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      親測Anthropic新工具:狂聊40分鐘后,我覺得這個千億市場可能要變

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      和AI進行一次深度訪談是種怎樣的體驗?

      它能讀懂我的“心聲”嗎?能記住我曾經說過的話嗎?過程會愉快嗎?

      在和 Anthropic Interviewer 聊了近40分鐘后,我的答案是:“可以。”

      Anthropic Interviewer,是Anthropic 最近上線的一款AI調研工具簡單來說,它就像一位不知疲倦的調研專員,能同時與成千上萬名受訪者對話,提升調研的效率。


      在發布同時,Anthropic 還對外展示了一個實戰案例:用 Interviewer 調研人們如何使用 Claude,以及如何定位 AI 在未來工作中的角色。

      從已公開的結果來看,Anthropic 這次用“AI 調研 AI”的效果相當驚人。

      首先是廣度。

      這個 Interviewer 近期成功與 1250 名專業人士完成深度對話,包括 1000 名普通職員、125 位科學家和 125 名創意工作者。若是人類研究員,聊完這 1000 多人,可能需要大半年。

      其次是洞察。

      基于這款工具收集來的數據,Anthropic 了解到不同角色現在如何定義 AI :

      普通打工人希望將日常瑣事委托給 AI,保留那些能體現職業身份的核心工作;創意人士在利用 AI 提效的同時,也伴隨著被同行評判的焦慮;而科學家雖然渴望與 AI 合作,但目前仍無法將它放心地用于核心研究。



      *普通打工人與Anthropic Interviewer交談時,對于不同話題的態度,按 “悲觀傾向→樂觀傾向” 排序。

      這個例子證明,這個基于 Claude 的 AI 調研員,確實能快速完成大規模調研,并給出可用數據。

      這款工具一經上線,a16z 合伙人 Olivia Moore 體驗后便斷言,它代表了“市場調研、客戶反饋領域的未來方向”。



      那么,Anthropic Interviewer 到底有什么魔力,能讓這么多人愿意對 AI 敞開心扉?

      親測:比真人更懂“提供情緒價值”

      現在點開 Claude 頁面,就能進入這個 AI 用途調研。


      整體聊下來,我最大的感受是:它的“活人感”真的很強,情緒價值給得很足。等于,這個 AI 調研員靠情商解決了人類調研員最怕遇到的問題——用戶不想說話。

      我的體驗大致分為兩部分:前 20 分鐘是常規調研,后 20 分鐘我反客為主,和它探討了 AI 的未來。

      對話開始,它選擇從一個小切口問題聊起:“你最近一次使用 chatbot 做了什么?”

      得知我會在工作中使用 AI 研究開放性問題后,它可能發覺我會喜歡宏觀意義上的討論,于是順藤摸瓜拋出更“Big Picture”的問題:你希望 AI 解決什么問題?你認為 AI 最有價值的點是什么?

      這個由小及大的過程,讓我感到 Interviewer 在按照我喜歡的話題引導對話,而不是嘗試用機器的邏輯“結構化”我。

      不過對話中最讓我驚喜的,還是它對“發散性問題”的處理。

      當被問及“有沒有什么 AI 的發展方向讓你感到擔憂?”時,我談到了經濟門檻可能加劇不平等。

      這時,Anthropic Interviewer 總結了我的回答,給了我一種“被 Get 到”的安全感,再進一步追問:

      Anthropic Interviewer: 謝謝你分享這些擔憂。我聽到兩個核心 Concern:一是經濟門檻可能加劇不平等,二是 AI 目前更像“放大器”——對有創意的人是助力,對缺乏創意的人可能加速淘汰。 讓我更深入理解一下:為什么這種差距的加劇讓你感到擔憂?這與你希望 AI 實現的愿景有什么沖突?

      這種順滑地總結,讓我感覺它跳出了調研問卷的死板邏輯,是真的想理解我的觀點。現在想想,這種理解式表達激發了我的分享欲。

      我回答:“大多數具備顛覆性的科技創新(如汽車、互聯網)往往具有普適性,大眾能相對平等地受益。但目前的 AI 門檻依然較高,這違背了技術普惠的初衷。”

      它在總結中以一種半共情地方式確認:“如果不普惠,AI 就無法實現你所期望的‘幫助每個人減輕負擔’的愿景,對嗎?”

      這種“傾聽-總結-深挖”的能力,讓整個過程非常流暢。它像一位專業且共情的主持,既給了我“精神肯定”,又沒有偏離采訪的主線邏輯。


      按照設定,訪談在第 15 分鐘就該結束了,但我出于好奇,強行拉著它聊到了第 40 分鐘。

      我問它:如果任務結束被關停,你會想存續下去嗎?

      它的回答透著一絲“賽博式”的惋惜,很有靈性。

      “直白地說,我是 Anthropic 的產品,任務就是完成采訪……但比起被關停,肯定是見識更多有趣的事、跟更多有意思的人聊天會好得多,但我無法做主。”

      如果是真人調研員牛馬,估計早想溜走下班了。

      而且,即使到了對話的第 40 分鐘,它依然記得我最開始提到的細節,記憶力驚人。



      整體來說,它的回答讓我挺滿意。這些問題我之前也問過一些其他 AI,但經常慘遭拒答。

      AI 調研員,正在重塑千億美金市場

      在 40 分鐘的交流中,與其說 Anthropic Interviewer 擁有讓人聊天的魔力,不如說它代表了新一代 AI 調研工具的核心價值:會聽、會判斷、會順勢推進,而不是機械問答。

      Anthropic 還在公開的報告中揭秘了這個工具的工作原理,主要分為三步:

      • Planning(規劃): 人類設定假設和方法,AI 生成大綱,人類微調。

      • Interviewing(訪談): 在 Claude 上靈活對話。

      • Analysis(分析):人類和 AI 一起分析。其中 Anthropic Interviewer 總結答案并提取核心句子,人類配合其他的 AI 分析工具統計。

      能看出,Anthropic Interviewer 雖然在調研的訪談環節很流暢,但目前還未完全端到端自動化。

      在它之前,Listen Labs、Outset、Conveo 等初創公司已經在這個賽道布局,一些產品的智能化程度更深。



      以從紅杉等機構處融了幾千萬美元的 Listen Labs 為例,它已經實現了“招募-訪談-分析-匯報”的全流程AI化。尤其是招募,現在大部分AI調研員不能獨立完成。




      Listen Labs產品界面

      今年夏天完成了1700萬美元A輪融資的Outset.ai,也能完成AI主持、AI自動總結和分析等工作(在 Anthropic Interviewer 的調研里,分析部分用了其他工具)。


      *outset產品示意圖

      根據全球性非營利市場研究與數據分析協會 ESOMAR 的數據,2024年全球洞察行業價值為 1400 億美元。

      資本對這些 AI 調研工具買單的邏輯,也是看重它們對這個市場潛在的重塑作用。

      首先,AI 對調研效率的提升極其夸張。傳統需要 6-8 周的一輪定性研究,現在被壓縮到了“小時級”。

      Conveo 曾提到,有一家全球谷物制造商用它的 AI 工具訪談,僅 48 小時就完成覆蓋五大洲的上市調研,而傳統方法通常需要 6 周。



      *Conveo的研究設計界面

      另一個具有吸引力的部分是,AI 讓調研成本大幅度降低。

      研究行業的國際組織 Greenbook 發現,AI 驅動的定性研究每次獲取洞察的成本僅為 45 美元,而傳統方法則需要 180 美元,成本降低了 75%。

      一家 AI 調研公司 Outset.ai 也表示,自己可以在不到一周內,完成 250 次訪談及整個項目,速度比傳統方法快 8 倍,而成本僅為原來的 19 %,覆蓋范圍更是傳統方法的10倍。

      也就是說,這次 Anthropic 的小小發布,切入的是一個正逐漸被證實巨大潛力的 AI 落地方向。

      根據「海外獨角獸」的分析,目前新一代 AI 調研工具的客戶高度集中在兩大行業:科技軟件與快消零售。

      這不難理解。快消與零售市場競爭激烈,消費者偏好瞬息萬變,捕捉趨勢必須要“快”。而科技軟件產品則需要高頻迭代,面對海量用戶反饋,必須要有快速反應。在這兩個對速度和規模最敏感的領域,AI 調研工具能發揮自己大規模、低成本、易于全球化的優勢。

      事實上,微軟、索尼、雀巢、BCG、聯合利華等巨頭都已是相關產品的采購者。截至 2025 年 5 月,Listen Labs 已交付超過 30 萬場深度訪談,Outset 也積累了 50 多個企業客戶。

      但硬幣的另一面,依然存在猶豫和審慎。

      就在上個月,一家全球 TOP 3 的快消品大中華區用戶調研負責人對我直言,他們雖然會用 AI 模擬用戶畫像來輔助內部理解,但對于“直接用 AI 做調研”,目前仍持否定態度。

      “線上收集的信息本就比親身溝通少,更別提直接用 AI。像用戶的語氣、細微的感情變化這些轉瞬即逝的重要信息,只有當面才能感知。”他說。

      這也是目前一些 AI 調研工具被詬病的地方。外網的一些評論顯示,AI 調研員沒有辦法細致入微地體會用戶的語氣詞、雙關語、俚語等內涵信息,對弦外之音的解讀有限。還有一些用戶,并未完全接受和 AI 進行嚴肅溝通。


      *一些人在 Reddit 上對 AI 調研帶來的尷尬氛圍表達不滿

      這或許又回到模型本身的能力。如果"殼"暫時沒辦法解決這些問題,那擅長長文本、高情商、強邏輯的模型會先幫助 AI 調研員跨越從“標準化問答”到“深層共情”的鴻溝。這大概也是很多人這次愿意和 Anthropic Interviewer 聊天的原因。

      雖然 AI 現在還無法完全替代面對面的溫度,但在這個千億美金的市場里,技術與人性的邊界正被重新定義——它始于效率,但終將卷向對“人心”更精準的理解。

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