Agenci Claude wskazali nieopisany system enzymów. W 10 kolejnych próbach wyniku nie udało się powtórzyć
Anthropic opisał, jak agenci AI oparci na modelu Claude samodzielnie przeszukali dane genomowe i wskazali nieznany wcześniej system enzymów w DNA bakteriofagów. W dziesięciu kolejnych próbach agenci nie trafili na to znalezisko ani razu.

Zadanie było sformułowane ogólnie: znaleźć w bazie sekwencji DNA nietypowe odwrotne transkryptazy, czyli enzymy przepisujące RNA na DNA. Według Anthropic pracowało nad nim ok. 950 agentów przez ok. 21 godzin. Przejrzały ponad 200 tys. takich enzymów i stopniowo zawężały tysiące kandydatów.
Od anomalii do weryfikacji w laboratorium
Jeden z agentów zauważył obok nietypowego genu długi ciąg powtórzeń DNA. Policzył powtórzenia, zmierzył odstępy między nimi, porównał układ ze znanymi systemami i sprawdził literaturę, a potem przekazał wynik ludziom. Prace laboratoryjne wykonali naukowcy Anthropic. System nazwano ART, jego funkcja nie jest znana, a wyniki opisano w preprincie bez recenzji.
Problem powtarzalności
Gdy firma powtórzyła wyszukiwanie dziesięć razy, żadne przejście nie odnalazło tej macierzy powtórzeń. Anthropic tłumaczy to rozmiarem zadania i zmiennym sposobem działania agentów. Mikrobiolog Kevin Blake z Washington University School of Medicine ocenił w rozmowie z Al Jazeerą, że nic nie wskazuje, by ART mógł konkurować z CRISPR jako technologia albo prowadzić do terapii.
Źródło: Anthropic, Quartz, Digital Watch
Fot. maliknabeelnicemalik / Freepik
Czytaj dalej
-
AI w firmie
Pine Phone i automatyzacja rozmów telefonicznych w Pine Computer
Pine AI wprowadziło Pine Phone, narzędzie umożliwiające agentom AI prowadzenie autonomicznych rozmów telefonicznych z realnymi firmami. Rozwiązanie to integruje funkcję dzwonienia bezpośrednio z platformą Pine Computer, eliminując konieczność przełączania się między aplikacjami…
-
AI w firmie
Polska i Korea Południowa współpracują przy piaskownicach regulacyjnych dla AI
Ministerstwo Cyfryzacji zainicjowało współpracę z Republiką Korei w ramach programu Knowledge Sharing Program (KSP). Partnerstwo ma na celu przyspieszenie wdrażania sztucznej inteligencji w polskiej gospodarce poprzez wykorzystanie koreańskiego doświadczenia w tworzeniu piaskownic…
-
AI w firmie
Błędy w interpretacji danych: Dlaczego kontekst biznesowy w analizie jest kluczowy?
49 proc. analityków wskazuje na istotny problem: firmy podejmują decyzje oparte na danych, w których kontekst biznesowy został pominięty lub zinterpretowany w sposób nieprawidłowy. Eksperci podkreślają, że kluczem do poprawnej analityki jest…