Anthropic 於 2026 年 9 月 23 日公布新的生命科學研究團隊和實驗室，並分享一項早期結果：Claude 代理在 DNA 序列資料中找出一個帶有類 CRISPR 重複序列的新型酶系統。Anthropic 將它命名為 array-associated reverse transcriptases，簡稱 ART，但同時明確表示目前仍不知道它的主要功能。
這項研究不是讓模型直接做出一個生物技術產品，而是把搜尋、分析、提出假設和實驗驗證接成一條流程。研究人員只提供高層次方向和實驗室工作，Claude 代理則搜尋大規模 DNA 資料庫、比較 reverse transcriptase 家族、篩選候選系統，並撰寫供人類審閱的報告。
Anthropic 稱，約 950 個代理花了 21 小時、使用 2.1 億個 token，從超過 200,000 個 reverse transcriptase 中挑出 3,500 個新候選系統，再縮窄至 20 個最值得分析的候選者。數字全部來自 Anthropic 的研究描述，不能直接理解為一般實驗室在任何資料集上都能複製的效率基準。
Claude 最終注意到一個已知 reverse transcriptase 附近的非編碼 DNA 重複排列，以及一個額外的相鄰蛋白質。研究團隊表示，這些特徵以前未被合併辨認；初步實驗顯示 ART 的重複序列也會表達成一組短 RNA。不過，這只是結構和表達上的線索，並不代表已經知道它如何工作或有甚麼生物用途。
研究流程中有一個很重要的人工關卡：代理會大量產生候選假設，但大部分候選者會在後續證據檢查中被淘汰。只有通過研究人員審閱的候選者，才會在標準實驗室菌株中表達蛋白，再進行生化和結構分析。Anthropic 說，所有實驗室工作由人類科學家完成，研究只涉及較低生物安全級別，並不處理會感染人類的病原體。
這個案例反映 AI 科研代理與一般聊天助手的差別。模型不是只回答一條問題，而是要在資料庫中反覆搜尋、整理證據、修正方向、寫報告，再把候選結果交回人類決定是否值得實驗。當候選報告由數百至數千份增加，研究團隊還要重新研究哪些假設最值得測試，並把判斷標準回饋到下一輪指令。
Anthropic 將 ART 描述為早期發現，並已發布 pre-print 供外界閱讀。這代表研究仍需要外部重現、更多實驗和獨立判讀；「發現新系統」也不等於發現了可用的基因編輯工具，更不等於任何治療效果。真正的進展要看 ART 的功能能否被實驗確定，以及其他研究團隊能否在不同資料和條件下得到相同結論。
對企業和科研機構而言，今次消息的實用啟示是：AI 最適合先擴大搜尋和假設空間，再由專家把關證據和風險。把模型直接當作實驗結論會放大錯誤，但把代理放在資料整理、候選篩選、報告草擬和結果解讀的位置，則有機會令研究人員把時間放回真正需要判斷的步驟。
