20만7049건 분석한 앤트로픽(Anthropic), 클로드 활용 공개

앤트로픽(Anthropic)이 소비자용 클로드(Claude)와 클로드 코드(Claude Code)에서 이뤄진 과학 연구 세션 20만7049건을 분석했다. 세션 분류에서는 데이터 분석과 글쓰기가 큰 비중을 차지했지만, 연구 가속 수치는 실제 성과 측정이 아닌 조건부 계산 결과다.

앤트로픽은 5일 공개한 기술보고서 ‘AI for scientific discovery: How researchers use Claude’에서 올해 8월 2일부터 9월 30일까지의 이용 기록을 살폈다. 전체 표본 가운데 클로드·코워크(Cowork) 세션은 12만8914건, 클로드 코드 세션은 7만8135건이다.

이 수치는 이용자 수가 아니라 세션 수다. 클로드 코드 표본에는 대화형으로 작업한 세션만 포함됐으며 프로그램 방식 사용은 제외됐다.

클로드 세션에서 데이터 분석은 33.7%, 글쓰기·소통은 32.0%를 차지했다. 클로드 코드에서는 데이터 분석이 48.1%로 가장 큰 비중을 보였다.

가설·아이디어 생성 비중은 클로드 4.2%, 클로드 코드 2.1%였다. 데이터 수집은 각각 11.5%, 11.9%로 집계됐다.

보고서는 연구자가 전체 연구 시간 중 데이터 분석에 27.6%, 가설·아이디어 생성에 7.1%, 데이터 수집에 28.6%를 쓴다고 추정했다. 이는 연구자 시간 배분 추정치와 클로드에서 수행된 작업의 구성을 비교한 것으로, AI가 연구 전체에서 각 업무를 맡은 비율을 뜻하지 않는다.

분석에는 34개 분야와 318개 하위 분야, 7262개 연구 과제를 담은 SciNet 분류 체계가 쓰였다. 앤트로픽은 언어모델 분류기로 과학 작업 여부와 연구 분야·과제를 판별했다.

회사는 보관·분석한 정보가 ‘화학’, ‘데이터 정리’ 같은 분류 항목이며, 연구 데이터나 미발표 논문의 세부 내용은 추출·저장하지 않았다고 설명했다. 이는 회사가 공개한 처리 방식에 대한 설명으로, 외부 개인정보 감사 결과와는 구분된다.

연구 가속 추정에는 연구자 528명의 설문과 작업별 AI 활용 가능성, 비용 가정이 사용됐다. 현재 AI 기능이 널리 보급되고 유용한 업무에 적용된다는 조건에서 AI가 맡을 수 있는 연구자 시간의 비중은 분야별 27~52%, 중앙값 38%로 추산됐다.

같은 시나리오에서 연구 산출물은 예술 분야 1.35배부터 통계 분야 2.02배까지 늘어나는 것으로 계산됐다. 이는 AI 사용 전후 실제 연구 산출량을 측정한 결과가 아니다.

보고서는 비물리적 연구 단계를 모두 자동화하는 별도 시나리오도 제시했다. 이 가정에서는 컴퓨터과학·통계 등 일부 분야의 산출물이 약 15~16배에 이를 수 있다고 계산했으며, 이를 미래 예측이 아닌 조건부 시나리오로 설명했다.

표본에는 기업용 서비스와 API 사용이 포함되지 않았다. 클로드 코드도 대화형 세션으로 한정돼 있어 이번 비율을 전체 과학계의 AI 사용률로 일반화하기 어렵다.

설문 응답자는 앤트로픽의 과학 연구 지원 프로그램 지원자 가운데 모집됐다. 보고서는 응답자가 생명·의학 분야와 계산 연구에 치우쳤고 AI 사용이 많은 집단일 가능성이 있다고 밝혔다.

앤트로픽은 앞서 연구자가 문헌 검토와 데이터 분석, 코드 실행 등을 하나의 작업 흐름에서 수행하도록 지원하는 클로드 사이언스도 공개했다. 이번 보고서는 해당 제품의 성과 평가가 아니라 소비자용 클로드와 클로드 코드에서 분류된 세션의 이용 양상을 다뤘다.

별도의 학계 연구도 AI 활용의 생산성과 연구 다양성을 함께 살폈다. 네이처(Nature)에 2026년 1월 게재된 연구는 자연과학 논문 4130만 편을 분석해 AI 활용 연구자가 비활용 연구자보다 논문을 3.02배 많이 발표하고 인용을 4.84배 더 받았다고 보고했다.

같은 연구에서 연구 주제의 집합적 범위는 4.63% 좁아졌고 과학자 간 교류는 22% 감소했다. 이는 앤트로픽 보고서에 대한 반응이나 해당 보고서의 결과를 재현한 연구가 아니라, 별도로 진행된 분석이다.