Anthropic ने 5 नवंबर 2026 को «AI for scientific discovery: How researchers use Claude» रिपोर्ट प्रकाशित की, जो 2 अगस्त से 30 सितंबर 2026 की अवधि में Claude और Claude Code में 207 049 वैज्ञानिक सत्रों के विश्लेषण पर आधारित है। यह शोध कंपनी की अर्थशास्त्रियों की टीम ने Johannes Hermle, Ben Jones और Lukas Althoff के नेतृत्व में किया। कार्यप्रणाली privacy-preserving वर्गीकरणकर्ताओं पर आधारित है, जो सत्रों को SciNet वर्गीकरण (34 क्षेत्र, 318 उपक्षेत्र, 7 262 कार्य) के अनुसार लेबल देते हैं और केवल समेकित डेटा सुरक्षित रखते हैं।
रिपोर्ट का मुख्य निष्कर्ष: Claude का उपयोग मॉडल की किसी कार्य को करने की सैद्धांतिक क्षमता से गहराई से सहसंबद्ध है। इस संकेतक में शीर्ष क्विंटाइल के कार्यों को शोधकर्ताओं के समय के अनुपात की तुलना में 2–4 गुना अधिक सत्र मिलते हैं। निचले क्विंटाइल का, जिसमें अधिकांश भौतिक कार्य शामिल हैं, लगभग उपयोग ही नहीं होता। यह संयोग नहीं, बल्कि एक व्यवस्थागत प्रतिरूप है: औपचारिक विज्ञान (computer science, mathematics, statistics) और संगणनात्मक उपक्षेत्र (AI/ML, computational biology) विश्व के शोधकर्ताओं में अपने हिस्से की तुलना में 3–7 गुना अधिक सापेक्ष पुनरुपयोग दर्शाते हैं।
कार्यों के अनुसार तस्वीर और भी स्पष्ट है। Data analysis, Claude में 33,7 % सत्रों में और Claude Code में 48,1 % में है, जबकि शोधकर्ताओं के वास्तविक समय में इसका हिस्सा 27,6 % है। Writing and communication — 32,0 % बनाम 16,0 %। वहीं data gathering और ideation and hypothesis generation का उपयोग उल्लेखनीय रूप से कम है (11,5 % और 4,2 % बनाम 28,6 % और 7,1 %)। AI के 528 सक्रिय उपयोगकर्ताओं का सर्वेक्षण पुष्टि करता है: शोधकर्ता सफलताओं के लिए विचारों के सृजन और डेटा संग्रह को ही सबसे महत्वपूर्ण मानते हैं, परंतु यही वह क्षेत्र है जहाँ मॉडल अभी मनुष्य से पीछे है।
अन्य प्रयोगशालाओं के समानांतर दृष्टिकोणों से तुलना अंतर दर्शाती है। OpenAI और Google DeepMind अपनी रिपोर्टों में अधिकतर विशिष्ट खोजों के प्रदर्शनों (AlphaFold, GNoME) पर ध्यान केंद्रित करते हैं, जबकि Anthropic पूरे शोध चक्र में कार्यभार के वास्तविक वितरण को मापता है। इससे यह देखा जा सकता है कि «क्या संभव है» नहीं, बल्कि «बड़े पैमाने के उपयोग में पहले से क्या हो रहा है»। यह अंतर महत्वपूर्ण है: प्रदर्शन ऊपरी सीमा दिखाते हैं, और Anthropic का डेटा वर्तमान तल दिखाता है।
परिदृश्य-मॉडलिंग मात्रात्मक अनुमान देती है। वर्तमान क्षमताओं के व्यापक अंगीकरण पर output 1,35–2,02 गुना बढ़ सकता है। सभी गैर-भौतिक कार्यों के पूर्ण स्वचालन की काल्पनिक स्थिति में computer science और statistics में वृद्धि 15 गुना तक पहुँचती है, जबकि chemistry और biology में प्रयोगशाला bottleneck के कारण यह 3–4 गुना तक सीमित रहती है। ये आँकड़े adoption और capability की मान्यताओं पर निर्भर हैं, परंतु एक संभावित feedback loop की ओर संकेत करते हैं: AI-शोध का त्वरण स्वयं अधिक शक्तिशाली मॉडलों के विकास को गति देता है।
कार्यप्रणाली की सीमाएँ हैं, जिन्हें लेखक स्पष्ट रूप से स्वीकार करते हैं। नमूना consumer-प्लानों तक सीमित है, Claude Science (एक विशेषीकृत उपकरण) के उपयोगकर्ता भिन्न संरचना दर्शाते हैं — ideation और autonomy का हिस्सा अधिक है। वर्गीकरणकर्ता SciNet वर्गीकरण पर प्रशिक्षित हैं और सूक्ष्म या अंतरानुशासनिक कार्यों को छोड़ सकते हैं। तीसरे पक्ष द्वारा स्वतंत्र सत्यापन नहीं है, यद्यपि privacy-preserving दृष्टिकोण समान डेटा तक पहुँच होने पर समेकित मीट्रिकों को पुनरुत्पादित करने की अनुमति देता है।
खुले प्रश्न दीर्घकालिक प्रभावों से संबंधित हैं। क्या गैर-भौतिक कार्यों का स्वचालन भौतिक अवसंरचना पर दबाव बढ़ाएगा या इसके विपरीत शोधकर्ताओं को प्रयोगों पर अधिक समय व्यय करने देगा? यदि नियमित कार्य मॉडलों के पास चले जाएँ तो युवा वैज्ञानिकों का करियर पथ कैसे बदलेगा? और सबसे महत्वपूर्ण — जब लेखों में AI-जनित सामग्री का हिस्सा कई गुना बढ़ जाएगा, तब क्या परिणामों के प्रति मानवीय समझ और उत्तरदायित्व बना रहेगा।
Anthropic की रिपोर्ट दर्शाती है कि adoption की वर्तमान लहर पहले से ही शोधकर्ताओं के प्रयासों को उन कार्यों के पक्ष में पुनर्वितरित कर रही है जहाँ मॉडल सबसे मज़बूत हैं, और इस प्रकार त्वरण का एक ऐसा पथ निर्धारित कर रही है जो विषयों के अनुसार असमान होगा।
