Anthropic 연구, 과학자는 Claude를 가설보다 분석에 쓴다

작업별 비중

데이터 분석은 Claude의 연구 세션 중 33.7%, Claude Code에서는 48.1%를 차지했습니다. 글쓰기와 과학 커뮤니케이션은 Claude에서 32%, Claude Code에서 17.6%였습니다.

반면 아이디어와 가설 생성은 Claude에서 4.2%, Claude Code에서 2.1%에 그쳤습니다. 528명의 과학자를 대상으로 한 설문에서는 가설 생성과 데이터 수집이 과학 지식 생산에 중요한 작업으로 꼽혔습니다.

분야별로는 컴퓨터과학, 수학, 통계학에서 연구 커뮤니티 규모에 비해 활용도가 높았습니다. 실험실 작업이나 현장 활동과 관련된 분야는 상대적으로 낮았습니다.

연구 생산성 두 배 가능할까

연구진은 현재 AI 역량이 널리 보급되면 일부 분야에서 연구 산출이 두 배로 늘어날 수 있다는 추정 모델을 제시했습니다. 물리적이지 않은 작업 대부분이 자동화된다고 가정하면 가능성은 더 커집니다.

다만 이 수치는 가정에 기반한 전망이며 실제로 달성된 성과는 아닙니다. 또한 이번 연구는 기업의 연구 보고서로, 동료 평가를 거친 논문이 아닙니다. 데이터는 Anthropic 도구와 분석 표본의 사용 양상을 반영하며, 모든 과학자나 AI 시스템을 대표하지는 않습니다.