如果你正在寫論文、準備研究報告，或需要分析大量資料，Claude AI 可以幫你做到什麼程度？
2026 年 11 月 5 日，Anthropic 發布最新研究報告《AI for Scientific Discovery: How Researchers Use Claude》，分析超過 20.7 萬筆 Claude 與 Claude Code 科研相關對話，了解研究人員實際如何使用 AI。
結果發現，研究人員最常利用 Claude 處理資料分析與寫作工作。單就一般 Claude 而言，資料分析占 33.7%，寫作與溝通占 32.0%。
這項研究也揭露一個值得注意的現象：科學家認為產生研究構想非常重要，但目前 AI 在這方面的實際使用比例相對較低。
對學生、教師、研究人員與需要撰寫專業報告的上班族來說，這次研究提供了一個實用方向：先讓 AI 協助整理資料、理解文件及檢查分析流程，再由自己負責研究判斷。
Anthropic 最新研究發現了什麼？Claude 最常被用來做哪些工作？
Anthropic 這次研究分析了 2026 年 8 月 2 日至 9 月 30 日的 207,049 筆科研相關對話，包括一般 Claude（涵蓋 Chat 與 Cowork）及 Claude Code。
研究使用隱私保護方法，將對話分類成不同研究領域與工作類型，再觀察使用情況。
以下是最值得關注的結果：
| 研究工作 | Claude 使用占比 | Claude Code 使用占比 |
| 資料分析 | 33.7% | 48.1% |
| 寫作與溝通 | 32.0% | 17.6% |
| 資料蒐集 | 11.5% | 11.9% |
| 閱讀與知識取得 | 7.6% | 3.7% |
| 研究構想與假設生成 | 4.2% | 2.1% |
資料來源：Anthropic 2026 年 11 月研究報告。
這些比例代表各類工作占研究對話的比例，不是任務成功率，也不代表 AI 為研究人員節省了相同比例的時間。
從數據可以看出，研究人員目前較常把 AI 用於有明確輸入資料、可以檢查成果的工作。
例如整理研究數據、協助分析統計結果，以及修改論文段落。
相較之下，決定研究方向、設計重要假設及蒐集實驗資料，仍然高度依賴研究人員的專業判斷。
Claude AI 做研究怎麼用？從 4 個常見任務開始
如果你第一次用 Claude 做研究，不需要立刻學會程式設計，也不用使用專門的科研工具。
可以先從一般 Claude 的文件閱讀、資料分析與文字整理功能開始。
1. 閱讀論文，整理研究方法與限制
讀一篇學術論文時，最大的困難通常不是文字太多，而是不容易快速分清研究目的、方法、結果與限制。
Claude 支援上傳 PDF 等文件，你可以先提供一篇合法取得的論文，再請它協助整理重點。
例如：
請根據我上傳的論文，整理研究問題、研究對象、研究方法、主要發現與研究限制。每一項都請標示對應頁碼。沒有在原文中找到的資訊，請明確寫出「原文未提及」，不要自行補充。
這樣能讓你先了解論文架構，再決定哪些章節需要仔細閱讀。
建議特別檢查研究限制與統計結果，避免 AI 將作者的推測誤寫成已經證實的結論。
2. 分析問卷或實驗資料
資料分析是 Anthropic 研究中最常見的 Claude 應用之一。
假設你有一份 200 人填答的問卷，想了解不同年齡層對 AI 工具的使用情況。
可以先將資料整理成 CSV 或 Excel 格式，去除姓名、聯絡方式等不必要的個資，再上傳到 Claude。
接著輸入：
請檢查這份問卷資料的欄位、缺漏值及可能的重複紀錄。先不要刪除任何資料，請建立資料品質摘要，再統計各年齡層的 AI 使用頻率，製作比較表，並說明哪些結果不能直接解讀為因果關係。
這段指令要求 AI 先確認資料品質，再進行分析，可以降低因欄位錯誤或資料缺漏而產生錯誤結論的風險。
Claude 也支援程式執行與檔案建立功能，可協助產生圖表、試算表與報告。不過，實際結果仍需要檢查公式及計算過程。
3. 整理多篇文獻，找出研究缺口
研究論文往往需要比較多篇文獻，了解不同作者的研究方法及結論。
你可以先從學校圖書館、學術搜尋平台或期刊網站，取得與主題相關的文章，再讓 Claude 協助比較。
例如：
請比較我提供的五篇研究，整理各篇的研究問題、方法、樣本、主要結果及限制。最後列出研究之間有哪些一致與不一致的發現。所有內容必須能對應原始文獻，不要新增不存在的論文或引用。
這種方式適合用於建立文獻比較表。
但要注意，Claude 產生的參考文獻不能直接當作真實來源使用。正式引用前，應確認作者、篇名、年份、期刊與 DOI 等資料。
AI 可以幫忙整理文獻，不能代替你確認文獻是否真正存在。
4. 協助撰寫研究報告與論文初稿
Anthropic 研究顯示，寫作與溝通占一般 Claude 科研相關對話的 32.0%。
這不表示研究人員都讓 AI 代寫整篇論文，而是反映 AI 已被廣泛使用於研究寫作相關工作。
你可以請 Claude 協助改善段落結構、檢查用詞是否精確，或將複雜結果改寫成容易理解的說明。
例如：
以下是我已完成的研究結果段落。請協助改善段落順序、用詞與可讀性，但不要修改統計數字、研究發現或引用內容。若發現論述超出資料支持的範圍，請另外列出問題，不要自行補充結論。
這種做法能保留研究者對內容的控制，也能讓 AI 發揮文字整理能力。
如果是學校作業或正式學術投稿，還應遵守學校、期刊及研究機構對 AI 輔助寫作的相關規範。
Claude、Claude Code、Claude Science 有什麼不同？
Anthropic 這次研究同時觀察不同 Claude 產品的科研使用情況。
三者的主要定位不同：
| 工具 | 主要用途 | 比較適合 |
| Claude | 閱讀、寫作、問答與資料分析 | 學生、教師、一般研究工作 |
| Claude Code | 程式開發、執行程式與處理專案檔案 | 需要撰寫分析程式的研究人員 |
| Claude Science | 整合專業科研工具、資料庫與運算環境 | 需要複雜研究流程的科學家 |
Claude Science 是 Anthropic 於 2026 年 6 月推出的專業科學研究工作平台，可以整合研究工具、資料庫與運算資源。
例如生命科學研究人員可能需要查詢蛋白質資料、研究文獻與不同實驗資料庫。Claude Science 的設計目的，就是協助整合這些原本分散的工作。
Anthropic 最新研究也發現，在 Claude Science 的相關研究對話中，研究構想與假設生成的比例約為 8%，高於一般 Claude 的 4.2%。
這顯示專門設計的研究工具，可能讓 AI 參與更多進階研究工作。
不過，研究資料並不能證明 Claude Science 一定比一般 Claude 更準確，也不代表所有使用者都需要升級到專業工具。
新手如何使用 Claude 做研究？5 步驟操作教學
以下用「AI 工具是否影響大學生學習效率」作為示範主題。
這是一個教學情境，不代表實際完成的研究。
步驟一：開啟 Claude 並準備研究資料
前往 Claude 官方網站，登入帳號。
將你已經取得的研究資料準備好，例如論文 PDF、問卷結果或研究筆記。
Claude 官方文件支援 PDF、DOCX、CSV、TXT 等檔案格式；XLSX 檔案則需要啟用程式執行與檔案建立功能。
步驟二：確認研究問題
輸入：
我想研究 AI 工具使用頻率與大學生自評學習效率之間的關係。請協助將主題縮小成可以透過問卷研究的問題，並指出需要蒐集哪些資料。請區分相關性研究與因果研究，不要預設 AI 一定能提升學習效率。
這可以協助你發現研究問題是否太廣泛。
但正式研究問題仍應由研究者根據目的、文獻與可取得的資料決定。
步驟三：建立文獻整理表
上傳相關論文，要求 Claude 依固定欄位整理。
建議欄位包含作者、年份、研究對象、方法、結果、限制與來源頁碼。
先檢查少數幾篇的整理品質，再逐步增加資料量。
步驟四：分析問卷與建立圖表
取得合法蒐集的問卷資料後，要求 Claude 先檢查缺漏值、欄位類型與異常資料，再進行描述性統計。
如果需要比較不同群組，應說明適合使用的統計方法及其前提條件。
避免只要求 AI「幫我找出顯著結果」，因為這可能引導模型過度解讀資料。
步驟五：整理研究報告並人工驗證
你可以讓 Claude 協助建立報告架構，包括研究背景、方法、結果、討論與限制。
完成後，逐項確認引用來源、統計數值、圖表內容及結論是否一致。
這一步非常重要。AI 可以協助整理成果，但最終研究的正確性與責任仍屬於研究者。
AI 真的能讓科學研究速度提升 15 倍嗎？
Anthropic 報告提到一個很受關注的數字：在特定假設情境中，AI 可能使電腦科學、統計等領域的研究產出提高至多 15 倍。
但這是模型推演的情境，不是已經觀察到的實際生產力提升。
這個假設建立在 AI 未來能完成所有非實體研究工作的前提下。
對於需要大量實驗室操作的化學、生物學等領域，研究還受到實際實驗、設備與資料蒐集等條件限制。
報告也指出，如果目前的 AI 能力被廣泛採用，部分領域的研究產出在模型情境中可能增加至原本的兩倍。
這些預測仍存在高度不確定性，不能用來保證個別研究者的效率改善。
對一般使用者而言，更值得衡量的是：原本需要多久才能整理完一份資料？使用 AI 後，包含檢查錯誤的總時間究竟減少多少？
這才是判斷 AI 是否真正有幫助的方法。
使用 Claude 做研究，要注意哪些風險？
研究工作需要比一般內容創作更嚴格的證據要求。
第一，不要讓 AI 虛構引用。 正式使用的學術文獻、統計資料和研究結果，都必須能追溯到真實來源。
第二，不要把 AI 的分析當成研究結論。 即使表格與圖表看起來完整，也可能存在計算錯誤、統計方法不適合或過度推論的問題。
第三，注意研究資料的機密性。 未公開論文、受試者個資、醫療資料與企業機密，不應在沒有授權及確認資料政策的情況下直接上傳。
如果研究涉及人體試驗、敏感資料或專業倫理審查，更應遵守所屬機構的規定。
Claude AI 做研究常見問題 FAQ
Claude 可以直接幫我寫論文嗎？
Claude 可以協助建立大綱、整理文獻及修改文字，但不能保證產出符合學術規範的完整論文。研究設計、引用查證、數據正確性及學術誠信仍需由作者負責。
Claude 免費版可以分析資料嗎？
Claude 官方文件指出，免費方案支援程式執行與檔案建立功能，但實際可用額度與功能仍可能受到方案限制。可以先用少量匿名化資料測試，再評估是否需要付費。
Claude 可以讀取中文論文嗎？
可以嘗試使用 Claude 分析繁體中文 PDF 或文件。但如果 PDF 是掃描圖片、文字無法正常擷取，辨識效果可能受影響。應確認引用段落與頁碼是否正確。
Claude Science 是新的 Claude 模型嗎？
不是。Claude Science 是針對科研工作設計的平台，整合研究工具、資料庫與運算環境，和一般 Claude 聊天模型的定位不同。
Claude 比 ChatGPT 更適合做研究嗎？
無法只根據 Anthropic 這次研究下結論。這份報告主要觀察 Claude 使用者的科研工作情況，並沒有直接比較 Claude 與 ChatGPT 的研究品質。
實際選擇應以文件處理能力、資料來源、分析功能、費用及成果可驗證性為準。
現在值得開始用 Claude 做研究嗎？
Anthropic 這次分析超過 20 萬筆研究對話，最重要的發現是：研究人員已經把 AI 用在大量資料分析與文字整理工作上，但研究構想、假設設計和重要判斷仍然需要人類主導。
如果你正在寫論文、準備專題或需要完成企業研究報告，現在就可以從一件工作開始，例如整理三篇文獻、分析一份匿名化問卷，或改善一段研究報告的表達方式。
不要急著讓 AI 完成整個研究計畫。先建立可查證、能重複、保留人工審核的工作流程，通常更容易取得可靠成果。
如果想從零開始熟悉 Claude，也可以參考海豚 AI 學院的 Claude 入門與 AI 學術研究課程，或透過免費試看練習文件整理與資料分析。
AI 可以協助研究者更快處理資訊，但真正有價值的研究，仍需要提出好問題、選擇合適的方法，並且對證據做出負責任的判斷。
資料來源
Anthropic｜AI for Scientific Discovery: How Researchers Use Claude
https://www.anthropic.com/research/how-researchers-use-claude
Anthropic｜Claude Science, an AI Workbench for Scientists
https://www.anthropic.com/news/claude-science-ai-workbench
Anthropic Help Center｜Upload Files to Claude
https://support.claude.com/en/articles/8241126-upload-files-to-claude
Anthropic Help Center｜Create and Edit Files with Claude
https://support.claude.com/en/articles/12111783-create-and-edit-files-with-claude
