Anthropic 研究：AI 或令科研提速近一倍　全面自動化下部分學科產出可增 15 倍

Anthropic 11 月 5 日發表研究報告《AI for Scientific Discovery：研究者如何使用 Claude》，分析了 2026 年 8 月 2 日至 9 月 30 日期間 207,049 個科研相關對話，涵蓋 Claude、Claude Code 及 10 月 14 日以測試版推出的 Claude Science。報告指出，科研人員最常把 AI 用於數據分析與寫作，而非他們自己認為最重要的構思環節；以現有能力估算，AI 可令科研提速約 1.35 至 2.02 倍。

數據分析佔近半編程對話　構思環節用得最少

報告顯示，數據分析佔 Claude 對話的 33.7%、Claude Code 對話的 48.1%，而研究人員實際花在數據分析上的時間約為 27.6%。寫作與溝通佔 Claude 對話的 32.0%，約為研究人員實際時間佔比（16.0%）的兩倍。相反，研究人員認為最重要的構思與提出假設環節，只佔 Claude 對話的 4.2%、Claude Code 對話的 2.1%。電腦科學在 Claude Code 科研對話中佔 32.7%，但電腦科學家僅佔全球研究人員的 4.3%，使用強度約為其人數佔比的 7.6 倍；形式科學（電腦科學、數學、統計學）整體的使用率亦遠高於其研究人員佔比。

現有能力提速約兩倍　全面自動化只是假設情景

報告以模型推算：以 AI 現有能力廣泛應用計算，科研提速幅度按學科介乎 1.35 倍（藝術）至 2.02 倍（統計學），電腦科學約為 1.96 倍。報告同時設想一個假設情景——若所有不需體力勞動的研究工作全部由 AI 完成，電腦科學與統計學等學科的產出理論上可增至約 15 倍，化學與生物等實驗學科則因物理瓶頸限制在約 3 至 4 倍。Anthropic 強調，15 倍只是假設情景下的理論上限，並非預測。受訪研究人員中有 40% 認為，到 2030 年 AI 有望獨立完成完整的研究項目；報告亦提醒，AI 廣泛應用可能削弱人類監督，並帶來倫理問題。

（來源：Anthropic；AI Weekly；Blockchain News。）