인류학 연구: AI는 완전 자동화를 통해 연구 속도를 거의 두 배로 늘리고 일부 분야에서 최대 15배의 결과를 얻을 수 있습니다.

Anthropic은 11월 5일 "과학적 발견을 위한 AI: 연구자들이 Claude를 사용하는 방법"이라는 연구 보고서를 발표했습니다. 이 보고서는 Claude, Claude Code 및 Claude Science에서 2026년 8월 2일부터 9월 30일까지 207,049개의 연구 세션을 분석했으며, 후자는 10월 14일 베타 버전으로 출시되었습니다. 이 보고서에 따르면 연구자들은 자신이 가장 중요하다고 평가하는 아이디어 생성 작업이 아니라 데이터 분석 및 작성에 AI를 가장 자주 사용하는 것으로 나타났습니다. Anthropic은 현재 역량으로 AI가 연구 속도를 약 1.35~2.02배 가속화할 수 있다고 추정합니다.

데이터 분석이 지배적입니다. 가장 적게 사용된 아이디어 생성

데이터 분석은 클로드 세션의 33.7%, 클로드 코드 세션의 48.1%를 차지하고 있으며, 연구자들은 업무 시간의 약 27.6%를 작업에 소비합니다. 글쓰기와 의사소통은 클로드 세션의 32.0%를 차지하며, 이는 연구자 시간의 16.0% 점유율의 약 두 배입니다. 반면 연구자들이 가장 중요하게 여기는 아이디어 생성과 가설 형성은 클로드 세션의 4.2%, 클로드 코드 세션의 2.1%에 불과하다. 컴퓨터 과학은 전 세계 연구자의 4.3%에 불과함에도 불구하고 클로드 코드 연구 세션의 32.7%를 차지하며, 사용 강도는 연구자 점유율의 약 7.6배입니다. 공식 과학(컴퓨터 과학, 수학 및 통계)은 모두 AI 사용에서 과도하게 대표됩니다.

오늘은 약 2배 더 빠릅니다. 완전 자동화는 단지 가상일 뿐이다

보고서는 현재 역량을 모델링하여 연구가 예술 분야에서는 1.35배, 통계 분야에서는 2.02배, 컴퓨터 과학 분야에서는 약 1.96배 가속화될 수 있다고 추정합니다. AI가 육체 노동이 필요하지 않은 모든 연구 작업을 수행하는 가상 시나리오에서 컴퓨터 과학, 통계 등의 분야에서는 생산량이 최대 15배까지 증가할 수 있는 반면, 화학, 생물학 등 실험실 기반 분야는 물리적 병목 현상으로 인해 약 3~4배 정도만 도달할 수 있습니다. Anthropic은 15배 수치가 예측이 아니라 해당 시나리오에 따른 이론적 상한선임을 강조합니다. 조사에 참여한 연구자 중 약 40%는 AI가 2030년까지 전체 연구 프로젝트를 독립적으로 수행할 수 있을 것으로 예상합니다. 보고서는 또한 AI의 광범위한 사용이 인간의 감독을 감소시키고 윤리적 우려를 제기할 수 있다고 경고합니다.

(출처: Anthropic, AI Weekly, Blockchain News.)