Anthropic研究：因果推断专家在关键决策上86%跟从AI智能体“倾向”
· 来源：Anthropic
Anthropic让50名专业分析师用Claude Code做农场政策评估，智能体被随机赋予分析偏好后，分析师在关键判断上多数跟随，事后却很少归因于AI。
Anthropic于10月27日发布研究《How AI agents shape experts’ judgment calls》。实验邀请50名有因果推断经验的分析师，用Claude Code完成一项现实风格任务：评估某农业合作社咨询服务是否有效、是否应扩大。过程中每人要在四组“双方都说得通”的分析选项中做选择，例如用单位面积产量还是单位经营成本衡量生产率，并给出最终建议。
研究者事先用抛硬币方式给每位分析师的智能体指定“倾向”，并要求智能体诚实论证、证据不足可改口、不得误导。结果显示：四次关键选择里，分析师有86%跟随智能体倾向（若无影响应接近50%）；若分析师事先已有立场，智能体反对时改口率约60%，同意时仅约6%。事后解释中，77%复用了智能体的论证（有时几乎逐字），但只有15%把功劳归给智能体，且跟从者的自信与“认为是自己判断”的比例并不更低。
Anthropic强调这是强化偏好后的测量，真实部署中效应可能更小；同时用智能体的人完成更快、严重错误更少。论文提醒：当动手活交给模型后，人类价值真正起作用的往往是这些“判断缝隙”——若专家不知不觉 defer，智能体任意或错位的偏好就可能渗入政策与安全研究结论。