科学者はAIを「データ分析」と「執筆」に使い、最も重要と考える「アイデア創出」には使っていない
AI for scientific discovery: How researchers use Claude
AnthropicがClaudeとClaude Codeの研究利用20万7千セッションをプライバシー保護手法で分析。コンピュータサイエンスや数学など形式科学で利用が多く、化学や医学など実験・臨床系は少ない。データ分析がClaudeの約3分の1、Claude Codeのほぼ半分を占める一方、研究者が最も重要と答えたアイデア生成やデータ収集の利用は少ない。AIが得意なタスクほど利用が多い傾向も確認された。
科学者はAIが最もよく機能する場所でAIを使っているように見える。
HNでの議論
34- StableAlkyne
彼らは非常に優秀な研究アシスタントだ。
AIに科学的結論を出させることなど絶対に信頼しないが、いくつかのことにおいては非常に優れている：
- 自然言語によるプロット：「列A対列Bの散布図を作成し、Y軸を対数スケールにし、星のサイズを列Cで変えて」など。すべてのプロットライブラリ（おそらくggplot2 / plotnineを除く）はひどいもので、定型コードを書く手間は決して減らない。
- 文献検索、例えば「X手法をY領域に適用した査読済み論文はあるか」
- 複雑な可視化、例えば「このグラフの3Dインタラクティブ可視化を含む自己完結型HTMLファイルを作って。バネと球の位置最適化を追加し、ノードを動かせるようにして」
- 通常なら時間がかかりすぎて割に合わないような試行、例えば「ここにデータセットがある。回帰手法A、B、Cを試して表にまとめて」。この場合、たいていは失敗して過学習するが、良いスモークテストになる。
これらのすべてにおいて、面倒だが多少の価値があることに使われていることに注意してほしい。しかし結局のところ、意思決定のための情報を提供しているに過ぎない。
確かに、訓練できる研究アシスタントが欲しいとは思うが、会社がそのポジションを作らないならどうしようもない。
- w10-1
つまり：コード＋経済学；研究者と組織は圧倒される運命にある
主に引用：
- 2026年8月＋9月の207Kの消費者ユーザーによるClaudeセッション（78Kがコード、残りがチャット＋コワーク）を7KのSciNet分類体系に従って分類
- 最大の領域：コンピュータサイエンス（11.9%）、工学（8.4%）、医学（7.7%）
- 研究者あたりの利用率が高い：コンピュータサイエンス、数学、統計学；社会科学
- 「社会科学でも利用率は高い」…「相対的な利用率は[…]社会科学では低いが、経済学は例外」
- Claudeの利用とAI能力：「上位20%のタスクは期待される利用の2〜4倍を集めている」「健康科学の研究者は、タスクのAI能力スコアと比較してClaudeを比較的あまり使っていない」
- 「理論上のAI能力は、研究者がClaudeにどれだけ自律的に作業させるかを予測する」
- 「生産性の向上は、組織がそれを中心に再編成されて初めて実現する傾向がある（David 1990; Brynjolfsson, Rock, and Syverson 2021）」
- 「新しい研究論文の急増は、分野を加速させる一方で、科学者が結果を吸収・検証する能力を圧倒する可能性がある」
- 「AIがより有能で自律的になるにつれ、AIシステムが検証、査読、重要な結果の伝達を主導するようになり、上記の吸収問題が緩和される可能性がある」
- 「第五に、より自律的なAIシステムは、AI主導の研究が人間の目標と整合し続けることを保証する課題を増大させるかもしれない」
- 「一つの効果は、研究者の雇用の変化かもしれない […]
- dreambuffer
この記事のスタイルは好きではない。「どのように」が「どのような手法を使うか」ではなく「どのような方法で使うか」になっている。具体的な実験室の設定、エージェントをどのように使用し調整するか、質問をしたり情報を検証したりするためのプロトコルの種類などを見たい。
- FailMore
この記事は出力がClaudeのアーティファクトであることについて述べている。Claudeのアーティファクトを使ったことのある人の意見を聞いてみたい。何が好きで何が嫌いか？
趣味で https://smalldocs.org / https://github.com/espressoplease/smalldocs というエージェント非依存のアーティファクトレイヤーを運営しているので、アーティファクト利用全般についてのフィードバックを探している。
科学的なSmallDocアーティファクトの例をいくつか挙げる：
Palmer penguins：体重、ひれの長さ、種 - https://smalldocs.org/s/YrJDCfCD8-6j_uRE0pNCbI#k=odJRxWOIySV...
AlphaFold 3：能力、証拠、運用上の限界 - https://smalldocs.org/s/rRRuByQhmhZNBH_4RNCx1t#k=S0Jhyf72Q6M...
- bemtevi
科学におけるAIは、いくつかの点でプログラミングにおけるAIとは大きく異なる。プログラミングでは、定型コードを書くような単純作業を高速化するために使われることが多く、無害に見えることが多い。しかし科学では、もしAIが科学者の発見を後押しするなら、そのような発見が持つ力について科学者がさらに無頓着な態度を取るようになり、結果として富裕層や悪意ある行為者による権力の濫用がはるかに増える可能性が高いと思う。