La "scoperta AI" di Anthropic fa arrabbiare i biologi, e MIT Technology Review mette in dubbio l'asticella

Mercoledì scorso Anthropic ha annunciato di aver avviato all'inizio dell'anno un laboratorio di biologia molecolare. Qui gli agenti basati su Claude leggono problemi di biologia complessi e formulano congetture, mentre gli scienziati in carne e ossa eseguono esperimenti su quello che gli agenti segnalano. Secondo MIT Technology Review, l'azienda ha detto che il laboratorio ha firmato la sua prima scoperta. L'annuncio non è stato accolto bene.

Il sistema di 950 agenti ha lavorato 21 ore. Non ha trovato una sequenza di DNA del tutto nuova: ha individuato un pattern ripetuto attorno a un enzima noto, che secondo Anthropic non era mai stato catalogato prima. MIT Technology Review, in un articolo del 28 settembre ripreso nella newsletter The Algorithm, ha osservato che l'annuncio descrive il pattern come "simile" a ciò che ha portato a CRISPR, la tecnologia di editing genetico che "ha già trasformato la scienza e la medicina". È da questa impostazione che nascono i problemi.

Secondo i biologi, trovare il pattern era la parte facile

Un post diventato virale, scritto da un biologo e poi sostenuto dal presidente e amministratore delegato della casa farmaceutica Eli Lilly, sosteneva che "trovare uno strano gruppo di geni e ripetizioni è spesso la parte facile. La parte difficile, ed è da lì che nascono le vere scoperte, è capire cosa fa davvero il sistema". MIT Technology Review ha riferito che gli agenti hanno dato una mano con un po' di lavoro di routine in laboratorio. Una scoperta, secondo quella critica, è un'altra cosa.

A complicare le cose, Mario Rodríguez Mestre, biologo all'Università di Copenaghen, ha dichiarato nel fine settimana che il suo gruppo aveva già scoperto proprio questo pattern. Il New York Times ha riportato la sua affermazione, secondo MIT Technology Review. Mestre, che chiacchierava regolarmente con Claude nel suo lavoro, si è chiesto se il team di Anthropic avesse imparato dalle sue conversazioni. Anthropic lo nega, ma Mestre dice che smetterà comunque di usare Claude. La disputa conta al di là del comunicato stampa di una singola azienda. MIT Technology Review ha sostenuto che le aziende di AI non presentano i loro sistemi semplicemente come strumenti che gli scienziati possono usare, come microscopi o supercomputer. Insistono sul fatto che i sistemi stiano facendo scoperte da soli. Per alcuni biologi questo è incompatibile con il modo in cui la scienza funziona davvero, dove la nuova conoscenza nasce più spesso dalla collaborazione e da un arsenale di strumenti in continua crescita.

Il problema di matematica della porta accanto

Il pattern non è unico della biologia. MIT Technology Review ha osservato che all'inizio di questo mese OpenAI ha detto che i suoi agenti avevano risolto un problema di matematica da un milione di dollari. Un paio di settimane dopo, quasi ogni scettico dell'AI nel feed dell'autore condivideva un articolo che si chiedeva se fosse davvero quel problema di matematica a contare. L'articolo non sosteneva che la soluzione di OpenAI fosse sbagliata, solo che quel particolare risultato forse non è quello che interessa di più ai matematici. Aggiungi l'accusa di un matematico secondo cui i modelli potrebbero aver usato parte del suo lavoro senza citarlo, e la gente resta a pensare che OpenAI abbia imbrogliato oppure che la soluzione non fosse comunque importante.

Lucas Harrington, il biologo che ha scritto il post critico sull'annuncio di Anthropic, ha chiuso con un suggerimento. Le aziende di AI, ha detto, dovrebbero "alzare subito l'asticella, così quando un'AI scoprirà davvero un meccanismo biologico fondamentalmente nuovo tutti capiranno quanto sia importante". MIT Technology Review ha osservato che alzare l'asticella potrebbe essere l'ultima cosa a cui pensano Sam Altman di OpenAI e Dario Amodei di Anthropic, mentre corrono a superarsi a vicenda.

Risultati reali, domande diverse

Altrove la scienza è meno contestata. Un articolo inviato ad arXiv il 15 settembre e pubblicato sul server di preprint riporta la prima rilevazione diretta di emissione radio aurorale da un esopianeta, il gigante β Pictoris b, usando l'array MeerKAT. Gli autori, Kevin N. Ortiz Ceballos, Edo Berger e Yvette Cendes, riportano burst rapidi, ricorrenti e altamente polarizzati circolarmente, oltre a un'emissione persistente a frequenze da 0,85 a 3,5 GHz. Identificano l'emissione come radiazione maser a ciclotrone elettronico, il che implica un campo magnetico di almeno 1,25 kG sul pianeta, la prima misurazione diretta di questo tipo della forza del campo per un esopianeta. L'articolo è di 32 pagine con nove figure e tre tabelle.

In medicina, uno studio pubblicato su Cell Reports descrive un meccanismo molecolare che potrebbe spiegare perché il peso perso ritorna così spesso. Ricercatori dell'Harrington Discovery Institute presso University Hospitals e Case Western Reserve University hanno scoperto che l'obesità alterava l'attività delle cellule adipose. In questo modo l'asprosina, un ormone rilasciato dal tessuto adiposo che segnala al cervello di stimolare l'appetito, restava elevata dopo la perdita di peso. Il lavoro si concentra su TGF-β1, una molecola di segnalazione infiammatoria. Una breve esposizione a essa creava un cambiamento epigenetico duraturo, che restava per settimane dopo che i livelli di TGF-β1 erano tornati normali. Anche quando i topi perdevano tutto il peso in eccesso, le loro cellule adipose continuavano a produrre più asprosina.

"Era come azionare un interruttore che resta acceso anche dopo che hai tolto il dito", ha detto Atul Chopra, MD, PhD, autore senior dello studio e vicedirettore dell'Harrington Rare Disease Program all'Harrington Discovery Institute presso UH. "Anche dopo che i topi hanno perso tutto il peso in eccesso e TGF-β1 è tornato normale, questo interruttore nelle loro cellule adipose è rimasto azionato, mantenendo elevati asprosina e appetito. Questo ci dà una spiegazione molecolare del perché i farmaci GLP-1, che sopprimono l'appetito mentre li prendi, non possano correggere la memoria biologica di fondo che riporta su la fame una volta finito il trattamento".

Scitech Daily, che ha riportato i risultati il 28 settembre, ha osservato che le prove provenienti da dataset umani disponibili pubblicamente sostenevano il meccanismo proposto. I ricercatori devono però ancora confermare direttamente che funziona allo stesso modo nelle persone. Un laboratorio separato guidato da Seth J. Field, MD, PhD, ha confermato che il cambiamento cellulare persisteva.

Cosa tenere d'occhio

MIT Technology Review pubblicherà la sua lista 2026 delle Climate Tech Companies to Watch il 6 ottobre, un pacchetto che copre accumulo di energia, energia nucleare e trasporti. La newsletter ha anche segnalato che OpenAI ha accantonato un nuovo modello di AI, GPT-6.1 Astra, per preoccupazioni sulla sicurezza. L'azienda ha detto che "non raggiungeva del tutto l'asticella", secondo la BBC. La documentazione per l'IPO di Anthropic avverte che l'AI potrebbe minacciare l'umanità, ha riferito il FT.

Per ora, il disaccordo sul pattern enzimatico di Anthropic resta irrisolto. L'azienda nega che il suo sistema abbia imparato dalle conversazioni di Mestre con Claude. Mestre dice di aver smesso di usare Claude. E la domanda più ampia, se un'AI che segnala un pattern in una massa di dati biologici conti come scoperta, resta aperta.