你的用户调研过时了：
Anthropic 让 AI 面试了 1250 个人，挖出了数据的“潜意识”
文 / 果叔 · 阅读时间 / 8 Min
写在前面 🍊
做产品和增长的人，永远在两个极端之间撕扯： 要么做 问卷调查（Survey），数据量大（Quantitative），但肤浅，全是“填空题”； 要么做 深度访谈（User Interview），洞察深（Qualitative），但太贵、太慢，且难以规模化。
作为一个崇尚效率的人，我一直觉得 User Research 这个环节是互联网产品开发中最低效的黑盒。
但 Anthropic 刚刚发布的一篇 Research Blog，直接把这个桌子掀了。 他们搞了一个叫 Anthropic Interviewer 的工具，让 Claude 变成了“专业面试官”，一口气深度访谈了 1250 名专业人士（涵盖科学家、创意工作者和普通职员）。
这不仅仅是一次调研，这是 “定性研究规模化” (Qualitative at Scale) 的一次暴力美学展示。
今天，果叔带你拆解这份报告，看看当 AI 开始提问时，人类到底吐露了什么真话。
01
方法论：AI 如何变成“老练的面试官”？
以前我们用 AI 做调研，最多是让它分析一下 Survey 的结果。 但 Anthropic 这次是让 AI 全权代理 整个访谈流程。
他们把这个过程拆解成了三个 Agentic 的步骤：
- Planning（策划局）
： AI 根据研究目标（比如“了解科学家如何使用 AI”），结合 System Prompt，自动生成一份动态访谈大纲。它不是死板的问卷，而是像真人一样准备了“追问策略”。
- Interviewing（审讯室）
： 这是最精彩的部分。AI 在 Claude.ai 的界面上与用户进行 10-15 分钟的实时对话。 它不仅是提问，还会根据用户的回答进行 自适应追问（Adaptive Interviewing）。
- 用户说：“我有点担心。”
- AI 追问：“你具体担心的是职业前景，还是创作主导权？能举个例子吗？”
- Analysis（情报局）
： 访谈结束后，AI 再把 1250 份聊天记录吃进去，提取 “涌现的主题（Emergent Themes）”，并结合定量数据输出报告。
Anthropic Interviewer 的三步 Agentic 流程
果叔点评： 这才是 Agent 的正确用法。不是用来写垃圾营销文，而是用来做这种 “高算力同理心” 的工作。
02
普通职员的秘密：“影子 AI”与职场羞耻
针对 1000 名普通职员（General Workforce）的访谈，揭露了一个非常有趣的职场现象：Shadow AI（影子 AI 使用）。
职场“影子 AI”与社会羞耻感
- 表面数据
：86% 的人说 AI 节省了时间，65% 的人对 AI 感到满意。
- 深层洞察
：69% 的人承认在工作中使用 AI 存在“社会羞耻感”（Social Stigma）。
一位事实核查员告诉 AI：“我有同事说他讨厌 AI，我就闭嘴了。我从来不告诉别人我的工作流程，因为我知道大家怎么看这东西。”
这意味着什么？ 职场正在形成一种**“AI 默契”**：大家都在用 AI 偷偷提高效率（摸鱼），但谁都不敢在大群里说，生怕被贴上“偷懒”或“不专业”的标签。
人们并没有像预言家说的那样“被 AI 取代”，而是变成了一种**“半人马”**模式：保留核心的职业身份（比如牧师依然负责布道），但把后台的行政杂活（Admin tasks）全部丢给 AI。
03
创意工作者的纠结：“生产力的毒药”
针对 125 名创意人（作家、设计师、音乐人）的访谈，画风突变。
这里充满了矛盾（Paradox）：
- 极高的效率
：97% 的创意人说 AI 节省了时间。
- 极高的焦虑
：他们陷入了一种 “控制错觉（Illusion of Control）”。
一位游戏剧本作家坦白：“说是人机协作，其实大多是幻觉……很少有时刻我觉得是我在主导创意。” 一位音乐人说：“我恨我自己承认这一点，但那个插件确实掌控了大部分流程。”
果叔洞察： 创意阶层正在经历一场**“灵魂危机”**。 以前我们认为“创意”是人类最后的堡垒。但现在，创意人发现自己成了 AI 的“审核员”和“提示词工程师”。虽然产出变多了（从一天 2000 字变成 5000 字），但那种“造物主”的快感正在消失。
04
科学家的无奈：“我要个搭档，你给我个秘书”
科学家群体（125人）的反馈最理性，也最讽刺。
- 理想
：91% 的科学家想要 AI 帮他们生成假设（Hypothesis Generation）和设计实验。他们想要一个爱因斯坦级别的 AI 搭档。
- 现实
：他们只敢用 AI 写代码、润色论文、查文献。
- 障碍
：信任（Trust）。
一位生物学家直言：“如果我必须检查 AI 说的每一个细节以防幻觉，那我要它干嘛？” 科学家不担心失业（因为很多隐性知识 AI 学不会），他们担心的是被误导。
目前的结论是：在科学领域，AI 依然是个**“聪明的秘书”，远未成为“也是科学家的 AI”**。
05
终局思考：定性研究的“工业革命”
Anthropic 这篇 Paper 的价值，不在于它发现了“大家都在用 AI”，而在于它证明了 Anthropic Interviewer 这种工具的可行性。
这对产品经理和创业者意味着什么？
- PMF（产品市场契合度）验证的新范式
： 以前你验证想法，要去星巴克拦人做问卷，或者在 Reddit 上发帖。 未来，你可以直接部署一个 Interviewer Agent，一晚上聊完 500 个潜在用户，第二天早上直接看“痛点聚类报告”。
- 情感计算（Affective Computing）的落地
： 我们终于可以量化“焦虑”、“羞耻”、“信任”这些微妙的情绪指标了。
- 从“问答”到“对话”
： 传统的问卷是“我问你答”，是静态的。 AI Interviewer 是“你来我往”，是动态的。真话，往往都藏在第三轮追问里。我是果叔。 如果你的产品还在靠“猜”用户想什么，或者还在发那种没人填的 SurveyMonkey 链接。 是时候醒醒了。 AI 已经开始学会“读心术”了，而你还在用算盘。
（完）