“AI 활용하시나요?”라고 물으면 열에 여덟은 손을 듭니다. 그런데 코드를 직접 실행하고 분석까지 자율로 돌리는 코딩 에이전트까지 쓰는 사람은 다섯 중 하나에 그쳤습니다.
Anthropic 연구팀이 2026년 2~3월 사이 사회과학자 1,260명을 대상으로 AI·코딩 에이전트 사용 실태를 조사한 결과를 발표했습니다. 단순 AI 사용 여부를 넘어, 코딩 에이전트가 실제로 연구 워크플로우에 얼마나 침투했는지—그리고 그 격차가 어디서 벌어지고 있는지—를 처음으로 데이터로 보여준 보고서입니다.
출처: Coding Agents in the Social Sciences – Anthropic
“써봤다”와 “쓴다”는 다르다
설문에 참여한 연구자의 81%는 AI 챗봇을 연구에 활용해봤다고 답했습니다. 그런데 Claude Code, Codex처럼 터미널에서 코드를 작성·실행하는 코딩 에이전트를 주 1회 이상 쓰는 비율은 20%에 머물렀습니다.
이 숫자가 특히 눈에 띄는 이유가 있습니다. 이 조사가 이루어진 시점은 Claude Code와 Opus 4.6이 큰 주목을 받으며 연구자 커뮤니티에서 화제가 됐던 직후였고, 응답자들 자체가 AI에 관심 있어 자발적으로 참여한 집단이었습니다. 그런데도 다섯 중 하나에 불과했다는 뜻입니다.
분야별 격차도 뚜렷합니다. 경제학자는 39%, 정치학자는 25%가 코딩 에이전트를 쓰는 반면, 교육학(4%), 공중보건(6%), 커뮤니케이션(6%) 분야는 한 자릿수에 그쳤습니다. AI 전반의 사용률 차이보다 코딩 에이전트의 격차가 더 가파릅니다.
격차는 분야보다 사람에서 더 선명하다
채택률이 갈리는 건 전공만이 아닙니다.
경력으로 보면 박사과정·포스닥의 25%가 코딩 에이전트를 쓰는 데 비해, 종신 교수는 절반에도 못 미쳤습니다. 코딩에 익숙하고, 직접 데이터를 다루고, 빠른 성과를 내야 하는 압박이 있는 초기 경력 연구자들이 먼저 움직이고 있는 셈입니다.
더 날카로운 격차는 성별입니다. 남성으로 분류된 이름을 가진 연구자가 여성으로 분류된 이름의 연구자보다 코딩 에이전트 채택률이 두 배 이상 높았습니다. 이 차이는 단순히 AI를 시도해본 비율의 차이가 아닙니다. AI를 써봤다는 응답자 중에서만 비교해도 성별 격차는 그대로 유지됩니다. 소속 기관 지위도 영향이 있어, 상위 25개 대학 소속 연구자는 그렇지 않은 연구자보다 40% 더 높은 채택률을 보였습니다.
AI가 연구 자원의 불평등을 줄여줄 것이라는 기대와 달리, 초기 단계에서는 기존의 자원 격차를 그대로 반영하거나 오히려 더 선명하게 드러내고 있습니다.
워킹 페이퍼는 늘었지만, 저널 제출은 제자리
코딩 에이전트를 쓰는 연구자들은 실제로 더 많이 생산하고 있을까요?
설문 이전 6개월의 연구 산출물을 비교하면, 코딩 에이전트 사용자들은 프로젝트 착수 건수와 워킹 페이퍼 게시, 그리고 그랜트 제출에서 비사용자보다 많은 수치를 보였습니다. 같은 분야, 같은 경력 단계를 기준으로 비교했을 때 워킹 페이퍼 게시는 75% 더 많았고, 프로젝트 착수는 10% 더 많았습니다.
그런데 저널 논문 제출에서는 차이가 없었습니다. 연구팀은 두 가지 해석을 제시합니다. 하나는 아직 코딩 에이전트 도입 자체가 최근 일이라, 저널 제출까지 이어지기엔 시간이 부족했을 수 있다는 것. 다른 하나는 코딩 에이전트가 연구의 초기 단계—프로젝트를 시작하고 분석을 돌리는 것—에는 효과적이지만, 논문을 저널 수준으로 다듬는 ‘마지막 구간’에는 역할이 제한적일 수 있다는 해석입니다.
다만 연구팀은 이 비교가 인과관계가 아님을 분명히 합니다. 코딩 에이전트를 먼저 채택한 연구자들이 원래부터 더 생산적이었을 가능성을 배제할 수 없습니다. 이 질문에 답하기 위한 무작위 실험이 현재 진행 중이고, 결과는 추후 발표될 예정입니다.
낙관하지만, 조심스럽게
연구자들에게 AI가 논문 생산성을 높여줄 것 같냐고 물었을 때, 10점 만점 기준으로 88%가 5점 초과를 줬습니다. 코딩 에이전트 사용자일수록, AI를 더 다양하게 활용할수록 낙관적이었습니다.
그런데 같은 연구자들에게 “AI가 사회과학 전체에 좋은 영향을 줄 것 같냐”고 물으면 분위기가 달라집니다. 응답자의 70%는 개인 논문 생산성에 대한 기대보다 학문 전체 영향에 대해 더 회의적이었습니다. 더 많은 논문이 나오면 동료 심사가 과부하되고, 연구의 다양성보다는 안전하고 규격화된 방향으로 수렴할 수 있다는 우려가 반영된 것으로 보입니다.
도구를 쓰면 더 생산적이 될 수 있다는 건 알겠는데, 그게 학문에 좋은 건지는 모르겠다는 태도입니다. 이 긴장감 자체가 이 조사에서 가장 솔직한 발견 중 하나입니다.
참고자료:
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