Nghiên cứu của Anthropic trên 207.000 phiên nghiên cứu: các nhà khoa học chủ yếu dùng Claude để phân tích dữ liệu và viết lách

Anthropic công bố báo cáo về cách các nhà khoa học sử dụng Claude, Claude Code và Claude Science. Báo cáo phân tích 207.049 phiên sử dụng các gói dành cho người dùng cá nhân từ ngày 2 tháng 8 đến ngày 30 tháng 9 năm 2026 (128.914 phiên trên Claude và Cowork, 78.135 phiên trên Claude Code). Một bộ phân loại gán lĩnh vực và nhiệm vụ nghiên cứu cho từng phiên; Anthropic cho biết chỉ giữ lại các nhãn này và công bố kết quả dưới dạng tổng hợp.

Những gì Anthropic báo cáo:

• Lĩnh vực: Xét tương quan với số lượng nhà nghiên cứu, ngành khoa học máy tính, toán học và thống kê sử dụng Claude nhiều hơn, còn y tế và các ngành khoa học vật lý dựa trên phòng thí nghiệm sử dụng ít hơn. Khoa học máy tính chiếm 4,3% số nhà nghiên cứu trên toàn thế giới nhưng chiếm 32,7% số phiên Claude Code.
• Nhiệm vụ: Phân tích dữ liệu chiếm 33,7% số phiên Claude và 48,1% số phiên Claude Code, so với 27,6% thời gian làm việc của nhà nghiên cứu. Viết lách chiếm 32,0% số phiên Claude. Thu thập dữ liệu (11,5%) và tìm ý tưởng (4,2% trên Claude, 2,1% trên Claude Code) được dùng ít hơn tỷ lệ thời gian dành cho chúng, dù khảo sát 528 nhà khoa học sử dụng AI xếp việc tìm ý tưởng và thu thập dữ liệu là những hoạt động quan trọng nhất để đạt được các kết quả quan trọng.
• Claude Science: Tìm ý tưởng chiếm khoảng 8% số phiên, gần bằng tỷ lệ thời gian mà các nhà nghiên cứu dành cho việc này; các nhiệm vụ cũng chuyên biệt hơn so với trên Claude. Anthropic cho rằng các công cụ chuyên biệt giúp thu hẹp khoảng cách.
• Năng lực: Những nhiệm vụ mà về lý thuyết AI phù hợp nhất để thực hiện có mức sử dụng cao gấp hai đến bốn lần so với dự đoán dựa trên thời gian của nhà nghiên cứu.
• Kịch bản: Dựa trên một mô hình đơn giản, Anthropic cho biết năng lực hiện tại có thể giúp tăng gấp đôi sản lượng nghiên cứu trong một số lĩnh vực. Nếu AI thực hiện toàn bộ công việc nghiên cứu không cần thao tác vật lý, sản lượng trong khoa học máy tính và thống kê có thể tăng tới 15 lần, còn trong hóa học và sinh học có thể tăng gấp ba hoặc bốn lần. Khoảng 40% nhà nghiên cứu được khảo sát dự đoán AI sẽ thực hiện trọn vẹn các dự án nghiên cứu vào năm 2030.