论文最刺耳的政策呼吁：「我们是唯一一个独立开展大规模实证研究的团队」。在招聘算法已主宰数百万人命运的情况下，研究者竟然无法获得数据来研究它——这和制药公司不让独立研究者测试药物一样荒谬。立法强制数据开放（类似欧盟 DSA 的数据访问条款）可能是唯一出路。

迄今最大规模的招聘算法实证研究：340万真实求职者、400万份申请、156家雇主、11个行业。这种规模意义重大——此前所有研究都因数据获取壁垒停留在实验室层面，这是第一次在真实部署环境中验证理论担忧。

AI安全研究的具体对比：2名人类研究员用约一周时间恢复了23%的性能差距；AI agent用800累计小时+18,000美元算力恢复了97%。18,000美元的算力成本在AI公司是完全可承受的，而「2名顶尖研究员工作一周」的人力成本远不止于此。同等预算下，AI的输出已经碾压人类。「人类仍然选择了问题和评分标准」——这个保留条款现在是唯一剩余的人类不可替代性，而这篇文章本身就是在论证这个条款也在缩窄。

AI安全研究的具体对比：2名人类研究员用约一周时间恢复了23%的性能差距；AI agent用800累计小时+18,000美元算力恢复了97%。注意这里的隐含逻辑：18,000美元的算力成本在AI公司是完全可承受的，而「2名顶尖研究员工作一周」的人力成本远不止于此。同等预算下，AI的输出已经碾压人类。「人类仍然选择了问题和评分标准」——这个保留条款现在是唯一剩余的人类不可替代性，而这篇文章本身就是在论证这个条款也在缩窄。

令人惊讶的是，这项研究由Anthropic Fellows团队完成，表明该公司正在积极投资前沿AI研究。这种对模型比较技术的重视反映了Anthropic对AI安全和透明度的承诺，同时也暗示了AI行业正在从单纯追求模型性能转向更精细的行为特征分析。