强大的 AI 可以将数十年的科学和经济进步压缩到几年内，并帮助解决我们面临的一些最棘手的问题。我们的目标是促进这一进步，同时确保其收益被广泛共享。
我们的重点领域
全球健康 让能否存活取决于药物，而非地理位置。
生命科学 改善高负担疾病和罕见疾病的检测与治疗。
经济流动性 确保劳动者和企业在 AI 转型中蓬勃发展。
教育 让每个地方、每个孩子都能读写和推理。
全球健康 让能否存活取决于药物，而非地理位置。
生命科学 改善高负担疾病和罕见疾病的检测与治疗。
经济流动性 确保劳动者和企业在 AI 转型中蓬勃发展。
教育 让每个地方、每个孩子都能读写和推理。
我们专注于我们认为在近期可操作性和人道主义效益方面结合得最好的领域：健康、科学、经济机会和教育。
随着 AI 能力的指数级增长，其带来深远社会效益的潜力也在增长。但这些结果并非必然。作为一家公益公司，Anthropic 有责任帮助最大程度地实现 AI 的优势，并确保这些优势被广泛共享。Beneficial Deployments 团队是这一承诺的核心。我们的工作目前涵盖四个领域：全球健康、生命科学、经济流动性和教育。每一个领域都是 AI 可以为人们生活带来切实改善的领域，但如果完全交由市场决定，其全部效益不太可能显现。为应对这一挑战，我们与最了解这些领域的组织——非营利组织、教育机构、企业和政府——携手合作，确保这些效益比原本更早到来、覆盖更广。
合作伙伴可获得 Claude 的免费或折扣访问权限，以及我们技术团队的专门支持。我们还创建共享基础设施，例如评估、知识图谱和 MCP 服务器，供整个领域使用。
我们已经看到，生命科学研究人员使用 Claude 和智能体探索生物学的奥秘，使发现更轻松、更具成本效益；非洲各地的学生与由 Claude 驱动的学习伙伴协作，解决复杂的编程挑战并理解数据科学概念；非营利组织使用 Claude 扩大其覆盖范围，并加深对其所服务社区的影响。但这些项目都是新的，许多影响还需要时间才能显现。我们承诺随着这项工作推进，坦诚分享我们所学到的东西。
据 WHO 称，全球超过一半的人口——估计 45 亿人——仍然无法获得基本卫生服务。在低收入和中等收入国家，低质量护理估计每年导致约 500 万人死亡，另有 360 万人因从未获得护理而死亡。撒哈拉以南非洲承担了全球超过四分之一的疾病负担，却只拥有全球卫生人力的 3%。我们寻求在三个层面解决这些差距：与临床医生一起在诊疗现场，与卫生部一起覆盖全体人口，以及通过共享的开放基础设施与更广泛的领域合作。
在初级保健层面，我们正在努力改善美国和世界各地患者的治疗结果，通过部署 AI 来帮助应对系统中的一些最大挑战。我们相信 AI 可以帮助确保患者获得高质量护理，例如通过支持临床决策并与最新的即时诊断相结合。我们与卫生部和临床医生密切合作，确保 AI 支持的任何护理都是安全、有效的，并符合临床证据标准。
在人口层面，Claude 可以帮助卫生部和公共卫生官员整合分散的健康和人口数据，从而更快、更明智地做出决策，包括在人力部署、供应链管理以及疾病监测和响应方面。
对于更广泛的领域，我们正在创建一套任何部委、合作伙伴或模型都可以采用的数字公共产品。通过公开这些产品，我们希望为医疗保健中的 AI 设定高标准，并将这些努力扩展到我们单独部署所能达到的范围之外。作为这项工作的一部分，我们已加入全球健康和技术行动者，支持 Open Health Stack (OHS) Software Foundation 创建数字健康解决方案的开源构建模块。
Clinton Health Access Initiative (CHAI)（在新标签页中打开）
Institute for Health Metrics and Evaluation（在新标签页中打开）
Coalition for Epidemic Preparedness Innovations (CEPI)（在新标签页中打开）
ICF（在新标签页中打开）
Pophive（在新标签页中打开）
在 Anthropic 更广泛的生命科学工作中，我们的有益部署聚焦于市场往往忽视的疾病和患者。药物开发的资金投入在很大程度上取决于潜在市场规模，这使得患有较罕见疾病的患者以及无法获得或负担治疗的患者被落下。据估计，有 3 亿至 4 亿人患有 7,000 多种罕见病中的一种，但其中不到 5% 的疾病已有获批疗法，且大多数患者需要等待五到七年才能获得诊断。每年还有数亿人感染被忽视的热带病，然而疾病监测过于薄弱，无法指导干预，现有疗法往往针对的是在较富裕国家流行的疾病。通过与临床研究人员、患者组织和数据科学家合作，借助资助、黑客松及其他研究计划，我们旨在更好地理解 AI 可以在哪些方面应对这些挑战。
对于许多被忽视的疾病，开发诊断方法或药物已经成为可能，因为其底层机制已被充分理解。遗憾的是，对于许多其他疾病，例如阿尔茨海默病、心理健康状况以及各种癌症，情况并非如此。在这里，我们必须继续开展能够拓展科学前沿的基础研究。现代生物学研究产生了海量数据，但将这些数据转化为经过验证的发现仍然依赖难以随数据产生速度同步扩展的人工流程。通过我们的合作伙伴关系，我们正在探索使用 AI 智能体来收集和分析数据，并贯穿科学发现的全过程。
为了推动科学前沿，我们还在模型训练和产品开发方面进行了广泛投资，包括 Claude Science，这是一个用于科学研究的 AI 工作台。在过去几个月里，我们的研究团队在深化化学、生物信息学、蛋白质设计等领域的特定科学能力方面取得了实质性进展。我们最近还宣布了 Model Hardware Standard 的研究预览，这是一项由 Anthropic 和 HHMI Janelia Research Campus 共同开发的共享规范，用于 AI 智能体在科学研究中安全操作物理设备。在早期测试中，合作伙伴已将硬件集成时间从数周缩短到数小时，并能够通过单一界面编排跨越多种仪器的复杂任务。
鉴于变革性发现源于实验，我们正在通过 AI for Science 资助计划让尽可能多的科学家使用 Claude，该计划为符合条件的研究人员提供使用额度；同时还有面向科学家的 Claude Team 计划，为首席研究员提供 Claude Science 等应用的折扣访问权限。
HHMI Janelia Research Campus（在新标签页中打开）
Every Cure（在新标签页中打开）
Allen Institute（在新标签页中打开）
ARPA-H（在新标签页中打开）
Gladstone Institutes（在新标签页中打开）
Claude Science
AI for Science
Team plan for scientists
在过去的几波技术创新中，积极影响先集中在少数地区和职业，然后缓慢且不均衡地扩散。相比之下，AI 正在以加速的步伐改变我们的工作方式。Anthropic 的经济指数追踪 AI 对劳动力市场的影响，而我们的 Economic Futures 计划则研究潜在的政策应对措施。我们与合作伙伴组织共同建设，帮助数百万劳动者和企业成功完成 AI 转型，同时为未来大规模政策干预建立证据基础。
我们的第一个重点领域是让 AI 为劳动者服务。当本应支持家庭的系统过于复杂而难以使用时，家庭就会受损。例如，在美国，估计每年有 1,400 亿美元的政府福利无人申领。我们正与 NextLadder Ventures、Code for America 和 National Domestic Workers Alliance 等组织合作，开发由 Claude 驱动的解决方案，帮助劳动者应对这些系统并改善其经济保障。我们还与马里兰州等州合作，改善福利获取并加强安全网，以更好地支持劳动者完成这一 AI 转型。
第二是支持劳动者建立技能和能力，以便在 AI 经济中蓬勃发展。例如，通过与 CodePath 和 Claude Corps 合作，我们正在开发新模式，帮助劳动者随着工作演变快速学习和应用 AI 技能。
第三是赋能构建者及其企业。在美国，超过 3,600 万名个体创业者和中小企业贡献了美国私营部门近一半的就业，但这些企业面临持续的资本壁垒和不断的管理摩擦。通过 Claude for Small Business 等解决方案，我们旨在帮助企业主管理其运营。通过与 Pacific Community Ventures 等机构合作，我们正在试点项目，利用 AI 帮助企业更快获得资本投资和支持服务。
CodePath（在新标签页中打开）
NextLadder Ventures（在新标签页中打开）
RAISE US（在新标签页中打开）
CareerVillage（在新标签页中打开）
Code for America（在新标签页中打开）
National Domestic Workers Alliance（在新标签页中打开）
Pacific Community Ventures（在新标签页中打开）
Local Initiatives Support Corporation (LISC)（在新标签页中打开）
Claude for Small Business
Claude Corps
如今，在低收入和中等收入国家，超过一半的儿童到10岁时仍无法阅读基础文本。在许多情况下，过去50年间社会经济成就差距不断扩大，美国在OECD国家中差距尤为显著。我们相信，AI可以通过支持教育工作者、学校、大学及相关组织的工作，帮助弥合这些差距，让学生为充实且自主的人生做好准备。
我们在K-12教育领域的工作始于支持教师。我们的目标是让每个课堂都能获得循证实践，并减少阻碍教师使用这些实践的备课和行政负担。Claude for Teachers等产品旨在让教育工作者有更多时间专注于工作中的创造性部分以及与学生的互动。我们还向Teach For All的全球AI素养与创作者集体提供Claude许可证、培训和社区支持，帮助63个国家的教师建立AI素养并创建与其社区相关的工具。
我们还在探索AI如何帮助扩展高质量教学。一对一人工辅导是教育研究中最稳定有效的干预方式之一，但也是实施成本最高的方式之一。我们与合作伙伴一起研究将AI融入辅导的方法，以降低成本同时保持效果。我们与教育工作者一样关注认知卸载和技能退化问题，因此我们优先研究AI辅导在何时以及如何最有效，通过模型训练和产品改进来抵御此类认知卸载，并推动让教师持续参与学习过程的部署方式。
在大学层面，教育工作者正在思考AI如何加速科学研究，以及如何帮助学生为快速变化的劳动力市场做好准备。我们与Western Governors University等机构密切合作，研究这些领域，包括跟上变化步伐的新学习和认证方式。同时，Claude for Higher Education将Claude带入校园，为学生提供类似导师的“学习模式”，并为教育工作者提供培训资源。
Learning Commons（在新标签页中打开）
Detroit Public Schools（在新标签页中打开）
American Federation of Teachers（在新标签页中打开）
Pratham（在新标签页中打开）
Playlab（在新标签页中打开）
Western Governors University（在新标签页中打开）
UT Austin（在新标签页中打开）
Claude for Teachers
Claude for Higher Education
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原文来源：Anthropic Blog
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