Badanie Anthropic obejmujące 207 000 sesji badawczych: naukowcy używają Claude głównie do analizy danych i pisania

Anthropic opublikowało raport o tym, jak naukowcy korzystają z Claude, Claude Code i Claude Science. Przeanalizowano w nim 207 049 sesji w ramach planów konsumenckich z okresu od 2 sierpnia do 30 września 2026 r. (128 914 w Claude i Cowork oraz 78 135 w Claude Code). Klasyfikator przypisał każdej sesji dziedzinę i zadanie badawcze; Anthropic twierdzi, że zachowano wyłącznie te etykiety, a wyniki przedstawiono zbiorczo.

Co podaje Anthropic:

• Dziedziny: w przeliczeniu na liczbę naukowców z Claude częściej korzystają informatycy, matematycy i statystycy, a rzadziej osoby zajmujące się ochroną zdrowia i laboratoryjnymi naukami fizycznymi. Informatycy stanowią 4,3% naukowców na świecie, ale odpowiadają za 32,7% sesji Claude Code.
• Zadania: analiza danych stanowi 33,7% sesji Claude i 48,1% sesji Claude Code, podczas gdy naukowcy poświęcają na nią 27,6% czasu. Pisanie to 32,0% sesji Claude. Zbieranie danych (11,5%) i generowanie pomysłów (4,2% w Claude, 2,1% w Claude Code) są wykorzystywane rzadziej, niż wynikałoby z czasu poświęcanego na te zadania. Jednak w ankiecie przeprowadzonej wśród 528 naukowców korzystających z AI generowanie pomysłów i zbieranie danych uznano za najważniejsze dla uzyskiwania istotnych wyników.
• Claude Science: generowanie pomysłów stanowi około 8% sesji, czyli mniej więcej tyle, ile wynosi udział czasu pracy naukowców poświęcany na to zadanie, a zadania są bardziej wyspecjalizowane niż w Claude. Anthropic interpretuje to jako oznakę, że wyspecjalizowane narzędzia zmniejszają tę lukę.
• Możliwości: zadania, do których AI teoretycznie najlepiej się nadaje, są wykonywane od dwóch do czterech razy częściej, niż można by przewidywać na podstawie czasu pracy naukowców.
• Scenariusze: na podstawie prostego modelu Anthropic twierdzi, że obecne możliwości AI mogłyby w niektórych dziedzinach podwoić wyniki badań. Gdyby AI wykonywała całą pracę badawczą niewymagającą pracy fizycznej, produkcja w informatyce i statystyce mogłaby wzrosnąć nawet 15-krotnie, a w chemii i biologii — trzykrotnie lub czterokrotnie. Około 40% ankietowanych naukowców spodziewa się, że do 2030 r. AI będzie realizować całe projekty badawcze.