Anthropic 设立 2 亿美元经济未来研究基金支持外部研究

Economic Research

经济未来研究基金研究议程

Jul 22, 2026

我们公布Anthropic经济未来研究基金的研究议程。我们将向该基金投入2亿美元，支持旨在让社会为人工智能经济影响做好准备的外部干预措施的大胆研究。

通过该基金支持的研究，我们希望研究哪些项目能使经济更具灵活性和韧性，确保人工智能的惠益得到共享，并最大限度地减少人工智能驱动变革可能造成的伤害。

在该基金中，我们将优先考虑五个研究领域：

1. 在企业和工作场所层面塑造人工智能对工人的影响
2. 帮助人们驾驭人工智能驱动的转型
3. 为人工智能导致的失业问题实现收入支持现代化
4. 在变革到来之前建立工人在人工智能驱动增长中的利益
5. 产生关于公共投资的新证据。

该基金是什么？

人工智能能力不断提升。但我们尚不清楚人工智能在能力增强的同时，将以多快的速度渗透整个经济，以及会产生怎样的经济影响。在我们于6月发布的Economic Policy Framework（EPF）中，我们针对一系列情景提出了项目和政策。但我们需要更多实证证据，来了解哪些干预措施在人工智能转型后的经济中可能真正有效——哪些能让经济更灵活、更有韧性，并广泛传播收益。面对这种不确定性，我们的目标是建立这一证据基础，以便工人、企业和政府有空间适应。这笔2亿美元的基金将支持对EPF中提出的干预措施及其他开放问题的外部研究。我们可能正在进入一个史无前例的时刻，最有希望的解决方案是那些尚未有人尝试过的方案。我们愿意资助创造性和大胆的试点项目，这些项目可以针对仅靠随机对照试验可能只能提供增量证据的问题提供指导。

这是我们一年前启动的Economic Futures项目的一次重大演变。我们将重心转向雄心勃勃的项目和大额资助，因为我们认为这是我们可以产生最大影响的地方。我们一直认为资助大型外部研究项目很重要；这一转变将使我们能够做到这一点。我们还通过Economic Futures项目了解到，我们很难同时扩展能力以管理许多小额资助。除了大规模随机对照试验和试点项目外，我们也有兴趣与能够扩大有效小规模试点项目规模的合作伙伴合作。

我们资助的研究类型

从根本上讲，我们希望资助尽可能雄心勃勃的提案。我们旨在资助大规模随机对照试验或雄心勃勃、富有创意的试点项目或项目评估，以扩大我们对哪些方法在哪些背景下有前景的共同理解，填补证据薄弱的空白，并激发新的解决方案。以下可资助方向列出了一些可能性，但我们知道我们尚未提出该领域的所有好想法。我们欢迎可能未在下方涵盖的提案。

人工智能可能比传统研究资助和出版周期所能跟上的速度更快地改变社会。我们希望与愿意在关键里程碑公开分享其研究成果的研究组织合作，因为一个足够早到来以便采取行动的信号，可能比一个来得太晚的答案更有价值。我们特别关注那些如果显示出前景就可以大规模扩展的试点项目。

这是一个全球性基金。我们下面概述的资助方向有些以美国为中心，部分原因是我们总部在旧金山，且Claude在美国的使用量比任何其他国家都多。但为变革做好准备的需求在全球范围内都是必要的，我们预计将以反映这一点的方式资助项目。

我们 计划主要资助500万至3000万美元范围内的项目，不过对于范围明确、潜在影响大的项目，我们也可以灵活提高上限。根据我们从 Economic Futures program 中学到的经验，以及我们在提案中寻求的雄心和规模，我们不会直接资助任何低于100万美元的项目。

我们将接受来自认可大学及其他学位授予机构、独立研究机构和政策研究组织，以及有大规模实地实验经验记录的非营利组织的提案。个人研究人员可以担任其机构提案的首席研究员，但我们不会考虑以个人身份申请的提案。

我们更有可能资助符合我们研究重点之一的项目，但也欢迎这些重点之外的雄心勃勃的提案，只要它们与问题和机会的规模相匹配。请参阅我们的提案征集并在此处申请。

我们的五项研究重点

1. 塑造AI在企业和工作场所层面对工人的影响

AI对劳动力市场的影响取决于围绕它构建的系统、工作场所、培训协议和制度选择。关于AI在工作场所整合的现有证据是观察性的且短期的。实地实验可以帮助我们了解哪些协作模式能在AI旁边发展人类专业知识，组织设计选择如何影响生产率以及谁获得收益，以及工人声音在这些设计选择中产生的差异。

没有这些证据，企业层面的决策以及诸如工人增强激励、保留税收抵免、雇主共同投资要求或学徒计划等政策杠杆都将缺乏信息支持。

可资助方向包括：

• 在企业或团队层面随机化AI系统和AI整合设计的实地实验，包括与工人和工人组织共同开发的设计与自上而下方法的比较
• 关于AI工作场所整合和使用方面的组织选择对AI生产率增益发生率影响的估计
• 对保留税收抵免和雇主共同投资要求的评估

2. 装备人们以应对AI驱动的转型

关于再培训和就业安置的证据好坏参半，并且可能无法推广到AI引发的经济破坏和快速结构转型。

可资助方向包括：

• 对创新技能再培训、就业安置、许可改革和部门转型方案包的评估，包括较新的AI驱动的匹配、认证和学习模型，以及将收入支持与密集的再就业服务、再培训和搬迁援助捆绑在一起
• 关于早期职业和职业通道的实地实验，例如，如果初级任务被AI吸收，哪些学徒、指导或轮岗模式可以建立专业知识
• 对K-12和高等教育中旨在为学生准备转型后的劳动力市场的课程和教育交付模式的评估，包括将教育干预与后期劳动力市场结果联系起来的纵向试点
• 对雄心勃勃的流动性工具的测试，例如与再培训计划挂钩的带薪休假以及跟随工人跨雇主的可携带福利

已有许多此类努力的现有证据，包括一些特别有效的部门培训项目。我们想了解有前景的项目能否快速扩大规模覆盖更广泛的人群。例如，一个大规模的“fire drill”——在某个州，选定的项目快速推广给求职者——可以提供证据，表明这些项目在面临重大破坏时效果如何。

3. 现代化收入支持以应对AI驱动的失业

与世界各地类似的保险计划一样，美国支持失业工人的体系几乎完全建立在失业是暂时性的假设之上。人工智能可能导致更广泛和更持久的岗位流失。在这种情况下，我们需要调整工具以适应一种新的平衡，这种平衡在现代没有先例。

可资助的方向包括：

• 适合人工智能驱动岗位流失的失业保险（UI）改革，包括替代资格门槛、与行业或职业关联的自动延期触发机制，以及将失业保险与工资保险、再培训或其他过渡支持相结合。
• 为耗尽失业保险、从未符合资格或长期就业不足的工人提供基本需求救助。
• 长期无条件可维持生活水平的收入试点，旨在应对收入与工作长时间脱钩的情景，分析结果涵盖劳动力供给、消费以及福祉、家庭稳定、儿童发展、公民参与和受助者如何安排时间。

4. 在颠覆到来之前建立工人对人工智能驱动增长的权益

在人工智能带来巨额总收益但默认情况下这些收益可能不会广泛共享的前所未有情景中。在EPF中，我们讨论了普遍预先分配资本账户及邻近机制，如股权共享、人工智能部门红利和公有股权。但这些机制在大规模上缺乏直接经验先例，并且还需要资金来源。存在许多创收提案，包括通过企业税、资本利得税或代币税对人工智能驱动回报征税。但我们缺乏关于谁将承担这些税收的经济归宿以及不同设计如何影响税收收入和采纳的证据。

可资助的方向包括：

• 大规模测试预先分配资本账户设计的随机对照试验（RCTs）
• 测试股权共享或分红式机制的试点，包括社区级试点，其中人工智能基础设施或使用人工智能的公司为当地居民带来直接、持续的回报。
• 比较不同筹资和分配收入机制的评估——哪种税基（企业利润、资本利得、计算税、自动化税等）和哪种机制（预先分配账户、股权、红利或等值直接转移）能带来最佳的劳动力市场和家庭结果。

5. 产生关于公共投资的新证据

EPF呼吁既要现代化收入安全网，又要大幅扩大对人力和社区相关工作的公共投资。政策制定者需要一种一致的方法来比较这些工具彼此之间以及与直接转移支付的效果。这项研究将产生关于哪些支出形式能带来最大公共利益的证据，尤其是在可能被私人市场低估的领域。

可资助的方向包括：

• 直接资助人力和社区服务岗位（例如教学、课后项目、图书馆、社区卫生、公园、基础设施、艺术）的大规模试点，衡量包括就业水平、教育程度、犯罪率和福祉在内的结果。
• 扩大弱势群体获得人工智能赋能公共服务（法律援助、医疗指导、财务建议）的试点，测试此类投资能否缩小获取服务的差距。
• 为失业或长期失业工人提供保障就业试点，参与者可获得符合民用保护团精神的公共福利岗位，但涵盖更广泛的角色。
• 在受人工智能驱动岗位流失影响最大或拥有重大人工智能基础设施建设的社区进行基于地方的干预，包括对劳动力、公共服务、基础设施和便利设施的一揽子投资，以及协调这些投资的区域发展机构试点。

在此了解RFP并申请。

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