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 分钟
做产品和增长的人，常面临两难选择：
一是问卷调查（Survey），数据量大但流于表面；
二是深度访谈（User Interview），洞察深入却成本高、周期长、难规模化。
Anthropic 最新发布的 Research Blog 展示了一种突破性方法：让 Claude 担任专业面试官，完成对 1250 名专业人士（含科学家、创意工作者与普通职员）的深度访谈。
这标志着“定性研究规模化”（Qualitative at Scale）从理论走向实践。
本文将拆解该研究的核心发现与方法论，呈现 AI 如何揭示用户未明说的真实态度。
方法论：AI 如何变成“老练的面试官”？
Anthropic 并非仅用 AI 分析问卷结果，而是让其全权主导访谈流程，分为三个智能体阶段：
- Planning（策划）：AI 根据研究目标与系统提示词，动态生成具备追问策略的访谈大纲，而非固定问题列表；
- Interviewing（访谈）：在 Claude.ai 界面进行 10–15 分钟实时对话，支持自适应追问——例如用户表示“有点担心”，AI 即追问：“您具体担忧的是职业前景，还是创作主导权？能否举例？”；
- Analysis（分析）：整合全部 1250 份对话记录，自动提炼涌现主题（Emergent Themes），并融合定量指标输出结构化报告。
Anthropic Interviewer 的三步 Agentic 流程
普通职员的秘密：“影子 AI”与职场羞耻
针对 1000 名普通职员的访谈，揭示出“影子 AI 使用”（Shadow AI）这一普遍现象：
职场“影子 AI”与社会羞耻感
- 表面数据：86% 的受访者认为 AI 节省时间，65% 表示满意；
- 深层洞察：69% 承认存在“社会羞耻感”（Social Stigma）——担心被贴上“不专业”或“偷懒”标签，因而隐藏使用行为。
一位事实核查员坦言：“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。”
这意味着职场已形成一种“AI 默契”：全员默许使用 AI 提效，却回避公开讨论；个体身份仍被锚定在传统角色（如牧师布道），而行政类事务则悄然移交 AI 处理。
创意工作者的纠结：“生产力的毒药”
对 125 名作家、设计师、音乐人的访谈呈现出典型矛盾：
- 极高的效率：97% 表示 AI 显著节省时间；
- 极高的焦虑：陷入“控制错觉”（Illusion of Control），即误以为主导创作过程，实则多为被动响应 AI 输出。
一位游戏剧本作家坦言：“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。”
一位音乐人表示：“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。”
创意阶层正经历一场“灵魂危机”：当“创意”不再是人类专属壁垒，“创作者”身份正滑向“审核员”与“提示词工程师”，高产（如日均字数从 2000 增至 5000）并未带来相应的造物快感。
科学家的无奈：“我要个搭档，你给我个秘书”
对 125 名科学家的访谈反馈最为理性且具反差感：
- 理想诉求：91% 希望 AI 参与假设生成（Hypothesis Generation）与实验设计，期待其成为科研搭档；
- 现实应用：目前仅用于代码编写、论文润色、文献检索等辅助任务；
- 核心障碍：信任缺失。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？”
科学家并不惧怕被取代（因大量隐性知识难以迁移），但高度警惕被误导。当前 AI 在科研中仍是“聪明的秘书”，远非“也是科学家的 AI”。
终局思考：定性研究的“工业革命”
Anthropic 此次研究的价值，不在于重复验证“AI 已被广泛使用”，而在于证实了 Anthropic Interviewer 这一工具链的可行性与可扩展性。对产品经理与创业者而言，意义重大：
- PMF（产品市场契合度）验证的新范式：无需线下拦截或论坛发帖，可部署 Interviewer Agent 一夜完成 500+ 用户访谈，并自动生成痛点聚类报告；
- 情感计算（Affective Computing）的落地：首次实现对“焦虑”“羞耻”“信任”等模糊情绪指标的规模化量化分析；
- 从“问答”到“对话”：告别静态问卷，进入动态对话时代——真话，往往藏在第三轮追问之中。