앤트로픽, 연구 대화 20만 건 분석…AI는 데이터 분석에 주로 쓰였다

앤트로픽이 11월 5일 Claude를 과학 연구에 어떻게 쓰는지 분석한 보고서를 공개했다. Claude와 Claude Code에서 이뤄진 연구 관련 대화 20만7049건을 살펴본 결과다. 연구자들은 주로 데이터 분석과 글쓰기를 맡겼다. 아이디어를 떠올리거나 데이터를 모으는 데 쓴 비중은 상대적으로 낮았다.

분석 대상은 2026년 8월 2일부터 9월 30일까지 개인용 요금제에서 주고받은 대화다. Chat과 Cowork에서 나온 대화가 12만8914건, Claude Code가 7만8135건이었다. 보고서는 Chat과 Cowork를 합쳐 “Claude"로 분류했고, Claude Science의 사용 사례도 따로 살폈다.

연구자는 어떤 일을 맡겼나

데이터 분석이 가장 많았다. Claude 연구 대화의 약 3분의 1, Claude Code에서는 절반 가까이를 차지했다. 반면 함께 진행한 설문에서 연구자들은 아이디어 만들기와 데이터 수집을 과학적 발견에 가장 중요한 작업으로 꼽았다. 중요하게 여기는 일과 실제로 AI에 맡기는 일이 달랐다.

도구에 따라서도 쓰임새가 갈렸다. 앤트로픽에 따르면 Claude Science에서 아이디어 만들기가 차지한 비중은 Claude의 약 두 배였다. 회사는 과학 연구에 맞춘 도구가 중요한 연구 과제와 실제 AI 활용 사이의 간격을 줄일 수 있다고 설명했다.

컴퓨터과학, 왜 유독 많이 썼을까

연구자 수를 감안하면 컴퓨터과학, 수학, 통계학에서 Claude 활용이 두드러졌다. 컴퓨터과학은 전 세계 연구자의 4.3%를 차지하지만, Claude Code 연구 대화에서는 32.7%를 차지했다. AI와 기계학습 분야도 연구자 비중보다 사용 비중이 높았다. 실험실 작업이 많은 화학과 환자를 상대하는 의학에서는 활용도가 상대적으로 낮았다.

이미지: anthropic.com

앤트로픽은 AI가 각 연구 작업을 얼마나 잘할 수 있는지 점수로 매긴 지표도 만들었다. 점수가 높은 상위 20% 작업에서는 연구자의 시간 배분으로 예상한 수준보다 Claude 활용이 2~4배 많았다. 몸으로 해야 하는 작업이 많이 포함된 하위 20%에서는 사용이 매우 적었다. 회사는 연구자들이 AI가 잘하는 일에 주로 AI를 쓴다고 해석했다.

연구 성과는 얼마나 늘어날까

앤트로픽은 지금의 AI 능력이 널리 쓰이면 일부 분야의 연구 산출량이 최대 두 배가 될 수 있다고 모형으로 추산했다. 실험처럼 몸으로 해야 하는 일을 뺀 모든 연구 업무를 AI가 맡는다고 가정하면, 컴퓨터과학과 통계학의 산출량은 최대 15배로 늘었다. 화학과 생물학은 실험 제약 때문에 증가 폭이 3~4배에 머물렀다.

이미지: anthropic.com

대화 내용은 어떻게 다뤘나

연구팀은 개인정보를 보호하는 방식으로 대화를 분석했다고 밝혔다. AI가 대화마다 연구 분야와 작업 종류를 표시하고, 연구팀은 그 분류값만 보관해 분석했다는 설명이다. 연구 데이터나 가설, 미발표 논문 내용은 따로 뽑아 저장하지 않았다. 결과는 일정 수 이상의 계정이 묶인 집계 단위로만 공개했다고 밝혔다.

분야 이름만으로는 AI가 연구에 얼마나 쓰이는지 알기 어렵다. 실제로 맡기는 작업이 무엇인지가 더 중요하다. 앞으로 볼 점은 아이디어 만들기와 데이터 수집에서도 도움이 커지는지다. 실험처럼 사람이 직접 해야 하는 일을 얼마나 줄이느냐도 연구 속도를 좌우할 변수로 꼽혔다.