Nature报道：哪款AI工具最适配你的实验室？

面向科研的通用人工智能工具，例如Claude Science，有望推动研究提速。但哪一款更契合你的需求？

2010年，加州斯坦福大学的遗传学家兼心脏病专家尤安·阿什利（Euan Ashley）主导了人类基因组的首次临床解析，其31人团队耗时9个月才完成该任务。

本周假期结束整理行李时，阿什利尝试让AI工具克劳德（Claude）以同等标准分析其自身基因组。该工具由加州旧金山的Anthropic公司研发。

整个分析仅耗时30分钟，并准确识别出阿尔茨海默病风险等位基因及影响药物代谢的基因变异（阿什利曾在2012年分析过自身基因组，但未公开结果）。他在领英（LinkedIn）发文称：“结果令人惊叹，无可挑剔。”

6月30日，Anthropic推出了专为生物学研究设计的Claude Science平台。该工具加入了一批由科技企业与学术实验室共同打造的通用科研AI行列。其他同类产品包括旧金山OpenAI的Co-Scientist，以及加州山景城谷歌DeepMind的Co-Scientist。此外，还有由学术研究者开发的开源工具Biomni，研究者表示类似工具还有很多。

“原本需数小时完成的工作如今仅需几分钟。我得以将精力聚焦于真正需要人类智慧的科研环节，”合著者、加州南旧金山初创公司Phylo的联合创始人兼总裁曲元浩表示。

这些工具究竟是什么？科学家又是如何运用它们的？

这类工具常被称为“人工智能科学家”，其核心基于驱动聊天机器人的大型语言模型，协助科研人员完成文献综述、数据分析、图表生成及稿件撰写等任务。它们属于代理型AI，能将请求拆解为涉及调用外部软件系统的多个步骤。

这些科学代理不同于AlphaFold等更专业的研究工具（如蛋白质结构预测模型），但它们亦可集成定制模型。例如，总部位于伦敦的Boltz公司联合创始人兼首席执行官加布里埃尔·科索（Gabriele Corso）及其团队，利用克劳德代理设计了一种能识别两个治疗靶点的抗体，并借助该公司用于蛋白质折叠预测与设计的开源AI工具实现。

AI生成的结果与蛋白质设计者的直觉相符。尽管Corso团队未通过实验验证这些设计，但他指出，其他由AI生成的抗体已获验证。Boltz的工具是可与Claude Science及其他AI科学家互动的数十个专业软件系统之一。

英国剑桥大学免疫学家克莱尔·布莱恩特（Clare Bryant）是“联合科学家”的早期使用者，该方法用于挖掘科学文献及其他