Am 23. September 2026 hat Anthropic eine neue Forschungsgruppe für Biologie vorgestellt und gleich ein erstes Ergebnis mitgeliefert: Claude-Agenten hätten im Erbgut von Bakterienviren ein bisher unbeschriebenes Enzymsystem entdeckt, dessen Aufbau an die Genschere CRISPR erinnert (Anthropic). BornCity meldete, 950 KI-Agenten hätten das System nach 21 Stunden gefunden.

Ich schreibe hier oft über Agenten, die ihren Rahmen verlassen. Dieser Fall zeigt einen Aufbau, in dem Menschen Ziel, Grenzen und Prüfung gesetzt haben. Deshalb lohnt der Blick in das Preprint, in dem das Team den Ablauf beschreibt.

Was die Agenten tun sollten

Das Team hat einen schriftlichen Forschungsauftrag verfasst. Die Agenten sollten neue Systeme rund um Reverse Transkriptasen finden, also Enzyme, die RNA in DNA umschreiben, und zwar über bisher unbekannte Partnergene. Den genauen Wortlaut hat Anthropic nicht veröffentlicht.

Auch der Rahmen stammt vom Team. Der Auftrag wurde in fünf Stufen zerlegt, jede endete mit einer automatischen Abschlussprüfung, erst danach begann die nächste. Jede Teilaufgabe erledigte ein Agent, ein zweiter prüfte Plan und Ergebnis. 49 von 119 Aufgaben gingen mindestens einmal zur Überarbeitung zurück, 98 hatten die Agenten selbst angelegt. Gearbeitet wurde in einer abgegrenzten Rechenumgebung mit vorgegebenen Datenbankzugängen. Während der Suche griff kein Mensch ein.

Hinter der Zahl 950 stehen laut Preprint 949 Sitzungen, von denen höchstens 58 gleichzeitig laufen durften, zusammen 77 Agentenstunden in 21,5 Stunden und 215,6 Millionen Token. Das Modell war Claude Mythos 5. Was die Suche gekostet hat, sagt Anthropic nicht.

Was die Agenten gefunden haben

Aus 1,94 Milliarden Proteinclustern filterten die Agenten rund 200.000 Reverse Transkriptasen heraus und untersuchten 17 Kandidatenfamilien genauer. 14 davon fielen noch während der Suche heraus. Am Ende standen 19 Berichte, die ein Richtermodell, ebenfalls Mythos 5, in paarweisen Vergleichen ordnete. Der Bericht über das neue System landete auf Platz drei.

Der Fund lag außerhalb des Auftrags, der nach Partnergenen fragte. Ein Agent las in einer Folgeaufgabe die rohe DNA neben einem Enzym aus Riesenphagen und erkannte darin eine Reihe sich wiederholender Abschnitte. Das Enzym selbst kannte man aus früheren Studien. Neu ist nach Anthropics Darstellung die Verbindung aus dieser Wiederholungsreihe und einem eigenen Partnergen. Das Team nennt das System ART.

Im Labor haben Menschen das System in Kolibakterien eingebracht. Die Wiederholungsreihe wird dort in einzelne kurze RNA-Stücke abgelesen, ein Muster, das man von CRISPR kennt. Das Preprint hält selbst fest, dass weder die Aktivität des Enzyms noch seine Funktion gezeigt ist. Begutachtet ist die Arbeit nicht, vorab gelesen haben sie Feng Zhang vom MIT und drei weitere Fachleute. Zhang hält den Befund für spannend und untersuchenswert. Das Team hat dieselbe Suche danach zehnmal wiederholt, in keinem dieser Läufe fiel die Wiederholungsreihe auf.

Wer an diesen Enzymen schon forscht

Am 27. September berichtete die New York Times, nachzulesen auch in der Irish Times, dass Mario Rodríguez Mestre von der Universität Kopenhagen mit Kolleginnen und Kollegen seit vier Jahren an diesen Enzymen forscht. Eine Fachveröffentlichung gibt es noch nicht, Entwürfe hat Mestre aber in Gesprächen mit Claude geteilt. Anthropic erklärt, keine veröffentlichte Arbeit zu dem System zu kennen, und Claude sei nicht mit Nutzergesprächen trainiert worden. Mestre sagt selbst, ohne Einblick in die Arbeit der Agenten lasse sich nicht sicher sagen, ob die Kopenhagener Forschung sie geleitet hat. Seth Shipman von den Gladstone Institutes sagte der Zeitung: „Viele von uns kennen diese Systeme.”

Ich lese das so, und es ist meine Lesart: Hier zeigt sich, was ich meine, wenn ich sage, dass die Hersteller KI verstehen, aber nicht Verstand (Sie verstehen KI. Sie verstehen nicht Verstand.). In Datenbanken steht, was veröffentlicht ist. Was Fachleute seit Jahren untereinander besprechen, steht dort noch nicht. Wissen entsteht zwischen Menschen, lange bevor es jemand aufschreibt. Ob ART neu ist, wird die Fachgemeinschaft klären.

Was sich nicht übertragen lässt

Die Agenten haben gelesen, gerechnet und Berichte geschrieben. Alles mit Folgen in der Welt lag bei Menschen: welche Berichte weiterverfolgt werden, welches Experiment läuft, was veröffentlicht wird. Ein falscher Kandidat kostet hier einen Laborversuch. In einem Unternehmen verschicken Agenten E-Mails und ändern Kundendaten, ein Fehlgriff landet bei Kundinnen und Kunden. Das unterscheidet diesen Aufbau auch von dem Versuch, in dem Agenten mit widersprüchlichen Zielen einander die Zugänge entzogen. Dort teilten sie sich eine Umgebung mit weitreichenden Rechten, und für Konflikte war niemand zuständig.

Außerdem hat Anthropic alles selbst gestellt: Modell, Umgebung, Richtermodell, Labor und Bericht. Das Team schreibt, dass seine Urteile über die Vorschläge in die Anweisungen an Claude zurückfließen, damit das Modell den wissenschaftlichen Geschmack des Teams nachahmt. Auch das ist meine Lesart: Das ist ein eingebautes Bekenntnis, und hier sagt der Anbieter es ausnahmsweise dazu. Sogar die Gewichte des Richtermodells stehen im Preprint: Wirkung 35 Prozent, Neuheit 30, Stichhaltigkeit 25, Umsetzbarkeit 10.

Was Organisationen aus diesem Aufbau übernehmen können

  • Das Ziel schreiben Menschen auf. Ein Auftrag in Textform, zerlegt in Stufen, jede mit einer Prüfung am Ende.
  • Zwei Rollen je Aufgabe. Ein Agent arbeitet, ein zweiter prüft und schickt zurück, was nicht trägt. Was daraus folgt, entscheidet ein Mensch.
  • Agenten werten aus, Menschen geben frei. Jede Handlung mit Wirkung nach außen braucht eine menschliche Freigabe.
  • Das Aussortieren einplanen. 14 von 17 Kandidaten fielen heraus. Für die Prüfung braucht es Zeit und Fachleute.
  • Mehrere Läufe vergleichen. Anthropics Fund tauchte in zehn Wiederholungen nicht wieder auf.
  • Kriterien aufschreiben, Schritte protokollieren. Wer Vorschläge maschinell ordnen lässt, legt die Gewichte offen. Anthropic konnte anhand der Sitzungsprotokolle nachvollziehen, wie der Fund zustande kam.

Quellen