Anthropic 與 Allen Institute 及 HHMI 合作進行科學發現

Anthropic 已與 Allen Institute 和 Howard Hughes Medical Institute (HHMI) 建立了旗艦級合作夥伴關係，旨在透過將 Claude 的基礎模型和代理系統（agentic systems）整合到科學工作流程中，來加速生物研究。這些合作旨在解決生物數據規模（例如全腦連接組學和單細胞測序）超過目前用於知識合成和假設生成的開發手動流程之瓶頸。

HHMI：AI 驅動發現的基礎設施

與 Howard Hughes Medical Institute (HHMI) 的合作夥伴關係專注於建立 AI 直接參與研究過程所需的基礎設施。作為 AI@HHMI 計畫的一部分，並以 Janelia Research Campus 為中心，此項合作將開發用於實驗室用途的專用 AI 代理。

這些代理旨在將實驗知識與科學儀器和分析流程整合。其目標是建立能根據實際實驗需求不斷演進的工具，以支持從計算蛋白質設計到研究認知神經機制等現有的 HHMI 專案。

Allen Institute：用於機制發現的多代理系統

與 Allen Institute 的合作專注於開發能夠進行多模態數據分析的多代理 AI 系統。這種方法利用多個專門的代理來協調複雜任務，包括：

• Multi-omic 數據整合
• 知識圖譜管理
• 時間動態建模
• 實驗設計

透過協調這些專門的代理，該合作夥伴關係旨在將手動分析所需的時間從數月縮短至數小時，並識別出人類研究人員可能無法察覺的模式。對於 Anthropic 而言，這項合作夥伴關係提供了一個關鍵的反饋迴路，用以識別在可靠性和判斷力至關重要的真實科學工作流程中，可用性差距和失效模式。

科學 AI 整合的核心原則

這兩項合作夥伴關係都建立在一個原則之上：AI 應該增強人類的科學判斷，而非取代它。Anthropic 及其合作夥伴強調了生命科學領域中 AI 的三個關鍵要求：

• Interpretability： AI 系統必須提供研究人員可以評估和追蹤的推理過程。
• Evidence-Based Insights： AI 生成的發現必須基於證據，以確保科學嚴謹性。
• Researcher Autonomy： 系統旨在讓研究人員掌控科學方向，同時由 AI 處理計算複雜性。

這些合作將為 Claude 在生命科學能力的更廣泛開發提供資訊，重點放在負責任的開發以及在各種研究背景下維持科學嚴謹性。