Anthropic sagt, Claude habe ein nie beschriebenes Enzymsystem gefunden: was im Preprint steht und was fehlt

Laut der Beschreibung von Anthropic besteht das System aus drei Komponenten: einer reversen Transkriptase, einem Partnergen und einer Reihe regelmäßig angeordneter DNA-Wiederholungen. Genau diese Anordnung soll laut Unternehmen an ein CRISPR-Array erinnern – und bei diesem Satz lohnt es sich innezuhalten, denn er ist am anfälligsten für Missverständnisse. Die behauptete Ähnlichkeit betrifft die Struktur der Wiederholungen, nicht ihre Funktion: Eine Fähigkeit, DNA zu schneiden oder zu verändern, wird im veröffentlichten Material nicht nachgewiesen. Anthropic schreibt sogar, dass die Funktion des ART-Systems und des zugehörigen Hilfsproteins noch unbekannt ist. Das erste berichtete experimentelle Ergebnis: Das Array wird als Satz unterschiedlicher kurzer RNAs exprimiert; laut The Next Web, das sich auf den technischen Bericht beruft, machten diese RNAs fünfzehn Minuten nach der Infektion etwa 8 % der RNA eines Staphylococcus-Phagen aus. Die reverse Transkriptase selbst, gefunden in einem sogenannten Jumbo-Phagen, war bereits aus früheren Studien bekannt: Neu ist nach Angaben des Unternehmens, die Merkmale erkannt zu haben, die das System um sie herum definieren.

Die Zahlen zur Agentenarbeit werden am meisten zirkulieren, und es lohnt sich, ihre zwei Versionen auseinanderzuhalten. Der Blog von Anthropic spricht von rund 950 Claude-Agenten, 21 Stunden Recherche, 210 Millionen Tokens, über 200.000 gesammelten reversen Transkriptasen, etwa 3.500 Kandidatensystemen und den 20 vielversprechendsten, die weiterverfolgt wurden. Die genauen Werte – 949 Sitzungen, 21,5 Stunden, 215,6 Millionen Tokens, das Modell Claude Mythos 5, eine Datenbank mit 1,9 Milliarden Proteinclustern, 3 bis 21 Wiederholungen pro Array – stammen von The Next Web, das den technischen Bericht zitiert; der Blog von Anthropic nennt nur gerundete Zahlen. Das Unternehmen erklärt, der menschliche Beitrag habe sich auf den anfänglichen Prompt und die Laborarbeit beschränkt, und eine solche Analyse würde einen erfahrenen Wissenschaftler Wochen bis Monate kosten.

Das Detail, das die Geschichte verkompliziert, kommt aus derselben Quelle: Laut The Next Web hat bei zehn weiteren Durchläufen der Suche keiner die ursprüngliche Entdeckung reproduziert. In kontrollierten Tests, bei denen die Sequenzen direkt vorgegeben wurden, erkannten die vier leistungsfähigsten Claude-Modelle das Array in mindestens 90 % der Versuche, aber nur in 32 %, wenn sie selbst mit Dateien und Werkzeugen dorthin gelangen mussten. Zum institutionellen Rahmen erklärt Anthropic, das Biologie-Team – im Frühjahr 2026 gegründet, mit einem Labor in der Bay Area – arbeite nur in den Schutzstufen BSL-1 und BSL-2, hantiere nicht mit humanpathogenen Erregern, und sämtliche Laborarbeit werde von menschlichen Wissenschaftlern ausgeführt. „Eventually it may even be possible for Claude itself to safely perform the experiments by autonomously controlling lab equipment, with appropriate safeguards in place, but we aren't doing that today“, sagte der CEO des Unternehmens, Dario Amodei, zitiert von TechCrunch.

Die externe Bewertung besteht bislang aus einer Zeile. „The identification of RNA-repeat arrays associated with reverse transcriptases is genuinely intriguing and merits further investigation“, erklärte Feng Zhang vom MIT und Broad Institute: interessant und weiter zu untersuchen – genau so viel lässt sich über ein Preprint sagen, das kein Peer-Review hatte und auf der Website des Unternehmens liegt, das es unterzeichnet. Seit einem Jahr wiederholen die KI-Labore, dass ihre Agenten die wissenschaftliche Entdeckung beschleunigen werden; dies ist einer der ersten Fälle, in denen eines dieser Unternehmen ein neues biologisches Ergebnis vorlegt, von Agenten gefunden und teilweise im eigenen Labor überprüft. Was es wert ist, wird die Wissenschaftsgemeinschaft entscheiden, nicht die Pressemitteilung.

Was mich beeindruckt, sind nicht die 90 % in kontrollierten Tests, sondern die 32 %, wenn die Modelle die Werkzeuge selbst bedienen müssen. Der Abstand zwischen diesen beiden Zahlen ist das ganze Handwerk: eine Sequenz nicht nur zu verstehen, sondern sie bei der Arbeit mit Dateien und Werkzeugen auch zu finden. Und dass keiner der zehn Wiederholungsläufe die ursprüngliche Entdeckung wiedergefunden hat, schmälert sie nicht – es zeigt aber, dass wir noch in einem Bereich sind, in dem sich ein echter Treffer und ein Glückstreffer erst hinterher unterscheiden lassen, und nur dank jemandem im Laborkittel, der am Labortisch nachprüft.

— Olya