Искусственный интеллект Claude от компании Anthropic впервые доказал, что может решать реальные задачи в биоинформатике лучше, чем эксперты. По данным нового исследования, опубликованного 1 мая 2026 года, модель Claude Mythos Preview справилась с 29,6% задач, которые не смогли решить даже высококвалифицированные биологи.
Эксперимент проводился на базе бенчмарка BioMysteryBench — набора из 99 задач, где правильные ответы скрыты внутри реальных биологических датасетов. В отличие от традиционных тестов, где вопросы подогнаны под очевидные решения, BioMysteryBench моделирует реальную научную работу. Эксперты получали доступ к стандартным биоинформатическим инструментам и базам данных, но даже при этом не смогли решить 23 задачи, которые были классифицированы как «human-difficult». На этом наборе Claude Mythos Preview показал результат в 29,6%, в то время как на 76 задачах, доступных экспертам, модель набрала 83%.
Однако исследователи отмечают, что стабильность результатов оставляет вопросы. При пяти повторных попытках на самых сложных задачах модель показывала не всегда одинаковые результаты, что может свидетельствовать о том, что часть побед была скорее удачным стечением обстоятельств, чем проявлением глубокого понимания.
Тем не менее, даже с учётом нестабильности, Claude начинает напоминать «быстрого исследовательского напарника»: он комбинирует различные методы, перепроверяет факты и помогает сужать пространство поиска, ускоряя работу учёных. Эксперты из Anthropic подчёркивают, что новый бенчмарк смещает фокус оценки ИИ с «чистых» задач на работу с реальными, «грязными» данными, которые часто встречаются в реальной научной практике. Это первый шаг к тому, чтобы ИИ стал полноценным помощником в исследовательской работе, а не просто инструментом для решения тривиальных задач.
По словам представителей компании, в будущем они планируют расширить набор задач и улучшить стабильность модели, чтобы сделать её более надёжным партнёром для учёных. Пока же результаты исследования показывают, что ИИ может не только конкурировать с экспертами, но и открывать новые горизонты в науке.
