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  "summary": "11-05 由 Anthropic 经济学团队发布（有完整 PDF 报告）。用隐私保护方法分析 20.7 万次 Claude 与 Claude Code 的科研会话：按各领域研究者人数折算，形式科学（计算机、数学、统计）用得最多，健康与实验型物理科学最少；用途上数据分析独占约三分之一（Claude Code 上接近一半），而科学家在配套问卷里认为最重要的「想法生成」和「数据搜集」用得很少——专用科研工具可能缩小这个错位，例如在 Claude Science 上想法生成的占比约是 Claude 的两倍。他们还构造了「AI 理论上能多好地完成某项研究任务」的度量：最适合 AI 的前 20% 任务获得的实际用量是按研究者时间分配预测值的 2 到 4 倍，最不适合的后 20%（多为体力工作）几乎没人用。推演情景：现有能力如果充分扩散，部分领域研究产出可翻倍；若 AI 能承担全部非体力研究工作，计算机与统计类产出可升至 15 倍，而化学、生物这类受物理瓶颈限制的领域只有 3 到 4 倍。受访的活跃 AI 用户里约 40% 认为 2030 年前 AI 能独立完成完整研究项目。",
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