MWC 2018
2018
Computex
IFA 2018
Anthropic изучила более 207 тысяч сеансов работы пользователей с сервисами Claude и Claude Code, чтобы выяснить, как учёные применяют в работе искусственный интеллект, и в какой мере эти сервисы способны ускорить исследования. При нынешних возможностях ИИ в некоторых областях может почти удвоить объём научных результатов; при полной автоматизации теоретический прирост может оказаться 15-кратным, установили в компании. За человеком пока остаются этапы, требующие его физического присутствия — например, экспериментальная работа.
Источник изображений: anthropic.com
Исследование Anthropic охватывает 207 049 сеансов работы в период со 2 августа по 30 сентября 2026 года. Это были 128 914 обращений к чат-боту Claude и 78 135 — к Claude Code; специализированное приложение Claude Science рассматривалось отдельно. Для защиты конфиденциальности в проект вносились только научная область и задача, без содержания исследований — в классификацию попали 34 научные области и 7262 задачи. Самые частые сценарии применения Claude — вычисления и обработка информации. ИИ наиболее популярен в информатике, математике и статистике; реже он используется в медицине и лабораторных дисциплинах. На информатику в Claude Code пришлись 32,7 % сеансов научной работы при том, что лишь 4,3 % исследователей заняты в этой области.
Главные задачи, которые исследователи ставят перед Claude — анализ данных и подготовка текстов. Анализ составил 33,7 % сеансов работы с чат-ботом Claude и 48,1 % — с Claude Code; подготовка текстов и переписка — около 16 %. Сбор данных занял 28,6 % времени, но он был связан лишь с 11,5 % сеансов Claude. В работе исследователей 7,1 % времени занимают выработка идей и гипотез; у Claude на эти задачи пришлись 4,2 % сеансов, у Claude Code — 2,1 %. Эту картину подтвердил опрос 528 учёных: для получения значимых результатов самой важной задачей они назвали выработку идей и гипотез; сбор данных оказался лишь вторым по важности. ИИ чаще привлекают на этапах, где проще обеспечить автоматизацию — не обязательно на самых важных для фактического открытия.
Приложение Claude Science, в котором объединяются научные базы и исследовательские средства, оказалось наиболее востребованным у специалистов в области биологии и биомедицины. Здесь в 5,6 раза чаще по сравнению с базовым чат-ботом Claude встречается построение моделей взаимодействия белков и небольших молекул. На выработку гипотез пришлись около 8 % сеансов. Более 80 % задач требовали подготовки на уровне доктора наук; более 70 % сеансов проходили при высоком уровне самостоятельности ИИ.
На основе исследования Anthropic описала три сценария влияния ИИ на объём научных материалов. Первый предполагает делегирование ИИ от 27 % до 52 % времени на исследования — 38 % в среднем по областям. В информатике и статистике выпуск материалов может удвоиться; в химии — вырасти примерно в 1,4 раза. Второй сценарий предполагает передачу ИИ 75 % исследовательских действий, не предполагающих физической работы. В этом случае рост в информатике достигает восьмикратного, в статистике — семикратного, в экономике — шестикратного, по лабораторным и медицинским направлениям — от двух- до трёхкратного.
В третьем сценарии ИИ полностью принимает на себя все не связанные с физической деятельностью этапы. В результате выпуск результатов по информатике, статистике, экономике, математике, психологии и многих других общественных и гуманитарных наук в теории повышает результативность в 15–16 раз. По направлениям биологии, химии, материаловедения и биомедицины рост будет от трёх- до четырёхкратного, потому что физические действия в этих науках требуют около 40 % рабочего времени.
К 2030 году 94 % учёных ожидают, что ИИ достигнет уровня лучших специалистов по анализу данных, 89 % — в подготовке текстов, по 72 % — в выработке гипотез и сборе данных. Около 40 % считают, что к 2030 году ИИ сможет самостоятельно проводить целые исследования, к 2035 году — примерно 64 %. Около половины допускают, что самостоятельные научные открытия ИИ на уровне крупного прорыва станут возможными лишь после 2035 года или позже.
Быстрое развитие ИИ автоматически не означает, что так же быстро будет развиваться и наука: учреждениям потребуется время, чтобы перестроить работу; препятствием останутся дорогие эксперименты; рост числа публикаций затруднит проверку результатов. Системы станут более самостоятельными, что поднимет вопросы безопасности: ускорение исследований в области биологии поможет медицине, но облегчит получение опасных знаний или материалов. ИИ уже ускоряет отдельные этапы исследований, и сильнее всего меняет области, где преобладает чистая умственная и цифровая работа. Лабораторная работа потребует и автоматизации физического труда.
Источник:
