Anthropic veröffentlicht KI-Wirtschaftsindex-Bericht: Wie KI den Arbeitsmarkt umgestaltet

Systeme der Künstlichen Intelligenz (KI) werden die Art und Weise, wie Menschen arbeiten, in den kommenden Jahren tiefgreifend verändern. Um ein tieferes Verständnis für die langfristigen Auswirkungen von KI auf den Arbeitsmarkt und die Wirtschaft zu gewinnen, hat Anthropic den "Anthropic Economic Index" (Anthropisch Economic Index) Forschungsprojekt.

Der erste Bericht über den Index, der sich auf ClaudeDaten aus Millionen von anonymen Gesprächen auf der .ai-Plattform liefern bahnbrechende Dateneinblicke und Analysen. Der Bericht zeigt das bisher klarste Bild davon, wie KI in die Aufgaben der modernen Wirtschaft passt. Beobachter stellen fest, dass die Datenmenge und die Tiefe der Analyse in dem Bericht beispiellos sind, und Anthropic scheint darauf bedacht zu sein, sich als führendes Unternehmen in der Erforschung der wirtschaftlichen Auswirkungen von KI zu etablieren.

Anthropic hat den Datensatz, der dieser Analyse zugrunde liegt, weiter geöffnet, damit Forscher darauf aufbauen können. Kommentatoren sind der Meinung, dass dieser Schritt die Offenheit von Anthropic zeigt, eine breitere akademische Beteiligung an der Forschung über die wirtschaftlichen Auswirkungen der KI zu fördern. Der bevorstehende Übergang auf dem Arbeitsmarkt und seine potenziellen Auswirkungen auf Beschäftigung und Produktivität erfordern eine mehrdimensionale politische Reaktion. Zu diesem Zweck lädt Anthropic Wirtschaftswissenschaftler, Politikexperten und Forscher aus anderen Bereichen ein, ihre Erkenntnisse zu nachfolgenden Studien zum Index beizutragen.

Zu den wichtigsten Ergebnissen des ersten Berichts über den Wirtschaftsindex gehören:

• Konzentration von KI-Anwendungen in der Industrie: Derzeit konzentriert sich der Einsatz von KI auf die Softwareentwicklung und die technische Redaktion. Mehr als ein Drittel der Berufe (ca. 36%) nutzen KI für mindestens ein Viertel ihrer relevanten Aufgaben, und ca. 4% der Berufe nutzen KI für drei Viertel ihrer Aufgaben.Kommentatoren sagen, dass diese Daten eine erste Bestätigung für die Durchdringung von KI in bestimmten wissensbasierten Berufen liefern, aber auch signalisieren, dass es noch vielversprechende KI-Anwendungen gibt.
• Verbesserte Anwendungen dominieren: Im Vergleich zum Automatisierungsmodus (43%), bei dem die KI direkt Aufgaben übernimmt, konzentriert sich die Anwendung der KI mehr auf den Erweiterungsmodus (57%), d. h. die KI arbeitet mit dem Menschen zusammen, um seine Fähigkeiten in den Bereichen Überprüfung, Lernen und Aufgabenwiederholung zu erweitern. Analysten sind der Ansicht, dass dies zeigt, dass die derzeitige KI-Technologie den Menschen eher unterstützt, als dass sie ihn vollständig ersetzt, und dass die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine in der Zukunft wahrscheinlich zum Hauptarbeitsmodus werden wird.
• AI-Anwendungen und Gehaltsniveaus: KI wird häufiger bei Aufgaben eingesetzt, die mit mittel- und hochbezahlten Berufen in Verbindung gebracht werden, z. B. bei Computerprogrammierern und Datenwissenschaftlern. In den niedrig- und höchstbezahlten Berufen ist der Einsatz von KI jedoch relativ gering. Experten vermuteten, dass dies die Grenzen der derzeitigen KI-Fähigkeiten sowie die praktischen Hindernisse für die Einführung von KI-Technologien in verschiedenen Branchen widerspiegeln könnte. Des Weiteren wurde vermutet, dass sich KI-Technologien besser für Aufgaben eignen, die zwar ein gewisses Maß an Komplexität aufweisen, bei denen aber Kreativität oder zwischenmenschliche Fähigkeiten nicht übermäßig gefragt sind.

Um einen tieferen Einblick in die ersten Ergebnisse von Anthropic zu erhalten, wird im nächsten Abschnitt beschrieben, wie KI auf dem Arbeitsmarkt eingesetzt wird.

Wie KI in verschiedenen Wirtschaftssektoren genutzt und angewendet wird, mit Daten aus den realen Nutzerdaten von Claude.ai. Die Zahlen in der Grafik stellen den Prozentsatz der Claude-bezogenen Konversationen dar, die sich auf bestimmte Aufgaben, Berufe und Kategorien beziehen.

Einblicke in das Bild der KI auf dem Arbeitsmarkt

Das neueste Forschungspapier von Anthropic basiert auf einer Langzeitstudie über die Beziehung zwischen technologischem Wandel und dem Arbeitsmarkt. Der technologische Fortschritt hat die Arbeitswelt von der Spinnmaschine der Industriellen Revolution bis zu den heutigen Robotern in der Automobilproduktion umgestaltet, und Anthropic konzentriert sich auf die transformativen Auswirkungen der KI. Im Gegensatz zu herkömmlichen Fragebögen oder Zukunftsprognosen verfügt Anthropic über direkte Daten darüber, wie KI tatsächlich eingesetzt wird. Kritiker argumentieren, dass dieser Ansatz subjektive Verzerrungen vermeidet und direkt auf Daten zum Nutzerverhalten zurückgreift, wodurch die Ergebnisse objektiver und überzeugender werden.

Methodik für die Analyse der beruflichen Aufgaben

Der Ansatz von Anthropic geht auf eine wichtige Erkenntnis der wirtschaftswissenschaftlichen Literatur zurück: Es ist manchmal analytisch wertvoller, sich auf "berufliche Aufgaben" zu konzentrieren als auf die Berufe selbst. Verschiedene Berufe haben oft bestimmte Aufgaben und Fähigkeiten gemeinsam. Zum Beispiel ist die Fähigkeit, visuelle Muster zu erkennen, eine Aufgabe, die Berufe wie Designer, Fotografen, Sicherheitskontrolleure und Radiologen alle erfüllen müssen. Es wurde darauf hingewiesen, dass diese aufgabenzentrierte Analyseperspektive die strukturellen Auswirkungen des technologischen Wandels auf den Arbeitsmarkt in einer verfeinerten Weise erfassen kann.

Es gibt Unterschiede im Potenzial für verschiedene Arten von Aufgaben, die durch neue Technologien automatisiert oder verbessert werden können. Infolgedessen geht Anthropic davon aus, dass KI selektiv auf bestimmte Aufgaben in verschiedenen Berufen angewendet werden wird. Durch die Analyse von Aufgaben und nicht nur von Arbeitsplätzen als Ganzes ist Anthropic in der Lage, ein umfassenderes Verständnis dafür zu gewinnen, wie KI schrittweise in die Wirtschaft integriert wird.

Das Clio-System: Verknüpfung von KI-Anwendungen mit beruflichen Aufgaben

Anthropic nutzte das von Anthropic entwickelte automatisierte Analysetool Clio (Claude Insight & Observation), das in der Lage ist, Daten über die Konversationen von Nutzern mit Claude zu analysieren und dabei deren Privatsphäre zu schützen.Anthropic analysierte mithilfe des Clio-Systems etwa eine Million Konversationen (insbesondere sowohl die Free- als auch die Pro-Version der Konversationen auf der Claude.ai-Plattform) mit Claude. Anthropic nutzte das Clio-System, um etwa eine Million Unterhaltungen von Nutzern mit Claude zu analysieren (insbesondere die Free- und Pro-Versionen von Unterhaltungen auf der Claude.ai-Plattform), die Clio effizient nach beruflichen Aufgaben organisieren und kategorisieren konnte. Der Gutachter lobte den Einsatz des Clio-Systems als ein Highlight der Studie, da es in der Lage war, wertvolle wirtschaftliche Informationen aus der riesigen Menge an Dialogdaten zu extrahieren und dabei den strikten Schutz der Privatsphäre der Nutzer zu wahren.

Das Anthropic-Forschungsteam verwendete das vom US-Arbeitsministerium entwickelte Berufsklassifizierungssystem als Maßstab und bezog sich auf das vom Arbeitsministerium unterhaltene Occupational Information Network ONET-Datenbank (Occupational Information Network). oDas Clio-System vergleicht jeden Dialog mit dem ONET-Task-Einträge abgeglichen werden (der Prozess ist unten dargestellt). Anthropic folgt dann dem ONET, das Aufgaben in Berufe unterteilt, die für diese Aufgaben repräsentativ sind, und Berufe in umfassendere Kategorien wie "Bildung und Bibliotheken", "Wirtschaft und Finanzen" usw. einteilt.

Das Clio-System von Anthropic konvertierte Gespräche mit Claude (Daten werden streng vertraulich behandelt; oben links) in berufliche Aufgaben (oben Mitte) und weiter in Berufe/Berufskategorien, die von O*NET abgeleitet wurden (oben rechts). Diese Daten wurden dann für eine Vielzahl von Analysen verwendet (untere Reihe; wird weiter unten näher erläutert).

Fundstücke

Verteilung der AI-Anträge nach Art der Tätigkeit. Die von Anthropic durchgeführte Analyse des Datensatzes ergab, dass die Aufgaben und Berufe mit den höchsten KI-Einsatzquoten in der Kategorie "Computer und Mathematik" angesiedelt sind, die in erster Linie Positionen im Bereich Softwaretechnik umfasst. 37,2% der an Claude gesendeten Nutzeranfragen fielen in diese Kategorie und umfassten Aufgaben wie Softwareänderungen, Code-Fehlersuche und Netzwerk-Fehlerbehebung. Der Bericht stellt fest, dass es keine Überraschung ist, dass der Bereich Softwaretechnik bei der Einführung von KI an vorderster Front steht - schließlich hat die KI-Technologie selbst ihre Wurzeln in der Informatik.

Die zweitgrößte Kategorie war "Kunst, Design, Sport, Unterhaltung und Medien" (10,3% der Nutzeranfragen), was weitgehend widerspiegelt, dass die Nutzer Claude für alle Arten von Schreib- und Bearbeitungsaufgaben einsetzen. Analysten werten dies als Zeichen dafür, dass die KI auch in der Kreativbranche Fuß zu fassen beginnt, insbesondere im Bereich der Inhaltserstellung. Wie erwartet war der Anteil der KI-Nutzung in Berufen, die viel manuelle Arbeit erfordern, wie z. B. in der Kategorie "Landwirtschaft, Fischerei und Forstwirtschaft" (auf die nur 0,11 TP3T der Nutzeranfragen entfielen), am geringsten.

Anthropic verglich auch den prozentualen Anteil der Einführung von KI für jede Berufsgruppe in seinem eigenen Datensatz mit dem Anteil dieser Berufe am Gesamtarbeitsmarkt. Die Ergebnisse sind in der nachstehenden Grafik dargestellt.

Die orangefarbenen Balken zeigen den Prozentsatz der Gespräche, die sich auf Claude beziehen, und die grauen Balken den Prozentsatz der Arbeitnehmer in der US-Wirtschaft, die diese Art von Beruf ausüben (Daten aus der O*NET Occupational Classification des US-Arbeitsministeriums).

Ausmaß der KI-Einführung in den Berufen. Die Analyse von Anthropic zeigt, dass nur eine sehr kleine Anzahl von Berufen KI in der Tiefe für die meisten der für sie relevanten Aufgaben einsetzt. Die Daten zeigen, dass nur etwa 4% der Berufe KI für mindestens 75% ihrer Aufgaben eingesetzt haben. Bescheidenere Anwendungen von KI sind jedoch viel weiter verbreitet: etwa 36% der Berufe haben begonnen, KI für mindestens 25% ihrer Aufgaben einzusetzen. Kommentatoren zufolge deutet dies darauf hin, dass die Einführung von KI noch in den Anfängen steckt und dass tiefgehende Anwendungen noch nicht weit verbreitet sind, aber dass oberflächliche Anwendungen beginnen, sich durchzusetzen. Kommentatoren zufolge deutet dies darauf hin, dass die Einführung von KI noch in den Kinderschuhen steckt und tiefgreifende Anwendungen noch nicht weit verbreitet sind, aber oberflächliche Anwendungen beginnen, sich in einer Vielzahl von Branchen durchzusetzen.

Wie von Anthropic erwartet, zeigt der Datensatz keine Anzeichen dafür, dass Arbeitsplätze vollständig durch KI automatisiert werden. Stattdessen dringt die KI allmählich in viele Aufgabensegmente der Wirtschaftstätigkeit ein, wobei nur einige Aufgabengruppen stärker betroffen sind als andere. Nach Ansicht der Analysten ist dies ein weiterer Beweis dafür, dass die derzeitigen KI-Technologien eher die Aufgaben erweitern als Arbeitsplätze ersetzen.

Die Beziehung zwischen der Einführung von KI und dem Gehaltsniveau. Die O*NET-Datenbank enthält Daten über das mittlere Jahresgehalt für jeden Beruf in den USA. Anthropic bezieht diese Informationen in seinen Analyserahmen ein und kann so das mittlere Gehaltsniveau jeder Branche mit dem Ausmaß vergleichen, in dem KI bei den entsprechenden Aufgaben eingesetzt wird.

Ein interessantes Ergebnis ist, dass der Einsatz von KI sowohl in Berufen mit niedrigem als auch mit sehr hohem Einkommen (die in der Regel ein hohes Maß an manuellen Fähigkeiten erfordern, wie z. B. Friseure und Geburtshelfer) relativ gering ist. Im Gegensatz dazu zeigten die Daten von Anthropic, dass bestimmte Berufe im mittleren bis hohen Einkommensbereich, wie Computerprogrammierer und Werbetexter, in hohem Maße auf KI angewiesen sind. Beobachter haben dieses Phänomen als lehrreich bezeichnet, da es darauf hindeutet, dass KI eher in wissensbasierten Berufen mit mittlerem Qualifikationsniveau und mittlerem Einkommen eingesetzt wird, während sie in Berufen, die ein hohes Maß an manuellen Fertigkeiten oder extremem Fachwissen erfordern, relativ wenig substituierbar ist.

Die Grafik zeigt das Verhältnis zwischen dem mittleren Jahresgehalt für einen Beruf (x-Achse) und dem Prozentsatz der Claude-Dialoge, die diesen Beruf betreffen (y-Achse), und hebt einige repräsentative Berufe hervor.

Aufschlüsselung der Automatisierung und Erweiterung. Anthropic wirft auch einen genaueren Blick darauf, wie Aufgaben "ausgeführt" werden - insbesondere darauf, welche Aufgaben eher "automatisiert" sind (die KI führt die Aufgabe direkt aus, z. B. die Formatierung eines Dokuments) und welche Aufgaben "erweitert" sind (die KI arbeitet mit dem Benutzer zusammen, um die Aufgabe zu erledigen). Die KI führt die Aufgabe direkt aus (z. B. das Formatieren eines Dokuments), und welche Aufgaben sind "erweitert" (die KI arbeitet mit dem Benutzer zusammen, um die Aufgabe zu erledigen).

Insgesamt haben die Ergebnisse der Studie das Modell "Erweiterung" leicht begünstigt. Von allen analysierten Aufgaben gehören 57% zu Augmentierungsanwendungen und 43% zu Automatisierungsanwendungen. Das bedeutet, dass in etwas mehr als der Hälfte der Anwendungsszenarien die Rolle der KI nicht darin besteht, den Menschen bei der Ausführung von Aufgaben zu ersetzen, sondern eher darin, mit dem Menschen zu "synergieren", indem sie bei der Validierung (z. B. Überprüfung des Arbeitsprodukts des Benutzers), beim Lernen (z. B. Unterstützung des Benutzers beim Erwerb neuer Kenntnisse und Fähigkeiten) und bei der Iteration von Aufgaben (z. B. Unterstützung des Benutzers beim Brainstorming oder bei der Ausführung (z. B. Unterstützung des Benutzers beim Brainstorming oder bei der Ausführung sich wiederholender generativer Aufgaben). Die Expertenanalyse zeigt, dass erweiterte Anwendungen etwas häufiger vorkommen als automatisierte Anwendungen, was darauf hindeutet, dass KI-Tools wie Claude derzeit eher darauf ausgerichtet sind, die menschliche Produktivität und Kreativität zu steigern, als die menschliche Arbeitskraft direkt zu ersetzen.

Die Abbildung zeigt den prozentualen Anteil von erweiterten gegenüber automatisierten Anwendungen im Dialog mit Claude sowie die Zusammensetzung der Aufteilung der Aufgabensubtypen innerhalb jeder Kategorie. Die spezifischen Definitionen der Unterkategorien werden im Forschungspapier von Anthropic erläutert. "Anleitung": Delegation von Aufgaben mit minimaler menschlicher Interaktion; "Feedback-Schleifen": Erledigung von Aufgaben, die durch Feedback aus der Umgebung gesteuert werden; "Aufgaben-Iteration": Optimierung der Aufgabenausführung durch einen kollaborativen Prozesses; "Lernen": Wissenserwerb und Verständnis; "Validierung": Überprüfung und Verbesserung der Arbeitsergebnisse.

Beschränkungen der Studie

Diese Studie von Anthropic bietet eine einzigartige Perspektive, um zu verstehen, wie die KI den Arbeitsmarkt umgestaltet. Wie bei allen Forschungsarbeiten gibt es jedoch auch bei dieser Studie einige wichtige Einschränkungen. Zu den wichtigsten gehören:

• Definition von Arbeitsszenarien: Anthropic ist noch nicht in der Lage, genau zu bestimmen, ob die Nutzung von Claude durch einen Nutzer zur Erfüllung einer Aufgabe in den Bereich der Arbeit fällt. Nutzer, die sich an Claude wenden, um Ratschläge zum Schreiben oder Bearbeiten von Texten zu erhalten, können tatsächlich an einer Aufgabe arbeiten, aber sie können auch einfach einem persönlichen Hobby nachgehen (z. B. einen Roman schreiben). Kommentatoren haben darauf hingewiesen, dass dies eine inhärente methodische Herausforderung darstellt und dass es für jede Studie, die auf Benutzerdialogdaten basiert, schwierig ist, zwischen Arbeits- und Nicht-Arbeitsszenarien vollständig zu unterscheiden.
• Interpretation des Nutzerverhaltens: In Verbindung mit dem obigen Problem versteht Anthropic nicht, wie die Nutzer die Ergebnisse von Claudes Antworten tatsächlich verwenden. Kopieren und fügen die Nutzer zum Beispiel Code-Schnipsel direkt ein? Überprüfen sie den Inhalt der Antworten, oder übernehmen sie sie unkritisch in ihrer Gesamtheit? In den Daten von Anthropic können bestimmte Anwendungsszenarien, die scheinbar "automatisiert" sind, tatsächlich noch im "erweiterten" Modus sein. So kann ein Benutzer beispielsweise Claude bitten, ein komplettes Memo in seinem Namen zu schreiben (was scheinbar automatisiert ist), dann aber selbst Änderungen und Verfeinerungen vornehmen (was eine Erweiterung wäre). Analysten zufolge kann dieses Phänomen "automatisierte Hülle, menschlicher Kern" dazu führen, dass der Automatisierungsgrad überschätzt wird.
• Beschränkungen der Datenquellen: Anthropic analysiert derzeit nur Nutzerdaten aus den Claude.ai Free- und Pro-Tarifen und deckt keine Daten von API-, Team- oder Enterprise-Nutzern ab. Während die Daten von Claude.ai einige Dialoge aus Nicht-Arbeitsszenarien enthalten können, hat Anthropic ein Sprachmodell verwendet, um die Daten zu filtern, um nur Dialoge im Zusammenhang mit beruflichen Aufgaben zu erhalten, was das Problem der Datenverzerrung bis zu einem gewissen Grad abschwächt. Auch wenn die Datenfilterungsversuche die Verzerrungen bis zu einem gewissen Grad abgemildert haben, kann es schwierig sein, das wahre Bild von KI-Anwendungen auf Unternehmensebene vollständig wiederzugeben, wenn man sich nur auf die kostenlosen und Pro-Versionen der Nutzerdaten von Claude.ai verlässt, sagen Experten.
• Fehler bei der Aufgabenklassifizierung: Aufgrund der großen absoluten Anzahl von Aufgabentypen kann es sein, dass das Clio-System einige der Dialoge während des Klassifizierungsprozesses falsch gekennzeichnet hat (weitere Informationen darüber, wie Anthropic die Ergebnisse der Analyse validiert hat, finden Sie in der vollständigen Veröffentlichung, insbesondere in Anhang B).
• Beschränkungen der Modellierungsmöglichkeiten: Claude verfügt derzeit nicht über die Möglichkeit, Bilder zu erzeugen (außer indirekt über Code), so dass einige kreative bildbezogene Anwendungen in den Studiendaten nicht berücksichtigt wurden.
• Übermäßige Betonung der Codierung von Anwendungsfällen: Da Claude als eines der fortschrittlichsten Kodierungsmodelle angepriesen wird, geht Anthropic davon aus, dass kodierungsbezogene Anwendungsfälle in den Daten überrepräsentiert sein könnten. Daher glaubt Anthropic nicht, dass die Verteilung der Anwendungen im aktuellen Datensatz vollständig repräsentativ für die gesamte KI-Anwendungslandschaft ist. Der Gutachter hebt hervor, dass das Forschungsteam auch die Grenzen des Datensatzes offen einräumt, insbesondere angesichts der Marktposition von Claude als Programmierassistent, die dazu führen könnte, dass die Datenergebnisse in Richtung von Bereichen wie der Softwareentwicklung verzerrt sind.

Schlussfolgerungen und künftige Forschungsrichtungen

Der Einsatz von KI-Technologie nimmt rasch zu, und die Fähigkeiten von KI-Modellen wachsen weiter. Die Landschaft des Arbeitsmarktes wird sich in naher Zukunft wahrscheinlich erheblich verändern. Anthropic plant daher, viele dieser Analysen im Laufe der Zeit zu wiederholen, um potenzielle soziale und wirtschaftliche Veränderungen weiterhin zu verfolgen. Anthropic wird die Ergebnisse und die damit verbundenen Datensätze regelmäßig als Teil des Anthropic Economic Index veröffentlichen, einem Forschungsprojekt, das Anthropic fortzuführen gedenkt, um die weitreichenden wirtschaftlichen und sozialen Auswirkungen der KI weiterhin zu verfolgen und zu analysieren. Anthropic scheint die Absicht zu haben, dies zu einem langfristigen, fortlaufenden Forschungsprojekt zu machen, das weiterhin die weitreichenden wirtschaftlichen und sozialen Auswirkungen der KI verfolgen und analysieren wird.

Diese Art von Längsschnittanalysen wird Anthropic helfen, einen tieferen Einblick in die komplexe Beziehung zwischen KI und dem Arbeitsmarkt zu gewinnen. So wird Anthropic beispielsweise in der Lage sein, Trends in der Tiefe der KI-Anwendung innerhalb von Berufen dynamisch zu überwachen. Wenn KI auch in Zukunft in erster Linie für bestimmte Aufgaben eingesetzt wird und nur einige wenige Berufe KI in großem Umfang für die überwiegende Mehrheit der Aufgaben einsetzen, dann könnte der künftige Arbeitsmarkt eher zu einer iterativen Evolution bestehender Berufe als zu einem Massensterben neigen. anthropic kann auch kontinuierlich Veränderungen im Verhältnis zwischen Automatisierung und erweiterten Anwendungen überwachen und so rechtzeitig Signale für Bereiche erfassen, in denen sich die Automatisierung stärker durchsetzt. Analysten sind der Meinung, dass die Verfolgung von Veränderungen dieser Schlüsselkennzahlen im Laufe der Zeit dazu beitragen wird, genauer zu bestimmen, ob die Auswirkungen der KI auf den Arbeitsmarkt eine "disruptive Wirkung" oder eine "inkrementelle Entwicklung" sein werden.

Die Forschung von Anthropic liefert wertvolle Daten darüber, wie KI tatsächlich eingesetzt wird, bietet aber keine direkten politischen Empfehlungen. Die Antwort auf die Frage, wie man sich angemessen auf die Auswirkungen der KI auf den Arbeitsmarkt vorbereiten kann, lässt sich wahrscheinlich nicht allein aus isolierten Forschungsergebnissen ableiten. Vielmehr bedarf es einer Kombination von Erkenntnissen, sozialen Werten und praktischen Erfahrungen aus einer Vielzahl von Bereichen, und Anthropic freut sich darauf, mit seiner neuen Forschungsmethodik zu einem besseren Verständnis dieser kritischen Fragen beizutragen. Das Ziel von Anthropic ist nicht nur die akademische Forschung, sondern auch die Bereitstellung von Erkenntnissen für künftige politische Entscheidungen und soziale Reaktionsstrategien.

Ausführlichere Informationen über die Analysen und Ergebnisse von Anthropic finden Sie unter Vollständiges Papier.