IT之家 11월 9일 소식에 따르면, Anthropic은 최근 연구 보고서를 발표했으며, 과학자들은 Claude를 데이터 분석 및 글쓰기에 주로 사용한다는 것을 보여줬습니다. 데이터 수집이나 연구 가설 생성에는 AI를 거의 사용하지 않는다고 합니다.
IT之家에 따르면, Anthropic은 2026년 8월 2일부터 9월 30일까지의 20.7만 회의 과학 연구 대화를 사용하여 이 연구를 진행했습니다. 이 중 12.9만 회는 Claude와 Cowork 대화였고, 7.8만 회는 Claude Code 대화였습니다. 시스템은 연구 대화가 속한 학문 분야, 연구 하위 분야 및 구체적인 과제 등의 분류 태그만을 보존하고 연구 데이터, 가설, 실험 방법, 초기 발견 또는 발표되지 않은 논문 등의 구체적인 내용은 추출하거나 저장하지 않습니다. 모든 결과는 개인정보를 보호하기 위해 요약된 형태로 제시됩니다.
학문별로 보면, 컴퓨터 과학, 수학, 통계학 등의 분야에서 연구원들이 Claude를 더 자주 사용하는 반면, 의료 건강 및 실험실에서 작업이 필요한 물리 과학 분야에서는 상대적으로 적습니다.
Claude 과학 연구 대화에서 컴퓨터 과학(IT之家 주: CS)이 가장 높은 비중을 차지하며 11.9%에 달합니다; 공학과 의학은 각각 8.4%와 7.7%를 기록했습니다. 각 학문의 연구원 수를 고려할 때도 컴퓨터 과학, 수학, 통계학의 Claude 사용 비율은 연구원 비율보다 여전히 높습니다.
Claude Code의 사용 분포는 정량 연구 분야에 더욱 집중되어 있습니다. CS 연구원들은 전 세계 연구원 총수의 4.3%에 불과하지만, Claude Code의 과학 연구 대화에 32.7%를 기여합니다. AI와 ML의 사용도 뚜렷한데, 이 분야 연구원들은 전 세계 총수의 1.2%에 불과하지만 Claude 연구 대화에는 5%, Claude Code 연구 대화에는 15.2%를 차지합니다.
반면에 예술, 인문학 및 일부 사회과학 분야에서는 Claude의 사용량이 상대적으로 낮습니다. Anthropic은 각 학문 분야에서 Claude의 사용량은 연구 대상자의 수와 AI에 적합한 연구 과제와도 밀접하게 관련되어 있다고 생각합니다.
구체적인 연구 과제에 있어서, 데이터 분석과 글쓰기는 과학자들이 Claude를 이용하여 가장 자주 수행하는 작업입니다.
보고서에 따르면, 데이터 분석이 Claude 연구 세션의 33.7%, Claude Code 연구 세션의 48.1%를 차지합니다. 반면, 연구원들은 일반적으로 작업 시간의 27.6%를 데이터 분석에 사용합니다. 글쓰기 및 커뮤니케이션 작업이 Claude 연구 세션의 32%를 차지하며, 이는 연구원들이 이러한 작업에 투입하는 시간 비율(16%)보다 훨씬 높습니다.
반면에 데이터 수집 작업은 연구원의 업무 시간의 28.6%를 차지하지만, Claude 과학적 대화의 11.5%, Claude Code 대화의 11.9%에 불과합니다. 연구 개념 및 가설 생성 작업의 비율은 더욱 낮아 각각 4.2%와 2.1%이며, 연구원이 이런 작업에 투입하는 시간의 비율은 7.1%입니다.
아트랙픽은 528명의 과학자들을 대상으로 설문조사를 실시했으며, 응답자들은 주로 생명과학 및 건강과학 분야에 속하며 AI를 적극적으로 사용하는 연구원들이었습니다. 조사 결과는 실제 대화 데이터와 거의 일치했습니다. 응답자들이 AI를 가장 많이 사용하는 상황은 데이터 분석과 글쓰기였으며, 데이터 수집, 연구 아이디어 및 가설 생성에 대한 사용은 상대적으로 낮았습니다.