Anthropic ma, 2025. március 27-én tette közzé a második jelentését az Anthropic Economic Index keretében, amely a Claude.ai szolgáltatáson a Claude 3.7 Sonnet modell megjelenését követő használati adatokat elemzi. A most nyilvánosságra hozott elemzés az indulást követő 11 nap adatain alapul, és mintegy 1 millió anonimizált Claude.ai Free és Pro beszélgetést vizsgált.
Mit mérnek és hogyan?
A vizsgálat során Anthropic a Clio nevű, adatvédelmet szem előtt tartó elemzőeszközét használta, amely minden beszélgetést a US Department of Labor O*NET adatbázisának feladataival vet össze (körülbelül 17 000 feladat). A jelentés különböző szinteken elemez foglalkozási kategóriákat, egyes feladatokra jellemző interakciós módokat és az új, „extended thinking” (kiterjesztett gondolkodás) mód használatát. A legtöbb vizsgált adat Claude 3.7 Sonnetból származik, mert ez az alapértelmezett modell a Claude.ai weben és mobilalkalmazásban.
Főbb eredmények
-
Növekedés a kódolási, oktatási és tudományos felhasználások arányában: az új adatminta az előző periódushoz képest szerény emelkedést mutat több foglalkozási kategóriában, különösen a számítástechnikai és matematikai foglalkozások kategóriájában, ahol abszolút növekedésként Anthropic +3%-ot jelöl meg.
-
Extended thinking mód: a Claude 3.7 Sonnet „extended thinking” módját elsősorban technikai és kreatív műszaki feladatoknál használják. Az O*NET-hez kötött feladatok alapján a számítógép- és információkutató kutatókhoz kapcsolódó feladatoknál közel 10% az extended thinking használata, szoftverfejlesztőknél körülbelül 8%, multimédia művészeknél ~7%, videójáték-tervezőknél ~6%.
-
Augmentáció vs. automatizáció: az augmentatív használat aránya lényegében változatlan, 57%-on maradt. Ugyanakkor a tanulási (Learning) interakciók aránya jelentősen nőtt: körülbelül ~23%-ról ~28%-ra emelkedett.
-
Interakciós típusok feladatonként és foglalkozásonként: bizonyos feladatoknál és foglalkozásoknál erős a felhasználói-modellező együttműködés (task iteration), míg másoknál dominál a „directive” viselkedés, azaz a modell önállóvégrehajtása. Például a szövegírók és szerkesztők feladatai között a legtöbb a task iteration (például Anthropic megjelöli, hogy a szövegírók körülbelül 58%-kal vezetnek ezen a metrikán), míg a fordítók és tolmácsok feladatai között viszonylag magas a directive használat. A könyvtárosok a Learning interakciók élmezőnyében vannak (~56%).
Az új, alulról épített taxonómia
A jelentéshez Anthropic egy elsőként közreadott, alulról épített használati taxonómiát is publikál. Ez a készlet 630 részletes klasztert tartalmaz, mindegyikhez leírás, előfordulási mutatók és automatizáció/augmentáció bontás tartozik, három szintű hierarchiába rendezve. A klaszterek példaértékű címei között szerepelnek olyanok, mint „Help with water management systems and infrastructure projects”, „Create physics-based simulations with interactive visualization capabilities”, „Provide guidance on battery technologies and charging systems” vagy „Help with time zone handling in code and databases”.
Ez a bottom-up megközelítés azt a célt szolgálja, hogy feltárjon olyan felhasználási eseteket, amelyeket a top-down O*NET-alapú leképezés esetleg nem fed le.
Adathozzáférés és további részletek
Az elemzéshez használt adatkészletek, köztük az O*NET-feladatokra vonatkozó bontások és az alulról épített taxonómia fájljai szabadon letölthetők Anthropic Hugging Face oldaláról. A jelentés kiegészítőiben Anthropic részletesebb ábrákat és módszertani magyarázatot ad. A vállalat megjegyzi, hogy a módszertan több ponton megegyezik az előző jelentésével, de néhány változtatást is vezettek be — például most nem szűrik tovább a beszélgetéseket relevancia alapján, csak a biztonsági osztályozók által jelzett eseteket távolítják el.
Következtetés
Anthropic második jelentése szerint a Claude 3.7 Sonnet bevezetése óta tapasztalt változások mérsékeltnek tűnnek: kis mértékű eltolódás a kódolás, oktatás és tudományos alkalmazások felé, a kiterjesztett gondolkodás módot főként technikai feladatoknál használják, és az augmentáció/automatizáció egyensúlya nagyrészt változatlan maradt. A cég a jövőben is folytatja ezen mutatók nyomon követését és további mérések kidolgozását.
Munkalehetőségek
Anthropic felhívja az érdeklődőket, hogy pályázzanak a Societal Impacts Research Scientist, Research Engineer és Economist pozíciókra, ha részt szeretnének venni az AI munkaerőpiaci hatásainak kutatásában.
