Anthropic ने 23 सितंबर को ऐसे शोध की घोषणा की जिसमें Claude एजेंटों के बड़े समूह ने शोधकर्ताओं को पहले अवर्णित जैविक प्रणाली खोजने में मदद की। कंपनी इसे ART कहती है। Anthropic के अनुसार काम में जैविक डेटाबेस की व्यापक खोज, हजारों विकल्पों की छंटाई और फिर मानव शोधकर्ताओं के प्रयोगशाला परीक्षण शामिल थे।
घोषणा सिर्फ खोज के कारण नहीं, उसे खोजने के तरीके से भी दिलचस्प है। Anthropic कहता है कि लगभग 950 Claude एजेंटों ने करीब 21 घंटे काम किया, लगभग 210 मिलियन टोकन इस्तेमाल किए और 200 हजार से अधिक reverse transcriptases की जानकारी जांची। प्रक्रिया ने सूची लगभग 3,500 विकल्पों तक घटाई और मानव समीक्षा के लिए 20 रिपोर्ट बनाईं।
ART प्रणाली क्या है?
Anthropic के विवरण के अनुसार ART में reverse transcriptase, पास का जीन और दोहराए जाने वाले DNA अनुक्रमों का समूह है। शुरुआती प्रयोगों में समूह को छोटे RNA अणु बनाते पाया गया। हालांकि इस चरण में प्रणाली की मुख्य जैविक भूमिका अज्ञात है।
यह महत्वपूर्ण है क्योंकि घोषणा की कुछ चर्चा CRISPR से किसी हद तक समानता पर केंद्रित है। Anthropic की बताई समानता दोहराए अनुक्रमों की संरचना और आसपास के आनुवंशिक संगठन की है। अभी प्रमाण नहीं कि ART जीन संपादन प्रणाली है, प्रोग्राम की जा सकती है या DNA बदलने का व्यावहारिक टूल हो सकती है।
Claude ने अकेले शोध नहीं किया
Anthropic परियोजना को बड़ी संख्या में एजेंटों से ऐसे पैमाने पर वैज्ञानिक खोज और विश्लेषण का उदाहरण बताता है जो हाथ से मुश्किल है। हालांकि यह शुरू से अंत तक स्वायत्त शोध नहीं था।
एजेंटों ने डेटाबेस जांचे, विकल्पों का विश्लेषण किया और रिपोर्ट बनाईं। मानव शोधकर्ताओं ने आशाजनक परिणाम चुने, आगे की जांच बनाई और प्रयोगशाला परीक्षण किए। यानी कंपनी के विवरण में Claude की भूमिका महत्वपूर्ण थी, लेकिन खोज मानव छंटाई, विवेक और सत्यापन के बिना नहीं हुई।
Reuters ने बताया कि प्रणाली के केंद्र का reverse transcriptase पहले के शोध में आ चुका था। इसलिए नवीनता का दावा एंजाइम को कभी न देखे जाने का नहीं, बल्कि व्यापक प्रणाली और एंजाइम, पास के जीन व दोहराए DNA अनुक्रमों का संबंध पहचानने का है।
शोध क्या सिखाता है?
अतिरिक्त जांच में निष्कर्ष टिके तो काम उपयोगी उदाहरण होगा कि AI एजेंट वैज्ञानिकों को विशाल डेटाबेस छानने और हाथ से खोज में मुश्किल संबंध ढूंढने में कैसे मदद कर सकते हैं। यहां मूल्य मॉडल के अकेले "जीवविज्ञान करने" में नहीं, बल्कि बड़े खोज क्षेत्र को सीमित करके प्रयोगशाला जांच की दिशाएं सुझाने में है।
यह ऐसा काम है जिसमें AI प्रणालियां खास प्रभावी हो सकती हैं: दोहराई खोज, बड़ी संख्या में अनुक्रमों की तुलना, अलग स्रोतों से संकेत जुटाना और शोधकर्ता की जांच योग्य परिकल्पनाएं बनाना।
अभी क्या अज्ञात है?
शोध preprint के रूप में प्रकाशित हुआ और सहकर्मी समीक्षा अभी नहीं हुई। ART की भूमिका अज्ञात है, उसे प्रोग्राम करने की संभावना का प्रमाण नहीं दिया गया और किसी अन्य समूह ने परिणाम स्वतंत्र रूप से दोहराए नहीं हैं।
यह मापना भी कठिन है कि परिणाम का कितना हिस्सा Claude की तर्क क्षमता, कितना प्रक्रिया में जुड़े खोज व ऑटोमेशन टूल और कितना मानव टीम के कार्य चयन, छंटाई व निर्णयों से आया।
इसलिए Anthropic की घोषणा मुख्य रूप से एजेंट आधारित वैज्ञानिक शोध की संभावित दिशा का दिलचस्प संकेत है। यह अभी AI मॉडल के स्वतंत्र जैविक शोध कर सकने या ART के नया जीन संपादन टूल होने का प्रमाण नहीं है।
"खोज" शब्द पर सावधानी क्यों जरूरी है?
वैज्ञानिक शोध में कंप्यूटेशनल पैटर्न पहचानना सिर्फ एक चरण है। ART में एजेंटों ने संबंध सुझाए और रिपोर्ट बनाईं, लेकिन विकल्प चुनने और प्रयोगशाला में जांचने के लिए मानव शोधकर्ता चाहिए थे। मौजूदा डेटाबेस में प्रणाली मिलना भी नई जैविक इकाई बनाने जैसा नहीं है।
इसलिए सत्यापित होने पर उपलब्धि मुख्य रूप से ऐसे जैविक संगठन की पहचान है जिसे पहले पूरी प्रणाली के रूप में वर्णित नहीं किया गया था। अगला कदम समझना है कि वह क्या करती है, क्या अन्य संदर्भों में मिलती है और क्या निष्कर्ष स्वतंत्र रूप से दोहरा सकते हैं।