Claude Science от Anthropic — приложение для data science, которое выдумывает ссылки

AI-стенд, который обещает весь исследовательский конвейер

Anthropic выпустила Claude Science — бета-версию «AI-стенда для учёных», который работает как локальный сервер с браузерным интерфейсом и берётся вести исследовательский проект от начала до конца: обзор литературы, разбор данных, анализ, готовые к публикации графики и рукописи, с воспроизводимой историей артефактов. В комплекте 60+ отобранных навыков для наук о жизни и коннекторы к научным базам вроде UniProt, PDB, Ensembl, ChEMBL и GEO, плюс модели NVIDIA BioNeMo и вычисления, которые масштабируются от ноутбука до HPC-кластера по SSH.

Главная фишка — постоянный агент-рецензент, который работает в фоне во время сессии: сверяет ссылки с источниками, помечает числа, которые не удаётся привязать к доказательствам, и ловит графики, не совпадающие с породившим их кодом. Claude Code и Cowork такого автоматически не делают. Архитектура «локальный сервер плюс проброшенный интерфейс» — осознанный выбор, а не случайность, и один из комментаторов понял почему.

Те, кто реально с этим работает, разошлись во мнениях

Самую весомую защиту дал человек, у которого есть прямое право голоса. Бывший инженер Anthropic, собравший один из подключённых к запуску инструментов, доказывал, что настоящая ценность — в скучной сантехнике:

«Интегрировать эти инструменты и базы данных сложно и долго. Если единственным итогом продукта станет то, что для LLM появятся хорошие API, эффект будет колоссально позитивным. Многие базы данных в вычислительной геномике до сих пор доступны только через FTP!» — автор HPC-коннектора Biomni, экс-Anthropic

Архитектура вызвала понимающий кивок и у того, кто строил ровно такие среды. Закрытые данные фармы и биобанков лежат внутри Trusted Research Environments, где нельзя запустить настольное приложение, но можно пробросить интерфейс JupyterLab, и Claude Science устроен именно так:

«Claude Science гораздо больше похож на то, что можно представить запущенным в одной из таких жёстко ограниченных сред данных… чем [Claude Code].» — руководитель команды, построившей TRE для NIH All of Us

Потом пришли отчёты тех, кто попробовал руками, и они оказались жёстче. Преподаватель медиаинформатики прошёл обзор литературы и увидел, как инструмент буксует:

«Этот DOI разрешился в неправильную статью. Дай-ка я найду верные опорные статьи прямым поиском по названию и автору… Он галлюцинирует ссылки.» — преподаватель медиаинформатики Регенсбургского университета

Data-scientist указал на подмену в названии: интерфейсы, набитые кодом на pandas и графиками, выдают, что это data science, а «наука» здесь — лишь data-science-срез наук о жизни. Постдок по вычислительной молекулярной биологии из McGill/MILA и другие отметили: ни ACM/IEEE, ни наук о Земле, ни физики. Под всем тредом шло и более широкое беспокойство: инструмент, созданный «штамповать» статьи, целится в область, которая и так тонет в потоке низкокачественных публикаций.

«Наука страдает не от нехватки статей. Она страдает от нехватки хороших статей.» — инженер, сформулировавший, где настоящее узкое место

Заключительное напряжение связано с тем, кто именно этим воспользуется. Исследователь по вычислительной биологии попробовал инструмент на дизайне РНКи-биопестицидов и получил рабочий, но наивный ответ с одного захода, с реальными оговорками про правила дизайна для млекопитающих. А потом система безопасности Opus 4.8 пометила сессию прямо посреди работы. Агент-рецензент, проверяющий ссылки, это ровно то, что нужно галлюцинирующему инструменту; но поймает ли он собственные выдумки до того, как они попадут в рукопись, не пообещает ни одно демо.