Anthropic 發布內部就業報告：智慧代理工時達人類六倍，「超工作時代」來臨

10 月 16 日美國當地時間，Anthropic 發布內部人力結構研究報告——《Anthropic 的就業形態如何演變》。

本研究整合 Anthropic 內部就業紀錄、AI 使用遙測數據、員工產出指標、員工問卷、內部溝通紀錄、行事曆資料與招聘決策評分卡，並結合 17 場深度員工訪談，系統分析 AI 深度應用後職務內容、招聘結構與勞動需求的變化。

報告提出四大核心發現：

第一，Anthropic 初級技術職位招聘比例大幅下降，由 2025 年初的 27% 減至 2026 年的 9%。但公司整體就業規模仍在擴張，壓力集中於初級職位，而非總職位數。

第二，AI 代理工時快速攀升。截至 2026 年 8 月，由 Anthropic 員工直接引導的互動型代理之工時已達人類操作員的六倍。多項職務生產力提升，研究團隊更透過對照分析評估 AI 的獨立貢獻。

第三，員工工作內容正發生結構性轉變：從直接執行任務，轉向工具開發、流程監控與代理管理；人類注意力已成新瓶頸，招聘標準亦逐步由領域專長轉向自主性與判斷力。

第四，Anthropic 已啟動早期預警系統與內部人力配置機制。但報告指出，企業層級應對仍不足以解決初級職位縮減等廣泛社會議題。

作為 AI 應用領先企業，Anthropic 內部這些變化，為觀察 AI 如何影響其他企業的工作模式與招聘需求提供了重要樣本。

初級職位招聘萎縮

報告中最引人注目的數據，是初級技術職位招聘比例的顯著下滑。

自 2025 年初起，Anthropic 技術部門初級員工占比由 21% 降至 14%，初級技術職位招聘比例則由 27% 降至 9%；2025 年 12 月後，初級職位徵才公告數量更出現明顯減少。

Anthropic 初級技術職位招聘趨勢下滑

此變化並非源於公司收縮；相反地，Anthropic 過去一年規模已擴張至原先三倍，技術職位絕對數量仍在增加。真正改變的是招聘結構：新職位更集中於中高階與專家級，初級職位明顯縮減。

關於初級職位需求的討論，最早於 2026 年 1 月在核心技術部門浮現。

部分高度倚賴Claude的團隊發現，基礎編碼、除錯等常規工程任務，日益可由模型承擔。此現象對效能工程職位的衝擊尤為明顯。一名受訪者指出，這幾乎在一夜之間改變了團隊的人才需求。

運用Claude且複雜度較高的職位，初級員工成長速度較緩

截至2026年4月，工程與研究團隊已開始系統性降低低階職位的招募比重。當月一項內部問卷顯示，約三分之一的機器學習主管與五分之一的軟體工程主管表示，因AI應用而縮減招聘。

初級職位首當其衝，與此類工作特性密切相關。

初級工作通常具明確規則與強執行導向，恰為現行大型語言模型擅長領域。編碼、資料處理、文件整理、客服支援等任務均已不同程度受AI影響，且模型執行能力持續提升。

隨著模型能力每數月躍進一次，最先被取代的可能是技能階梯「底端」人員。

非技術部門亦呈現類似趨勢。企業擴張時，行政、財務、人力資源等支援部門通常同步增員；但Anthropic透過代理助理、自動審核及外包工單服務等方式，在快速擴張同時維持精簡的文職人力。

一名行政助理開發個人行程管理與郵件分類代理，指出團隊已超越以Claude強化初級行政職位的階段，工作重心正轉向高階協調與規劃任務。

代理工時達員工六倍

招募結構變化的背後，是公司內部代理數量的急速擴增。

2026年3月，兩類AI代理（自主運作型與員工直接引導型）累積工時首度超越人類員工。此後代理工時持續攀升；截至今年8月，員工直接引導之互動型代理工時已達人類員工六倍。

代理工時已逾人類工時

軟體工程領域已部署大量代理，承擔測試案例生成、程式碼檢查、基礎設施維護與程式碼庫遷移等任務。此數據尚未涵蓋完全自主運作之代理叢集。對個別工程師而言，代表可同時排程多個代理持續執行任務，並檢視其產出之程式碼與分析結果；工程師工作亦逐步從親自撰碼，轉向任務指派與成果審查。

生產力變化亦反映於具體數據：報告顯示，工程師平均每人提交程式碼量六個月內增至原先五倍；資料科學家查詢處理量顯著上升；律師、應付帳款、銷售等非技術職位產出亦同步增加。

Anthropic多個功能部門採用AI技術後，員工生產力大幅躍升

為排除業務成長等因素干擾，研究團隊採用對照分析法：追蹤192名採用編碼代理的工程師，並以74名尚未採用該工具者為控制組，並納入個人與月份固定效應進行估算。

結果顯示，工程師採用編碼代理後，程式碼提交量出現具統計顯著性的快速增長。

Anthropic 工程師採用程式碼代理後產出提升，AI 生成程式碼的回滾率與人工撰寫程式碼相比無顯著差異

該報告亦分析 AI 是否會產生低品質程式碼。

研究團隊比對同一員工於同月、同程式碼目錄下，由代理直接生成與人工撰寫之程式碼，並以 90 天內被刪除或回滾之比例作為品質評估指標；結果顯示兩者程式碼品質無統計顯著差異——至少就回滾率而言，AI 生成程式碼表現不亞於人工撰寫。

非技術職位生產力亦提升。報告指出，銷售代表採用代理後完成客戶交易數增加；一名客戶經理估計 Claude 自動化約兩成例行工作，包括撰寫郵件及操作客戶管理系統。

另有一位受訪者表示，自動化釋出的時間使其客戶會議量提升三成。

從執行者到代理管理者

代理數量增加與生產力提升並未使員工卸下負擔；相反地，人類注意力正逐漸成為代理產出的瓶頸。

報告顯示，在互動對話中，代理約八成時間處於等待狀態，需人類下達指令、確認結果或提供下一步指示。

研究團隊亦依一般人的平均閱讀速度，將代理輸出的 token 換算為閱讀時間；結果顯示，非技術部門互動式 Claude 會話所生成內容，已佔員工每週工作時間顯著比重——僅閱讀與處理 AI 輸出內容本身，已成不可忽視之負荷。

單純閱讀 Claude 輸出即等同全職工作量

因應此變化，員工逐步形成新工作模式；報告稱之為「元工作」，涵蓋圍繞代理展開的管理任務，如建置管理工具、撰寫常態指令、設計監控儀表板，以及安排不同代理間交叉審查等；此類工作的核心已非直接執行特定任務，而是設計與管理 AI 完成任務的流程。

相關數據亦記錄此轉變：二○二五年秋季，「元工作」約占員工互動式 Claude 會話的 10%；至二○二六年春季，該比例升至 22%，增幅主要來自代理管理活動，包括撰寫多代理系統規格、安排代理間交叉審查，以及監控工作流程運作狀態。

Anthropic 員工日益聚焦於管理代理，而非親自執行實際工作

工作方式的改變亦反映於招募標準。

研究團隊針對二○二四年以來數千名 Anthropic 員工的面試評分表進行自動化程式碼分析，發現技術職位評估中提及「善用 AI 工具能力」之比例由約 5% 升至約 15%，非技術職位則由約 7% 升至約 28%。

同時，招募評估重點亦轉變：技術職位中，自主性與判斷力快速躍升為關鍵評估維度，領域專業知識權重則相對下降；非技術職位更重視客戶意識與使命導向，執行技能討論則減少。一位徵才主管表示，預期模型能力仍因領域而異，故期望團隊成員能靈活切換不同領域。

報告中一則案例亦反映此轉變。

Anthropic 公司一支負責為 Claude.ai 產品撰寫問候語的設計團隊，於 2026 年春季開發出一套情境映射系統，用以引導 AI 代理生成產品文案，進而提升團隊產出量。其後，該團隊轉向代理提示工程，承擔起撰寫模型評估內容與提示詞的任務。

報告總結道：過去透過語言影響人類行為的寫作者，如今正開始透過語言影響 Claude 的行為。換言之，職稱與外在形式未變，但工作核心可能已不同。

入門級職位的挑戰

Anthropic 的案例呈現了人工智慧對就業結構的影響。作為 AI 應用領域的龍頭企業之一，其內部變革可作為觀察未來其他產業潛在變化的參考。

目前，AI 對就業的影響首先體現在入門級認知型勞動上。傳統上作為大學畢業生初入職場起點的職位——如初級程式設計師、初級分析師、一線客服、基礎文案撰稿人及初級財務人員——正逐漸受到 AI 影響。

此變革所引發的問題，不僅限於職位數量減縮。入門級職位亦是員工累積經驗、學習業務流程並逐步成長的重要起點。當此階層持續萎縮，青年取得首份工作與累積專業經驗的機會也可能減少。倘若企業對新人的要求逐漸轉向善用 AI 工具、判斷力與自主性，則這些能力應於何階段、透過何種方式培養，便成為必須面對的挑戰。

報告探討了企業可採取的幾項措施：

第一，透過廣泛的員工持股機制，讓員工共享 AI 帶來的生產力提升所創造的收益。當員工需管理 AI 代理並承擔更多決策責任時，個人利益與組織目標的綁定更顯關鍵。

第二，建立早期預警系統，持續監測 AI 對各職位的影響，並提前規劃受影響員工的內部轉崗。

第三，強化內部流動機制。當既有任務逐步自動化時，協助員工轉至新工作領域，而非直接推向外部勞動市場。

然而，企業內部措施仍不足以應對更廣泛的社會議題。作為前沿 AI 企業，Anthropic 具備資源與條件，為員工提供內部轉崗與收益共享機制；但對大多數傳統產業企業與員工而言，這些資源與制度安排未必可得。誰來協助這些企業辨識職位變動？員工技能轉型的成本又該由誰承擔？這些問題已超出單一企業所能回應的範疇。

報告末段有一句話值得關注：「焦慮憂慮的勞動力，不會是最盡力的勞動力。」

這句話提醒我們：AI 對就業的影響，不僅限於經濟層面，亦深及心理與社會層面。

隨著工作定義快速演變、入行門檻持續提高，以及人人皆須不斷證明自己不會被 AI 取代，這種持續不確定性本身，便可能成為普遍性的社會心理負擔。

Anthropic 的實驗仍在進行中。AI 代理的能力持續增強、應用數量穩定增長，人與 AI 之間的分工亦不斷調整。這場轉型最終形貌尚未明朗，但有一點確鑿無疑：工作未必消失，但工作的意義、門檻與價值排序，正被重新書寫。