A research agenda for the Economic Futures Research Fund

通过Anthropic经济未来研究基金支持雄心勃勃的外部研究 \ Anthropic

经济研究

经济未来研究基金的研究议程

2026年7月22日

我们正在分享Anthropic经济未来研究基金的研究议程。我们承诺向该基金投入2亿美元，以支持雄心勃勃的外部研究，探索为社会准备应对人工智能经济影响的干预措施。

通过基金支持的研究，我们希望探讨哪些项目能够使经济更具灵活性和韧性，确保人工智能带来的好处得到共享，并尽量减少人工智能驱动的变革可能造成的损害。

在该基金中，我们将优先考虑以下五个研究领域：

• 从企业及工作场所层面塑造人工智能对劳动者的影响
• 为人们应对人工智能驱动的转型提供能力支持
• 现代化针对人工智能驱动的失业者的收入支持体系
• 在人工智能驱动的变革到来之前建立劳动者对经济增长的权益
• 生成关于公共投资的新实证证据

该基金是什么？

人工智能能力持续提升。但我们尚未了解人工智能在经济中扩散的速度及其能力提升的进程，以及其经济影响将如何表现。在我们于6月发布的经济政策框架（EPF）中，我们提出了针对各种情景的项目和政策方案。但我们需要更多关于哪些干预措施可能在人工智能变革后的经济中真正奏效的实证证据——哪些措施能增强经济的灵活性和韧性，并广泛分配收益。面对这种不确定性，我们的目标是构建这一证据基础，使劳动者、企业和政府都有足够的空间进行适应。这2亿美元基金将支持对EPF中提出的干预措施及其他开放性问题的外部研究。我们可能正进入一个前所未有的时刻，其中最有前景的解决方案是尚未尝试过的方案。我们愿意资助那些能够为随机对照试验（RCT）可能仅提供渐进性证据的问题提供指导的创新和雄心勃勃的试点项目。

这标志着我们一年前启动的经济未来计划的重要演进。我们更新了重点，转向雄心勃勃的项目和大额资助，因为我们认为这是能产生最大影响的领域。我们一直认为资助大规模的外部研究赌注很重要；这一转变将使我们能够实现这一点。通过经济未来计划，我们也了解到，对我们来说，同时管理大量小额资助项目的能力建设具有挑战性。除了大规模的随机对照试验和试点项目外，我们还希望与能够扩大有效小规模试点项目组合的合作伙伴开展合作。

我们资助的研究类型

从根本上说，我们希望资助最具雄心的研究提案。我们的目标是资助大规模的随机对照试验，或创新且富有创意的试点项目，或能够扩展我们对哪些方案在何种背景下显示出前景的共同理解的项目评估，填补证据薄弱领域的空白，并激发新的解决方案。以下可资助的方向列出了一系列可能性，但我们知道在这个领域中还有许多优秀的创意尚未被提出。我们欢迎那些可能未在下文涵盖的提案。

AI 可能会比传统研究资助和出版周期更快地改变社会。我们正在寻找愿意在关键里程碑时公开分享所学成果的研究机构进行合作，因为如果信号能够及时发出以采取行动，其价值可能超过一个迟到的答案。我们特别关注那些如果表现出前景就能大幅扩展的试点项目。

这是一项全球性基金。我们下面概述的资金方向在一定程度上以美国为中心，部分原因是我们总部位于旧金山，Claude 在美国的使用率也高于其他国家。但为应对变革做好准备的需求是全球性的，我们预计将以反映这一需求的方式资助项目。

我们计划主要资助500万美元至3000万美元范围内的项目，但对于目标明确且具有高潜在影响的项目，我们也可以向上调整资助额度。基于我们从经济未来计划中学到的经验，以及提案中所寻求的雄心和规模，我们不会直接资助低于100万美元的项目。

我们接受来自经认证的大学和其他授予学位的机构、独立研究机构、政策研究组织，以及有成功运行大规模实地实验记录的非营利组织的提案。个人研究人员可以作为其机构提案的首席研究员，但我们不会考虑以个人名义提交的提案。

我们更倾向于资助符合我们研究优先事项的项目，但我们也欢迎那些虽然不在优先事项范围内但经过充分评估的雄心勃勃的提案，前提是它们与问题和机遇的规模相匹配。请参阅我们的提案请求并在此提交申请。

我们的五个研究优先事项

1. 影响企业及工作场所层面的劳动者

AI 对劳动力市场的影响取决于围绕其构建的系统、工作场所、培训协议和制度选择。目前关于 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理解哪些协作模式能在 AI 旁发展人类专业知识，组织设计选择如何影响生产力和收益分配，以及劳动者声音在这些设计选择中起到的作用。

缺乏这些证据，将使企业层面的决策和政策工具（如劳动者增强激励措施、保留税收抵免、雇主共同投资要求或学徒制计划）都缺乏充分依据。

可资助的方向包括：

• 在企业或团队层面随机分配 AI 系统和 AI 整合设计的实地实验，包括与劳动者及劳动者组织共同开发的设计方案与自上而下方法的对比。
• 评估围绕 AI 工作场所整合和使用的选择对 AI 生产力收益发生率的影响。
• 评估保留税收抵免和雇主共同投资要求的效果。

2. 帮助人们应对 AI 驱动的转型

关于再培训和就业安置的证据存在矛盾，且可能无法推广到 AI 引发的经济冲击和快速结构性变革中。

• 对创新技能再培训、就业安置、许可制度改革和行业转型方案的评估，包括较新的人工智能驱动匹配、资质认证和学习模式，以及将收入支持与密集的再就业服务、再培训和搬迁援助相结合的方案。

• 针对早期职业和专业发展路径的实地实验，例如学徒制、导师制或轮岗制模型是否能在人工智能承担初级任务的情况下培养专业能力。

• 评估K-12教育和高等教育课程及教学模式，这些模式旨在为学生准备转型后的劳动力市场，包括纵向试点项目，将教育干预措施与后期劳动力市场结果相联系。

• 对雄心勃勃的流动性工具进行测试，例如与再培训计划挂钩的带薪休假和可随工人跨雇主转移的福利方案。

许多此类举措已有相关证据，包括一些特别有效的行业培训计划。我们希望了解这些有前景的计划是否能快速扩展到更广泛的人群中。例如，在某个州为求职者快速扩大选定计划的规模的大型"消防演习"，可以提供这些计划在面临重大冲击时的实际效果证据。

3. 为人工智能驱动性失业现代化收入支持体系

与全球类似的社会保险计划一样，美国支持失业工人的体系几乎完全基于失业是临时性的假设。人工智能可能导致更广泛且持续的失业。在这种情况下，我们需要针对新平衡状态设计的工具，这种平衡状态在现代没有任何先例。

• 适用于人工智能驱动性失业的失业保险（UI）改革，包括替代性资格门槛、与行业或职业挂钩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、从未符合条件或长期低薪就业的工人提供基本生活保障。

• 在可持续生活水准上进行长期无条件收入试点，针对收入与工作长期脱钩的场景进行设计，分析结果不仅涵盖劳动力供给和消费，还包括幸福感、家庭稳定、儿童发展、公民参与度以及受助者如何安排时间。

4. 在人工智能驱动性增长带来冲击前建立劳动者权益

在人工智能带来巨大总体收益的前所未有的情景中，这些收益可能不会默认被广泛分享。在EPF中，我们讨论了普遍的预分配资本账户及相关机制，如股权共享、人工智能行业红利和公共所有权权益。但这些机制在大规模实施方面缺乏直接的实证先例，它们也需要资金来源。许多旨在产生收入的提案已经存在，包括通过公司税、资本收益税或代币税对人工智能驱动收益征税。但我们缺乏关于此类税收的经济负担将由谁承担，以及不同设计如何影响税收收入和采用率的证据。

• 针对大规模预分配资本账户设计进行随机对照试验（RCTs）。

• 测试股权共享或红利式机制的试点项目，包括在人工智能基础设施或使用人工智能的企业向当地居民产生直接持续收益的社区级试点。

• 比较不同收入筹集和分配机制的评估——哪种税基（企业利润、资本收益、计算、自动化税等）和哪种分配机制（预分配账户、股权份额、股息或等效直接转移）能带来最佳的劳动力市场和家庭结果。

5. 生成关于公共投资的新证据

EPF呼吁既要现代化收入保障网络，又要大幅扩大对面向人类和社区工作的公共投资。政策制定者需要一种系统的方法，将这些工具相互之间以及与直接转移支付进行比较。这项研究将生成证据，证明哪些形式的支出能产生最大的公共效益，尤其是在可能被私营市场低估的领域。

• 大规模试点项目，直接资助面向人类和社区的服务岗位（如教学、课后项目、图书馆、社区健康、公园、基础设施、艺术等领域），测量包括就业水平、教育成就、犯罪率和幸福感在内的结果。

• 面向弱势群体扩大人工智能驱动的公共服务（法律援助、医疗指导、财务建议）的试点，测试此类投资是否能缩小获取差距。

• 为被解雇或长期失业工人提供保障性工作的试点，参与者将被提供公共服务岗位，精神上借鉴平民保育团（Civilian Conservation Corps）的理念，但涵盖更广泛的工作类型。

• 在最容易受到人工智能驱动失业影响或承载重大人工智能基础设施建设的社区进行基于地点的干预，包括对劳动力、公共服务、基础设施和便利设施的捆绑投资，以及协调这些投资的区域性发展机构试点。

了解更多关于招标书的信息并在此处申请。

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