앤트로픽이 사회과학 연구자들의 AI 코딩 에이전트 활용 실태를 분석한 결과, 이름 기준으로 남성으로 분류되는 연구자가 여성으로 분류되는 연구자보다 이 도구를 2배 이상 자주 사용하는 것으로 나타났다. 여기서 말하는 AI 코딩 에이전트란 클로드 코드(Claude Code)처럼 자동으로 프로그램 코드를 생성하는 AI 도구를 가리킨다. 같은 학문 분야와 경력 단계 내에서도 이 격차는 일관되게 유지됐다.
분야별로는 경제학 연구자의 AI 코딩 에이전트 도입률이 39%로 가장 높았고, 교육학 분야는 4%로 최하위를 기록했다. 교수보다는 박사 과정생과 포스트닥 연구자가 훨씬 활발히 사용했으며, 상위 25개 대학 소속 연구자는 그렇지 않은 연구자보다 활용 빈도가 40% 높았다. 주요 활용 목적은 데이터 분석용 코드 생성이 97%로 압도적이었고, 텍스트 작성에 AI를 활용한다고 답한 비율은 3분의 1에 그쳤다. 연구진은 성별·경력·대학 순위에 따른 격차가 일반적인 AI 활용과 비교했을 때 코딩 에이전트 영역에서 훨씬 뚜렷하게 나타난다고 밝혔다.
생산성 체감 측면에서 응답자의 88%는 AI가 자신의 논문 산출량에 미치는 영향을 10점 만점에 5점 이상으로 평가했고, 절반은 8점 이상을 부여했다. 코딩 에이전트 사용자는 그렇지 않은 응답자보다 생산성 개선 기대치가 더 높았다. 그러나 70%의 응답자는 자신의 생산성 향상에 대한 기대가 사회과학 전반에 미칠 AI의 영향에 대한 기대보다 높다고 답했다. 연구진은 논문 수 증가가 동료 심사 체계에 과부하를 초래하거나, 연구 경쟁을 심화시키고, 선택적 보고와 위험 회피적 연구 관행 등 기존 문제를 악화시킬 수 있다는 우려가 이러한 반응의 배경이라고 분석했다.
연구자들의 현장 우려는 이미 다른 분야에서 가시화되고 있는 문제와도 맞닿아 있다. 생의학 연구 영역에서는 AI가 만들어낸 허위 인용 문헌이 임상 가이드라인에 영향을 미치는 논문에 포함되는 사례가 늘고 있으며, 조작 발생 건수는 2023년 이후 12배 이상 증가한 것으로 알려졌다. AI 코딩 도구의 확산이 연구 품질 관리 체계와 학술 생태계 전반에 미치는 영향에 대한 점검이 본격적으로 필요한 시점이라는 지적이 나온다.
