Anthropic з'ясувала, наскільки штучний інтелект прискорить наукові дослідження: в перспективі — до 15 разів

Anthropic дослідила понад 207 тисяч сеансів роботи користувачів із сервісами Claude та Claude Code, щоб з'ясувати, як науковці застосовують у своїй роботі штучний інтелект, і в якій мірі ці сервіси здатні прискорити дослідження. При нинішніх можливостях ШІ в деяких сферах він може майже подвоїти обсяг наукових результатів; при повній автоматизації теоретичний приріст може виявитися 15-кратним, встановили в компанії. За людиною поки залишаються етапи, що вимагають її фізичної присутності — наприклад, експериментальна робота.

Джерело зображень: anthropic.com

Дослідження Anthropic охоплює 207 049 сеансів роботи в період з 2 серпня по 30 вересня 2026 року. Це були 128 914 звернень до чат-бота Claude та 78 135 — до Claude Code; спеціалізований додаток Claude Science розглядався окремо. Для захисту конфіденційності в проект вносилися лише наукова область і завдання, без змісту досліджень — у класифікацію потрапили 34 наукові області та 7262 завдання. Найбільш поширені сценарії застосування Claude — обчислення та обробка інформації. ШІ найбільш популярний в інформатиці, математиці та статистиці; рідше він використовується в медицині та лабораторних дисциплінах. На інформатику в Claude Code припало 32,7 % сеансів наукової роботи при тому, що лише 4,3 % дослідників зайняті в цій області.

Головні завдання, які дослідники ставлять перед Claude — аналіз даних та підготовка текстів. Аналіз склав 33,7 % сеансів роботи з чат-ботом Claude та 48,1 % — з Claude Code; підготовка текстів і переписка — близько 16 %. Збір даних зайняв 28,6 % часу, але він був пов'язаний лише з 11,5 % сеансів Claude. У роботі дослідників 7,1 % часу займають вироблення ідей та гіпотез; у Claude на ці завдання припало 4,2 % сеансів, у Claude Code — 2,1 %. Цю картину підтвердив опитування 528 науковців: для отримання значущих результатів найважливішим завданням вони назвали вироблення ідей та гіпотез; збір даних виявився лише другим за важливістю. ШІ частіше залучають на етапах, де простіше забезпечити автоматизацію — не обов'язково на найважливіших для фактичного відкриття.

Додаток Claude Science, в якому об'єднуються наукові бази та дослідницькі засоби, виявився найбільш затребуваним у фахівців у галузі біології та біомедицини. Тут у 5,6 разів частіше порівняно з базовим чат-ботом Claude зустрічається побудова моделей взаємодії білків і невеликих молекул. На вироблення гіпотез припало близько 8 % сеансів. Понад 80 % завдань вимагали підготовки на рівні доктора наук; понад 70 % сеансів проходили при високому рівні самостійності ШІ.

На основі дослідження Anthropic описала три сценарії впливу ШІ на обсяг наукових матеріалів. Перший передбачає делегування ШІ від 27 % до 52 % часу на дослідження — 38 % в середньому по областях. В інформатиці та статистиці випуск матеріалів може подвоїтися; в хімії — зрости приблизно в 1,4 рази. Другий сценарій передбачає передачу ШІ 75 % дослідницьких дій, що не передбачають фізичної роботи. У цьому випадку зріст в інформатиці досягає восьмикратного, в статистиці — семикратного, в економіці — шестикратного, по лабораторним і медичним напрямкам — від двох до трьохкратного.

У третьому сценарії ШІ повністю бере на себе всі етапи, не пов'язані з фізичною діяльністю. В результаті випуск результатів у галузі інформатики, статистики, економіки, математики, психології та багатьох інших суспільних і гуманітарних наук теоретично підвищує результативність у 15–16 разів. По напрямках біології, хімії, матеріалознавства та біомедицини зріст буде від трьох до чотирьохкратного, оскільки фізичні дії в цих науках вимагають близько 40 % робочого часу.

До 2030 року 94 % науковців очікують, що ШІ досягне рівня найкращих спеціалістів з аналізу даних, 89 % — у підготовці текстів, по 72 % — у виробленні гіпотез і зборі даних. Близько 40 % вважають, що до 2030 року ШІ зможе самостійно проводити цілі дослідження, до 2035 року — приблизно 64 %. Близько половини допускають, що самостійні наукові відкриття ШІ на рівні великого прориву стануть можливими лише після 2035 року або пізніше.

Швидкий розвиток ШІ автоматично не означає, що так само швидко буде розвиватися й наука: установам знадобиться час, щоб перебудувати роботу; перешкодою залишаться дорогі експерименти; зростання кількості публікацій ускладнить перевірку результатів. Системи стануть більш самостійними, що підніме питання безпеки: прискорення досліджень у галузі біології допоможе медицині, але спростить отримання небезпечних знань або матеріалів. ШІ вже прискорює окремі етапи досліджень і сильніше за все змінює сфери, де переважає чиста розумова та цифрова праця. Лабораторна робота вимагатиме й автоматизації фізичної праці.

Хочеш дізнатися більше — читай відгуки