain, antas ng edukasyon na kailangan, at antas ng kalayaan ng AI.

Mas kumplikado ang hinaharap ng workplace na inilalantad ng mga datos kaysa sa mga simpleng teorya ng "pagkawala ng trabaho" o "utopianism."

Sa ating tradisyonal na pag-unawa, ang mga makinaryal ay karaniwang mahusay sa paulit-ulit na simpleng mga gawain, at nangangailangan ng mga espesyal na kaalaman ay nangangahulugan ng kawalang-kaya.

Ngunit ang data mula sa Anthropic ay nagpapakita ng isang kabaligtaran na kahalili: mas komplikado ang gawain, mas kakaibang "pagpapabilis" ang dala ng AI.

Ayon sa ulat, para sa mga gawain na kahit may diploma lamang sa high school ay maaaring maintindihan, maaaring i-boost ng Claude ang bilis ng trabaho ng 9 beses;

At ang mga gawain ay lumalaki sa antas ng kahirapan hanggang sa kailanganin ang antas ng kolehiyo, ang bilis ay tumataas nang direkta hanggang 12 beses.

Ito ay nangangahulugan na ang mga trabaho ng white collar na kung saan kailangan ng tao ng maraming oras para isipin ay ang pinakamahusay na natututo ng AI.

Kahit na ang rate ng pagkabigo ng AI ay isasaalang-alang, ang kahihinatnan ay nananatiling pareho: Ang pagtaas ng kahusayan na dala ng AI sa mga kumplikadong gawain ay sapat upang labanan ang mga gastos sa pagpapagamot ng mga pagkakamali nito.

Nagpapaliwanag ito kung bakit ang mga programmer at financial analyst ngayon ay mas nakasalalay sa Claude kaysa sa mga data entry clerk - sapagkat sa mga larangan na may mataas na antas ng intelihensya, pinakamalakas ang epekto ng AI.

Ang pinaka-kakaibang impormasyon sa ulat ay ang pagsusulit sa AI "kabuuang oras" (oras ng gawain, Task horizons, na sinusukat sa 50% tagumpay rate).

Ang karaniwang benchmark tulad ng METR (Model Evaluation & Threat Research, Paggalaw at Pag-aaral ng Banta) ay naniniwala na ang mga nangungunang modelo ngayon (tulad ng Claude Sonnet 4.5) ay may rate ng tagumpay na bumababa sa 50% kapag ginagamit nila ang mga gawain na kung saan kailangan ng tao ng 2 oras.

Ngunit sa tunay na mga datos ng user ng Anthropic, ang takdang oras ay malinaw na pinalong.

Sa komersyal na mga senaryo ng API, ang Claude ay maaaring panatilihin ang higit sa kalahati ng kanyang posibilidad ng tagumpay sa mga gawain na kumakailangan ng 3.5 oras ng trabaho.

Sa Claude.ai, ang oras ng pakikipag-usap ay dumami ng kakaibang 19 oras.

Anong dahilan ng walang hanggang kahihiyan? Ang lihim ay nasa pagkakaiba-iba ng tao.

Ang benchmark ay isang AI na nakikipag-ugnayan sa isang pagsusulit nang mag-isa, samantalang sa tunay na mundo, ang mga user ay nahahati sa isang malaking komplikadong proyekto sa maraming maliit na hakbang, at patuloy na nagpapabuti ng direksyon ng AI sa pamamagitan ng mga ugnayan ng feedback.

Ang workflow ng pagtutulungan ng tao at makina ay nagtaas ng takdang oras ng gawain mula 2 oras hanggang 19 oras (na sinusukat sa 50% antas ng tagumpay), na halos 10 beses nang mas mataas.

Maaaring ito ang hitsura ng trabaho sa hinaharap:Hindi lahat ng AI ang nagawa nang mag-isa, kundi natututo ang mga tao kung paano ito kontrolin upang tapusin ang isang marathon.

Kung titingnan natin ito mula sa antas ng pandaigdig, makikita natin ang isang malinaw at medyo masasaktan na "kurba ng pagtanggap".

Nasa mga bansang may mataas na GDP kada tao, ang AI ay naging bahagi na ng produktibo at personal na buhay.

Ginagamit nila ito para magsulat ng code, gumawa ng mga ulat, at kahit magplano ng mga biyaheng panglibangan.

Ngunit sa mga bansa na may mababang GDP kada tao, ang pangunahing papel ng Claude ay "guro," at maraming mga gamit ay nakatuon sa mga gawain sa klase at tulong sa edukasyon.

Ito ay hindi lamang isang pagkakaiba sa antas ng kahirapan at kayamanan, kundi mas marami itong nagpapakita ng pagkakaiba ng henerasyon ng teknolohiya.

Nagsabi si Anthropic na nagkakasundo sila ng gobyerno ng Rwanda upang subukang dalhin ang mga tao doon mula sa simpleng "pag-aaral" hanggang sa mas malawak na antas ng aplikasyon.

Sapagkat kung hindi ito pinipigilan,Maaaring maging isang bagong barrier ang AI: Ang mga tao sa mga mayaman na lugar ay gagamitin ito upang mapalaki ang kanilang output nang exponential habang ang mga tao sa mga hindi gaanong maunlad na lugar ay paunlan pa ring gamitin ito upang mapaganda ang kanilang basic knowledge.

Ang pinaka-kontrobersyal at pinakakabighaniang bahagi ng ulat ay ang talakayan tungkol sa "deskilling".

Nagsasagawa ang data na ang mga gawain na kinakakilanlan ngayon ni Claude ay kumukuha ng 14.4 taon ng edukasyon (katumbas ng isang kursong teknikal o propesyonal), na nasa malayong itaas kaysa sa 13.2 taon na kumukuha para sa pangkalahatang aktibidad ng ekonomiya.

Nagawaan na ngayon ng AI ang pagtanggal ng mga "high intelligence" na bahagi ng trabaho.

Maaaring ito ay isang kakaibang sitwasyon para sa mga manunulat ng teknikal o mga biyahengglo.

Nagawa na ng AI ang mga gawain na kailangan ng "utak" tulad ng pagsusuri ng mga trend ng industriya at pagpaplano ng mga komplikadong biyaheng, at ang natitira na para sa tao ay maaaring mga simpleng gawain tulad ng pagguhit ng mga sketch at pagtanggap ng mga resibo.

Nanlulutas ka pa rin, pero ang "halaga" ng iyong trabaho ay nawala na.

Mayroon ding mga benepisyaryo.

Halimbawa, ang mga propesyonal sa real estate tulad ng mga property manager, kapag ang AI ang nagawa nang mag-ayos ng aborsibong mga gawaing administratibo tulad ng accounting at pagpapalit ng kontrata, maaari silang mag-focus ng kanilang mga pwersa sa mga kumplikadong negosasyon sa customer at stakeholder management na nangangailangan ng mataas na EQ - isang uri ng "Upskilling" o pagpapataas ng kasanayan.

Maliwanag na ipinahayag ng Anthropics na ito ay isang pagsusuri batay sa kasalukuyang sitwasyon at hindi isang propesiya na tiyak.

Ngunit ang alarma nito ay tunay.

Kung ang iyong pangunahing kakayahan ay ang pagproseso ng mga kumplikadong impormasyon, ikaw ay nasa gitna ng bagyo.

Sa wakas, balik tayo sa malawak na perspektibo.

Nagawa na ng Anthropic ang kanilang pangako hinggil sa produktibidad ng paggawa sa Estados Unidos.

Ang inaasahan nila na ang AI ay magpapalakas ng 1.0% hanggang 1.2% ng produktibidad bawat taon sa susunod na sampung taon kahit na inililis ang posibleng mga pagkakamali at pagbubuno ng AI.

Nagmamaliit ito ng isang ikatlo kumpara sa dating 1.8% na masigla nangunguna, subalit huwag mong iiyakan ang 1% na ito.

Ito ay sapat upang magawa ng US productivity growth rate na umabot sa antas ng internet boom ng huling bahagi ng 1990.

Bukod pa rito, ito ay batay lamang sa kakayahan ng modelo noong Nobyembre 2025. Ang bilang ay may malaking posibilidad na paunlarin pa habang pumasok ang Claude Opus 4.5 at ang "enhanced mode" (kung saan hindi na ang mga tao ay nagsisikap iwanan ang lahat ng kanilang mga gawain sa AI kundi mas matalinong kumukuha ng tulong mula sa AI) ay naging dominante sa mga ugali ng user.

Ang pinakaakala ko habang binabasa ang buong ulat ay hindi lamang kung paano lumakas ang AI, kundi higit sa lahat kung paano mabilis ang pagkakasagupa ng tao.

Nasa isang paglipat tayo mula sa "pasipikong awtomasyon" patungo sa "aktibong pagpapalakas".

Sa pagbabago na ito, ang AI ay tulad ng isang salamin, kung saan ito ay humahawak ng mga gawain na kailangan ng mataas na antas ng edukasyon subalit maaaring gawin sa pamamagitan ng lohikal na pagpapalagay, kaya't inaakit nito ang atensyon natin patungo sa mga halaga na hindi maaaring sukatin ng mga algoritmo.

Sa panahon ngayon ng sobrang kakayahan, ang pinakamahalagang kakayahan ng tao ay hindi na ang hanapin ang mga sagot kundi ang itakda ang mga tanong.

Mga Sanggunian:

https://www.anthropic.com/research/economic-index-primitives

https://www.anthropic.com/research/anthropic-economic-index-january-2026-report