רוב התחומים המדעיים דיווחו על שביעות רצון גבוהה, אך עם דפוסי תסכול שונים: פיזיקאים ומדעני נתונים הראו תסכול גבוה יותר, בעוד שמהנדסים כימיים ומכניים הציגו תסכול מינימלי. הדבר עשוי לשקף הבדלים באופן שבו תחומים חישוביים לעומת ניסיוניים מנסים לשלב AI בזרימות עבודה מחקריות ליבה: מדענים שעבודתם דורשת אינטראקציה בעולם האמיתי ייתכן שעדיין לא מנסים להשתמש ב-AI לניסויי המדע הליבתיים שלהם. האמון נשאר נמוך יחסית בכל התחומים, מה שמצביע על חששות אמינות נרחבים ללא קשר לדיסציפלינה. בניגוד לאנשי מקצוע יצירתיים המביעים רמות גבוהות של דאגה לגבי השפעת ה-AI, מדענים מראים רמות דאגה נמוכות יחסית. הדבר עולה בקנה אחד עם תסכוליהם המוצהרים לגבי יכולתו של ה-AI להשלים משימות יצירת השערות וניסויים.
מדענים, באופן כללי, לא חששו מעקירת עבודה עקב AI. חלקם הצביעו על ידע סמוי העמיד בפני דיגיטציה, כשמיקרוביולוג אחד הסביר: "עבדתי עם זן חיידקים אחד שבו היית צריך ליזום צעדים שונים כאשר התאים הגיעו לצבעים ספציפיים. את הבדלי הצבע צריך לראות כדי להבין אותם ו[ההוראות] לעיתים ררו קרובות אינן כתובות בשום מקום." אחרים הדגישו את האופי האנושי המהותי של קבלת החלטות מחקריות, כאשר מהנדס ביו-רפואי אחד הצהיר: "ניסויים ומחקר הם גם... במהותם תלויים בי," וציין כי "חלקים מסוימים של תהליך המחקר אינם, למרבה הצער, תואמים ל-AI למרות שהם החלק שיהיה הכי נוח לאוטומציה, כמו עריכת ניסויים."
אילוצים חיצוניים יצרו גם חסמים להחלפת AI – חוקרים בסביבות מסווגות ציינו כי "יש הרבה 'עשה ואל תעשה' עם המון תהליכים מוכווני אבטחה שיש להטמיע לפני שהארגון יוכל לאפשר לנו להשתמש במסגרות סוכניות, ואפילו במודלי שפה גדולים (LLMs) לדוגמה." מהנדס מכונות המנהל משאבים מוגבלים הסביר כי, למרות ש-"AI טוב ביצירת תכנון ניסויים," במציאות "רוב המחקר שלי מוגבל בתקציב/זמן/דוגמאות ולכן התכנון ה'אידיאלי' אינו תמיד בר-קיימא." עם זאת, אילוצי ציות רגולטוריים, חששות מפני ניוון כישורים וחסמי עלות הועלו כל אחד בפחות מ-10% מהראיונות.
הייתי רוצה AI שיוכל להרגיש כשותף מחקר יקר ערך... שיוכל להביא משהו חדש לשולחן.
91% מהמדענים הביעו רצון לסיוע נוסף של AI במחקרם, גם אם לא הרגישו שמוצרי היום עומדים בדרישות. בערך שליש חזו סיוע בעיקר במשימות כתיבה, אך הרוב רצו תמיכה בכל המחקר שלהם: ביקורת על תכנון ניסויים, גישה למאגרי מידע מדעיים וביצוע ניתוחים. רצון נפוץ היה ל-AI שיכול לייצר רעיונות מדעיים חדשים. מדען רפואי אחד אמר: "הלוואי שה-AI יוכל... לעזור ליצור או לתמוך בהשערות או לחפש אינטראקציות/קשרים חדשניים שאינם ברורים מיד לבני אדם". אחר הדהד את הסנטימנט הזה, באומרו: "הייתי רוצה AI שיוכל להרגיש כשותף מחקר יקר ערך... שיוכל להביא משהו חדש לשולחן."
מבט קדימה
בדיקה ראשונית זו הראתה כי Anthropic Interviewer מבטיח בקנה מידה רחב – הצלחנו לערוך 1,250 ראיונות עם מגוון אנשי מקצוע כדי להבין את תחושותיהם לגבי AI בעבודה. מחקר עם כל כך הרבה משתתפים היה יקר וגוזל זמן רב עם שיטות ראיון "ידניות" מסורתיות.
אך חשיבותו של Anthropic Interviewer חורגת מעבר למתודולוגיה: הוא משנה באופן מהותי את השאלות שאנו יכולים לשאול ולענות עליהן לגבי תפקיד ה-AI בחברה, וכיצד ראיונות על כל נושא יכולים להתקיים בקנה מידה חדש זה. המאמץ שלנו לערוך מחקר משמעותי בקנה מידה רחב עם Anthropic Interviewer רק מתחיל. בעבר, הייתה לנו רק תובנה לגבי האופן שבו אנשים השתמשו בקלוד בתוך חלון הצ'אט. לא ידענו כיצד אנשים מרגישים לגבי שימוש ב-AI, מה הם רוצים לשנות באינטראקציות שלהם עם הטכנולוגיה, או כיצד הם חוזים את תפקידו העתידי של ה-AI בחייהם.
הממצאים מסקר ראשוני זה מספקים לנו תובנות חדשות, מעבר לעבודתנו על מדד כלכלי, כדי להבין כיצד אנשים משתמשים ב-AI במקום עבודתם. אנו משתפים ממצאים ראשוניים אלה לדיון עם המועצה המייעצת הכלכלית שלנו והוועדה המייעצת להשכלה גבוהה. ככל שנמשיך במחקר זה, נשתף באופן ציבורי את תוצאות הפיילוט שלנו, יחד עם האופן שבו הממצאים ישפיעו על עבודתנו העתידית.
Anthropic Interviewer הוא הצעד האחרון שלנו למקם קולות אנושיים במרכז השיחה על פיתוח מודלי AI – משהו שהתחלנו עם עבודתנו על AI חוקתי קולקטיבי, שאסף פרספקטיבות ציבוריות לעיצוב התנהגותו של קלוד. שיחות אלו יכולות לעזור לנו לשפר את אופיו ותהליך האימון של קלוד עצמו, וכן ליידע מדיניות עתידית שאנתרופיק מקדמת ומאמצת. להלן כמה מהצעדים המעשיים שנקטנו כדי לחקור שותפויות עם קהילות ספציפיות, המסייעות לנו לפתח AI המבוסס על מומחיותן:
- אמנים. אנו תומכים בפיתוח תערוכות, סדנאות ואירועים כדי להבין כיצד AI מגביר את היצירתיות. יש לנו שותפויות עם מוסדות תרבות מובילים, כולל LAS Art Foundation, Mori Art Museum, וTate, וקהילות יצירתיות כגון Rhizome וSocratica. בנוסף, אנו משתפים פעולה עם החברות שמאחורי כלי יצירה פופולריים כדי לחקור כיצד קלוד יכול להגביר את עבודת האמנים באמצעות Model Context Protocol (MCP).
- מדענים. אנו משתפים פעולה עם מקבלני המענקים שלנו ל-AI למדע כדי להבין כיצד AI יכול לשרת בצורה הטובה ביותר את המחקר שלהם. באמצעות Anthropic Interviewer, אנו אוספים את נקודות המבט של מדענים על AI ואת תקוותיהם מהתוכנית (אנו נשתמש גם בכלי הניתוח שלנו השומר על פרטיות כדי להעריך האם שיחות הקלוד שלהם מתאימות לציפיות אלו). שילוב נתונים כמותיים ואיכותניים יעזור לנו לשפר את קלוד עבור מדענים ולמדוד את השפעות המענקים שלנו.
- מורים. לאחרונה שיתפנו פעולה עם פדרציית המורים האמריקאית (AFT) כדי לעצב מחדש את אימון המורים בעידן של AI בעל יכולות הולכות וגדלות. תוכנית זו שואפת לתמוך ב-400,000 מורים בחינוך ל-AI ולהכניס את נקודת מבטם לפיתוח מערכות AI. בנוסף, הצגנו תובנות מסוימות מ-Anthropic Interviewer לגבי האופן שבו AI משנה את הנדסת התוכנה באנתרופיק. שיתוף סיפורים איכותניים על השינוי במקום העבודה שלנו הוביל אותנו למצוא הרבה מכנה משותף בין מהנדסי תוכנה למורים, מה שקיבץ את כולם סביב אותו שולחן כדי לפתור בעיות לגבי אילו שינויים בעבודה המונעים על ידי AI אנחנו באמת רוצים.
באמצעות Anthropic Interviewer, אנו יכולים לערוך מחקר ממוקד המזין מדיניות ספציפית, מחקר השתתפותי המערב קהילות שונות בשיחות על AI, ומחקרים קבועים העוקבים אחר הקשר המתפתח בין בני אדם ל-AI.
קחו חלק במחקר
אנו ממשיכים להשתמש ב-Anthropic Interviewer כדי להבין טוב יותר כיצד אנשים רואים את תפקיד ה-AI בחייהם ובעבודתם. לשם כך, אנו משיקים ראיון פיילוט ציבורי, הבוחן אילו חוויות, ערכים וצרכים מניעים את חזונם של אנשים לגבי תפקיד ה-AI העתידי בחייהם.
מוכנים לשתף את נקודת המבט שלכם? אתם יכולים להשתתף בראיון של 10-15 דקות בקישור זה כדי לקחת חלק במחקר. אנו מתכננים לנתח את התובנות האנונימיות ממחקר זה כחלק ממחקר ההשפעות החברתיות שלנו ולפרסם דו"ח על התובנות מנתונים אלה. למידע נוסף על מחקר זה, אנא עיינו בסעיף השאלות הנפוצות להלן.
מסקנות ומגבלות
הראיונות שלנו עם 1,250 אנשי מקצוע חושפים כוח עבודה המנהל באופן פעיל את יחסיו עם AI. המשתתפים שלנו שמרו באופן כללי על משימות מרכזיות לזהותם המקצועית תוך האצלת עבודה שגרתית לשם השגת רווחי פרודוקטיביות. אמנים אימצו את יעילות ה-AI למרות סטיגמת עמיתים וחששות כלכליים, בעוד שמדענים נותרו סלקטיביים לגבי אילו משימות מחקר הם מפקידים בידי ה-AI.
ערכנו מחקר זה כדי להבין את השפעת ה-AI על חיי אנשים מעבר למה שקורה בחלון הצ'אט. כמו כל ניתוח איכותני, הפרשנות שלנו לראיונות אלה משקפת את השאלות שבחרנו לשאול ואת הדפוסים שחיפשנו בנתונים. על ידי העמדת מאגר נתונים גדול זה של תמלילי ראיונות לציבור, אנו מקווים לקדם הבנה קולקטיבית של האופן שבו קשרי אדם-AI מתפתחים. ועל ידי פריסת Anthropic Interviewer בקנה מידה רחב, אנו יכולים ליצור לולאת משוב בין מה שאנשים חווים עם AI לבין האופן שבו אנו מפתחים אותו – במטרה לבנות מערכות AI המשקפות פרספקטיבות וצרכים ציבוריים.
המשתתפים היו חיוביים באופן יוצא דופן לגבי Anthropic Interviewer: 97.6% העניקו ציון 5 ומעלה לשביעות רצונם, וכמעט 50% העניקו את הציון הגבוה ביותר. 96.96% הרגישו שהשיחה שיקפה היטב את מחשבותיהם, ו-99.12% המליצו על פורמט הראיון לאחרים.
מגבלות
לשימוש הראשוני שלנו ב-Anthropic Interviewer יש כמה מגבלות חשובות המשפיעות על היקף הכלליות של ממצאינו. יש לפרש את ממצאינו כאיתותים מוקדמים להשפעת ה-AI על העבודה, ולא כמסקנות סופיות לגבי השפעותיה לטווח ארוך על הפרקטיקה והזהות המקצועית.
- הטיית בחירה. מכיוון שהם גויסו באמצעות פלטפורמות עובדי קהל, חוויות המשתתפים במחקר שלנו עשויות להיות שונות באופן משמעותי מאלה של כוח העבודה הכללי, מה שמוטה תגובות לנקודות מבט חיוביות או מנוסות יותר בנושא.
- מאפייני דרישה. המשתתפים ידעו שהם מרואיינים על ידי מערכת AI לגבי השימוש שלהם ב-AI, מה שיכול היה לשנות את נכונותם להשתתף, או לשנות את סוגי התגובות שהם נתנו בהשוואה לראיון עם אדם.
- ניתוח סטטי. תפסנו תמונת מצב של השימוש והעמדות הנוכחיים של אנשי מקצוע ב-AI, אך עם נתונים אלה, איננו יכולים לעקוב אחר התפתחות היחסים הללו לאורך זמן, או כיצד התלהבות ראשונית עשויה להשתנות עם שימוש ממושך.
- ניתוח רגשי. מכיוון ש-Anthropic Interviewer הוא טקסט בלבד ואינו יכול לקרוא טון קול, הבעות פנים או שפת גוף, הוא עלול לפספס רמזים רגשיים המשפיעים על משמעות הצהרות המרואיינים.
- דיווח עצמי מול מדדים אובייקטיביים. ציינו לעיל כי תיאורי המשתתפים לגבי השימוש שלהם ב-AI עשויים להיות שונים מהפרקטיקות בפועל שלהם (כפי שנמצא במקרה של שימוש בסמארטפונים). זה יכול לנבוע מהטיית רצייה חברתית, זיכרון לא מושלם או נורמות משתנות במקום העבודה לגבי חשיפת AI. ואכן, נתוני הראיונות שלנו חשפו פערים מרכזיים בהשוואה לנתוני שימוש אמיתיים. פער זה בין תפיסה בפועל לבין בפועל מחזק את העמימות המהותית בדיווחים עצמיים: לדוגמה, תגובות לראיונות עשויות ללכוד שימוש שאיפות או השפעות רצייה חברתית. הבנת פערים אלה תהיה קריטית לפרשנות הממצאים במחקר מסוג זה.
- פרשנות חוקרים. כמו כל מחקר איכותני, הניתוח שלנו משקף את תחומי העניין ונקודות המבט שלנו כחוקרים. למרות שהשתמשנו בשיטות שיטתיות לזיהוי דפוסים, חוקרים שונים עשויים להדגיש היבטים שונים של ראיונות אלה או להסיק מסקנות חלופיות.
- כלליות גלובלית. המדגם שלנו משקף בעיקר עובדים מערביים, ועמדות תרבותיות כלפי AI, דינמיקת מקום העבודה וזהות מקצועית משתנות ככל הנראה באופן משמעותי בהקשרים גלובליים.
- מחקר לא ניסיוני. למרות שמשתתפים רבים דיווחו על רווחי פרודוקטיביות ושיפורי איכות, איננו יכולים לקבוע האם השימוש ב-AI גרם ישירות לתוצאות אלה או באיזו מידה גורמים אחרים תרמו לכך.
אנתרופיק מודה לקונאל הנדה (Kunal Handa) שהוביל את הפרויקט ועיצב את הכלי, למייקל שטרן (Michael Stern) שהוביל את יישום הכלי בקלוד, ולכל הצוות והיועצים שסייעו בהוצאתו לפועל של המחקר החשוב הזה.
שאלות נפוצות בנוגע להשתתפות:
- 1. איך ניגשים למחקר? החל מהיום, אם אתם מנויי Claude.ai Free, Pro או Max שנרשמו לפני למעלה משבועיים, ייתכן שתבחינו בהודעה קופצת ב-Claude.ai המבקשת מכם להשתתף. ניתן לגשת אליו בכתובת: https://claude.ai/interviewer. המחקר יהיה פתוח למשך שבוע.
- 2. מה המחקר ישאל אותי? נשתמש ב-Anthropic Interviewer כדי לשאול אתכם על חזונכם לתפקיד ה-AI בחייכם, אילו חוויות, ערכים וצרכים מעצבים זאת, וכן מה עשוי לעזור או להפריע לחזון זה.
- 3. איך תשתמשו בנתונים? ננתח את התובנות ממחקר זה כחלק ממחקר ההשפעות החברתיות שלנו, נפרסם את ממצאינו, ונשתמש בהם כדי לשפר את המודלים והשירותים שלנו באופן המשקף את מה שלמדנו. הנתונים שנאספים באמצעות מחקר זה יטופלו כ"משוב" ויעובדו בהתאם למדיניות הפרטיות שלנו. אנו עשויים לכלול גם תגובות אנונימיות בממצאים המתפרסמים. למידע נוסף.
