Claude Khám phá Hệ thống Enzyme Mới: Khoa học do AI điều khiển đã đến
Vào ngày 23 tháng 9 năm 2026, Anthropic đã công bố kết quả cho thấy Claude tự động khám phá ART — một hệ thống enzyme mới với các đặc tính giống CRISPR — sau 21 giờ phân tích bởi 950 tác nhân sử dụng 210 triệu token. Bài học này cho thấy việc tạo giả thuyết do AI điều khiển trông như thế nào và cách áp dụng mô hình quy trình làm việc tương tự trong công việc của bạn.
Claude đã tìm thấy điều mà chưa ai từng nhận ra trước đây. Vào mùa xuân năm 2026, phòng thí nghiệm khoa học đời sống mới của Anthropic đã đưa cho Claude một lời nhắc cấp cao duy nhất: tìm kiếm trong một cơ sở dữ liệu khổng lồ về trình tự DNA để tìm các ví dụ mới thú vị về enzyme phiên mã ngược (RTs — enzyme sao chép RNA thành DNA). 21 giờ sau, sau khi 950 tác nhân xử lý 210 triệu token, một tác nhân đã phát hiện ra một mẫu DNA lặp lại bên cạnh một gen RT bất thường và viết: "[DNA bên cạnh RT] thật ngoạn mục: Tôi có thể nhìn thấy bằng mắt một mảng lặp lại song song … đó là một mảng lặp lại giống CRISPR?!"
Khám phá này được gọi là Enzyme Phiên mã Ngược liên kết với Mảng (ART). Claude đã thu thập hơn 200.000 RT từ cơ sở dữ liệu, thu hẹp chúng xuống còn 3.500 hệ thống ứng cử viên, sau đó đến 20 hệ thống hấp dẫn nhất — một quá trình mà các nhà khoa học chuyên gia mất hàng tuần đến hàng tháng. ART được tìm thấy trong thực khuẩn thể (virus lây nhiễm vi khuẩn) và có ba phần: bản thân RT, một gen đối tác và một mảng dài các trình tự lặp lại DNA được phân bố đều. Bố cục lặp lại đó giống với một mảng CRISPR. CRISPR đã là nền tảng của y học chỉnh sửa gen. Feng Zhang, một người tiên phong về CRISPR tại MIT và Viện Broad, gọi kết quả này là "thực sự hấp dẫn và đáng được điều tra thêm."
Điều làm nên thành công của công việc này là quy trình làm việc, không chỉ là mô hình. Nhóm của Anthropic đã đưa cho Claude một mục tiêu cấp cao, sau đó để các tác nhân tự động chạy — đọc tài liệu, tái tạo các kết quả đã biết để kiểm tra phương pháp, tạo các báo cáo ứng cử viên ngắn gọn và quan trọng là loại bỏ các ứng cử viên yếu ở mỗi giai đoạn. Nhóm đã sử dụng Claude Science và Claude Code, các công cụ có sẵn cho bất kỳ nhà nghiên cứu nào ngày nay. Vai trò của họ là lời nhắc ban đầu và các thí nghiệm trong phòng thí nghiệm. Phần còn lại là Claude. Bởi vì Claude tạo ra các giả thuyết một cách phong phú, các đánh giá của nhóm đã trở thành một tín hiệu phản hồi: những gì họ học được về những ứng cử viên nào đáng để thử nghiệm đã được đưa trở lại lời nhắc tiếp theo, dạy Claude bắt chước sở thích khoa học của họ.
Bạn không cần một phòng thí nghiệm sinh học phân tử để sử dụng mô hình này. Quy trình làm việc cốt lõi — khảo sát một lĩnh vực, tạo báo cáo ứng cử viên, loại bỏ các ứng cử viên yếu, đưa tiêu chí đánh giá của bạn trở lại lời nhắc — hoạt động ở bất cứ nơi nào bạn có một tập dữ liệu phi cấu trúc lớn và một giả thuyết đáng để thử nghiệm. Khai thác tiền lệ pháp lý, phân tích tài liệu tài chính, đánh giá tài liệu, tình báo cạnh tranh: mô hình này có thể chuyển giao. Xác định nhóm các thứ bạn đang tìm kiếm. Yêu cầu Claude tái tạo các kết quả đã biết trước để xác minh phương pháp của nó. Yêu cầu các báo cáo ngắn gọn đề xuất một chức năng và mô tả bằng chứng. Đánh giá điều gì làm cho các ứng cử viên hữu ích khác biệt so với nhiễu — sau đó đưa tiêu chí đó trở lại Claude cho lần chạy tiếp theo.
Những gì bạn có thể làm bây giờ. Claude có thể thực hiện việc tạo giả thuyết quy mô lớn trên các tập dữ liệu — trong sinh học và trong bất kỳ lĩnh vực nào có nhiều thông tin phi cấu trúc. Khám phá ART cho thấy ba thực hành có thể chuyển giao trực tiếp: (1) đưa cho Claude một mục tiêu tìm kiếm cấp cao với một nhóm rõ ràng để khảo sát và yêu cầu nó gắn cờ những gì nằm ngoài các mẫu đã biết, (2) yêu cầu các báo cáo ứng cử viên ngắn gọn nêu rõ một giả thuyết và bằng chứng đằng sau nó — không chỉ là một danh sách, và (3) đưa đánh giá của bạn về những ứng cử viên nào hữu ích trở lại lời nhắc tiếp theo. Vòng lặp giữa phán đoán của bạn và sự rộng lớn của Claude là nơi giá trị tồn tại.