Anthropic报告：科学家用Claude多用于数据分析与写作
Anthropic 基于 20.7 万次科研会话及 528 名科学家调研发现，计算机、数学领域研究者使用频率更高，AI 在数据分析、写作的使用率远超人力占比，数据收集、假设生成使用较少。#Claude科研使用情况#
Anthropic 近日发布一份研究报告，结论是科学家主要拿 Claude 做数据分析和写作，而收集数据、生成研究假设这类环节用 AI 的偏少。
这项研究覆盖 2026 年 8 月 2 日至 9 月 30 日的 20.7 万次科研会话，含 12.9 万次 
Claude 对话与 Cowork 会话、7.8 万次 Claude Code 会话。系统只保留会话所属学科、研究子领域和具体任务等分类标签，研究数据、假设、实验方法、初步发现、未发表论文等具体内容既不提取也不保存。结果全部以汇总形式给出，目的是保护隐私。
分学科看，计算机科学、数学和统计学等领域的研究者用 Claude 更频繁，医疗健康以及要做实验室工作的物理科学领域相对少一些。
计算机科学在 Claude 科研会话中占比最高，为 11.9%；工程学 8.4%，医学 7.7%。把各学科研究者规模算进去，计算机科学、数学和统计学的 Claude 使用比例依然高出其人员占比不少。
Claude Code 的分布更偏向定量研究。CS 研究者只占全球研究者总数的 4.3%，却贡献了 Claude Code 科研会话的 32.7%。AI 与 ML 领域也一样突出：这部分人只占全球总数的 1.2%，在 Claude 科研会话中占 5%，在 Claude Code 科研会话中占 15.2%。
艺术、人文和部分社科的 Claude 用量则偏低。Anthropic 的看法是，各学科用量多少，既和人群基数有关，也和研究任务适不适合交给 AI 有关。
落到具体任务上，科学家最常让 Claude 干的两件事是数据分析和写作。
数据分析占 Claude 科研会话的 33.7%，占 Claude Code 科研会话的 48.1%；作为对照，研究者花在数据分析上的工作时间是 27.6%。写作与沟通占 Claude 科研会话的 32%，同样高于研究者在这类任务上投入的时间比例（16%）。
数据收集在研究者工作时间中占 28.6%，却只占 Claude 科研会话的 11.5%、Claude Code 会话的 11.9%。研究构思与假设生成的占比更低，分别为 4.2% 和 2.1%，而研究者投入这类工作的时间占比为 7.1%。
Anthropic 另对 528 名科学家做了问卷调查，受访者主要来自生命科学和健康科学领域，都是积极使用 AI 的研究者。调查结果与实际会话数据大体吻合：最常用 AI 的场景是数据分析和写作，数据收集、研究构思及假设生成用得相对少。
