北京
驱动中国9月29日消息，据《麻省理工科技评论》报道，Anthropic 近日宣布其 AI 分子生物学实验室取得“首次发现”，但这一表述迅速引发科学界争议。争议焦点并非模型是否处理了海量数据，而是当 AI 系统从已知生物序列中识别出一种此前未被编目的重复模式时，它究竟是在辅助科研，还是已经可以被称为“做出科学发现”。
报道称，Anthropic 上周三披露，该公司今年早些时候建立了一个分子生物学实验室，由 Claude 智能体阅读和推测生物学难题，人类科学家再针对其报告开展实验。Anthropic 称，其由950个智能体组成的系统在21小时后发现了一个围绕已知酶的重复模式，且该模式此前未被编目。不过，这一结果并不是全新 DNA 序列，也不是直接确定某种酶的功能。
Anthropic 在公告中将该模式描述为与曾推动 CRISPR 基因编辑技术发展的线索“令人联想”，而 CRISPR 已经改变科学和医学。这一表述让部分生物学家认为公司夸大了成果。一个广泛传播的帖子称，“找到一组奇怪的基因和重复序列往往只是容易的部分，真正困难的、也是发现产生的地方，是弄清楚这个系统实际做了什么。”该观点随后获得制药公司礼来(Eli Lilly)董事长兼首席执行官认可。
争议还涉及优先权与信息来源。据《纽约时报》报道，哥本哈根大学(University of Copenhagen)生物学家马里奥·罗德里格斯·梅斯特(Mario Rodríguez Mestre)在周末表示，他的团队此前已经发现了同一重复模式。梅斯特在工作中经常与 Claude 交流，并怀疑 Anthropic 团队是否从他的对话中获得了线索。Anthropic 否认这一说法，但梅斯特表示他仍将停止使用 Claude。
报道指出，问题的一部分在于 AI 公司并不只是把系统呈现为显微镜、超级计算机一类科研工具，而是强调 AI 系统本身正在做出发现。对一些人来说，这与科学研究的实际运作方式不相容：新知识通常来自协作、实验验证和不断扩展的工具链，而不是单一模型自动给出的结论。即使 AI 在海量生物数据中识别出人类肉眼难以察觉的模式，其结果也可能只是常规、可预期，或对生物学家而言并不足够重要。
从20万个候选对象中筛选出少数值得探索的目标，本身是合法且不易的科学工作；通用聊天机器人完成这类任务也值得关注，即使人类参与了引导，并最终负责实验。但一旦评判标准变成“Claude 是否自己做出了发现”，讨论就容易落入“突破”或“失败”的二元框架。这种框架还会反过来影响公众对 AI 科研进展的信任：当真正的进展出现时，人们可能更倾向于先怀疑它是否被过度包装。
类似争议也出现在数学领域。报道提到，本月早些时候 OpenAI 称其团队智能体解决了一个百万美元级数学难题；数周后，许多 AI 怀疑者转而分享一篇质疑该数学问题本身是否最重要的文章。该文章并未认为 OpenAI 的解法有误，而是认为这一结果可能并非数学家最关心的方向。对 AI 参与科学发现的讨论而言，如何界定贡献、验证结果、区分工具性辅助与原创性发现，仍是行业需要回答的问题。
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