Introducing our Science Blog
Anthropic запускает новый научный блог об ИИ и науке, где будет рассказывать о работе внутри компании и за её пределами, о сотрудничестве с внешними исследователями и о практических рабочих процессах для учёных, использующих ИИ. Ускорение научного прогресса — ключевая часть миссии Anthropic; эссе Дарио Амодеи «Machines of Loving Grace» описывает «сжатый XXI век», ранние признаки которого уже видны: ИИ помогает математикам находить новые доказательства, исследователям-одиночкам — проводить вычисления, прежде требовавшие целых команд, а биологам — выявлять функциональные связи генов в наборах из миллионов клеток. При этом научные способности ИИ всё ещё «в бета-версии»: модели могут галлюцинировать, льстить и застревать на тривиальных задачах, как отметил филдсовский лауреат Тимоти Гауэрс. Блог будет публиковать материалы трёх типов — «Features» (разборы конкретных результатов), «Workflows» (практические руководства) и «Field notes» (обзоры событий в области). Среди инициатив Anthropic — программа AI for Science, Claude for Life Sciences и роль ключевого партнёра в многомиллиардной Genesis Mission по ускорению американской науки с помощью ИИ.
Introducing our Science Blog
Представляем наш научный блог
We’re launching a new blog about AI and science. We’ll share work happening at Anthropic and elsewhere, our collaborations with external researchers and labs, and discuss practical workflows for scientists using AI in their research.
Мы запускаем новый блог об ИИ и науке. Мы будем рассказывать о работе, которая ведётся в Anthropic и за её пределами, о наших коллаборациях с внешними исследователями и лабораториями, а также обсуждать практические рабочие процессы для учёных, использующих ИИ в своих исследованиях.
Increasing the pace of scientific progress is a core part of Anthropic’s mission. Machines of Loving Grace describes the prospect of a “compressed 21st century” in which decades of scientific progress occur over just a few years. We’re starting to see what the early stages of that compression look like: AI is helping mathematicians to discover new proofs, individual researchers to run computational analyses that once required dedicated teams, and biologists to identify functional gene relationships across datasets of millions of cells.
Ускорение темпов научного прогресса — ключевая часть миссии Anthropic. В эссе Machines of Loving Grace описана перспектива «сжатого XXI века», в котором десятилетия научного прогресса происходят всего за несколько лет. Мы начинаем видеть, как выглядят ранние стадии этого сжатия: ИИ помогает математикам находить новые доказательства, отдельным исследователям — проводить вычислительные анализы, которые когда-то требовали целых команд, а биологам — выявлять функциональные связи между генами в наборах данных из миллионов клеток.
Just as computers took on the task of computation, AI is now taking on parts of cognition. As a side effect of this shift, work that used to require years of specialized training can increasingly be done more quickly and cheaply with AI. The rate of progress raises sociological questions about the practice of science and the role of scientific institutions: What should research apprenticeship look like? How do we maintain trust in the literature when AI becomes more central to producing it? What does it even mean to be a scientist when the bottleneck shifts from execution to management?
Подобно тому как компьютеры взяли на себя задачу вычислений, ИИ теперь берёт на себя часть познания. Побочным эффектом этого сдвига становится то, что работа, которая прежде требовала многих лет специализированного обучения, всё чаще может выполняться быстрее и дешевле с помощью ИИ. Темпы прогресса порождают социологические вопросы о практике науки и роли научных институтов: каким должно быть исследовательское наставничество? Как сохранить доверие к научной литературе, когда ИИ становится всё более центральным в её создании? И что вообще значит быть учёным, когда узкое место смещается от исполнения к управлению?
Although the pace of improvement is rapid, some of these questions may feel premature today—AI’s scientific capabilities are, in many ways, still in beta. While models already seem superhuman at certain parts of the scientific workflow, they can also hallucinate results, be overly sycophantic, and get stuck on problems a domain practitioner would find trivial. Fields Medalist Timothy Gowers captured this tension well, writing that “it looks as though we have entered the brief but enjoyable era where our research is greatly sped up by AI but AI still needs us.”
AI will alter the scientific process in ways that are only starting to become apparent. This blog will discuss the upsides and challenges of the current moment for AI and science, exploring the excitement as it unfolds.
Хотя темпы улучшений стремительны, некоторые из этих вопросов сегодня могут казаться преждевременными — научные способности ИИ во многих отношениях всё ещё находятся в бета-версии. Хотя модели уже кажутся сверхчеловеческими в определённых частях научного рабочего процесса, они также могут галлюцинировать результаты, быть чрезмерно подобострастными и застревать на задачах, которые специалист в предметной области счёл бы тривиальными. Лауреат Филдсовской премии Timothy Gowers хорошо уловил это напряжение, написав, что «похоже, мы вступили в краткую, но приятную эпоху, когда наши исследования значительно ускоряются ИИ, но ИИ пока всё ещё нуждается в нас». ИИ изменит научный процесс способами, которые только начинают проясняться. В этом блоге мы будем обсуждать как преимущества, так и вызовы нынешнего момента для ИИ и науки, исследуя весь этот захватывающий процесс по мере его разворачивания.
What we’ll cover
О чём мы будем писать
In this blog, we’ll share three main types of posts:
В этом блоге мы будем публиковать три основных типа материалов:
Features: Статьи о конкретном результате или направлении работы с достаточной детализацией, чтобы понять как саму науку, так и роль, которую сыграл в ней ИИ. Мы будем публиковать истории как от исследователей Anthropic, так и от приглашённых авторов и партнёров.Workflows: Практические руководства для исследователей, которые хотят использовать ИИ в собственной работе в различных областях естественных и формальных наук.Field notes: Обзоры событий в области, включая заметные результаты, новые инструменты и открытые вопросы.
We’re publishing two pieces alongside this introduction: Matthew Schwartz’s “Vibe physics: The AI grad student,” a spotlight on supervising Claude through a real theoretical physics calculation, and a tutorial on orchestrating long-running tasks for scientific computation.
Вместе с этим вступительным материалом мы публикуем ещё две работы: статью Matthew Schwartz «Vibe physics: The AI grad student» — рассказ о том, как Claude направляли через реальный теоретико-физический расчёт, и руководство по оркестрации длительных задач для научных вычислений.
Science at Anthropic
Наука в Anthropic
Anthropic has several initiatives aimed at accelerating scientific progress. Our AI for Science program provides API credits to researchers working on high-impact projects across biology, physics, chemistry, and other fields. Claude for Life Sciences is dedicated to making Claude useful for life sciences researchers and R&D teams, with partnerships across research institutions, pharma, and biotech. We recently shared some early results of these programs. And we’re a core partner in the Genesis Mission, a multi-billion-dollar initiative across industry, academia, and government to accelerate American science with AI.
У Anthropic есть несколько инициатив, направленных на ускорение научного прогресса. Наша программа AI for Science предоставляет кредиты на API исследователям, работающим над высокоэффективными проектами в биологии, физике, химии и других областях. Claude for Life Sciences посвящён тому, чтобы сделать Claude полезным для исследователей в науках о жизни и команд R&D, с партнёрствами в исследовательских институтах, фарме и биотехе. Недавно мы поделились первыми результатами этих программ. И мы являемся ключевым партнёром Genesis Mission — многомиллиардной инициативы с участием индустрии, академических кругов и государства, направленной на ускорение американской науки с помощью ИИ.
Beyond these dedicated efforts, researchers across Anthropic are working to improve our models' core scientific capabilities and safely accelerate AI-assisted discovery. Many come from biophysics, chemistry, and neuroscience. We'll be reporting on their work and on efforts elsewhere in the field.
Помимо этих специализированных усилий, исследователи по всей Anthropic работают над улучшением базовых научных способностей наших моделей и безопасным ускорением ИИ-ассистированных открытий. Многие из них пришли из биофизики, химии и нейронауки. Мы будем рассказывать об их работе и об усилиях в других местах этой области.
If you have something you want to see covered here, please reach out to us at scienceblog@anthropic.com.
Если есть что-то, что вы хотели бы здесь увидеть, напишите нам по адресу scienceblog@anthropic.com.
Related content
Связанные материалы
2028: Two scenarios for global AI leadership
2028: два сценария глобального лидерства в ИИ
Our views on the AI competition between the US and China.
Наши взгляды на конкуренцию в сфере ИИ между США и Китаем.
Teaching Claude why
Обучая Claude понимать «почему»
New research on how we've reduced agentic misalignment.
Новое исследование о том, как мы снизили агентную рассогласованность.
Natural Language Autoencoders: Turning Claude’s thoughts into text
Natural Language Autoencoders: превращаем мысли Claude в текст
AI models like Claude talk in words but think in numbers. In this study we train Claude to translate its thoughts into human-readable text.
ИИ-модели вроде Claude говорят словами, но думают числами. В этом исследовании мы обучаем Claude переводить свои мысли в читаемый человеком текст.
Subscribe to Anthropic Science
Подпишитесь на Anthropic Science
Features on AI-assisted discoveries, practical workflows, and field notes across the sciences.
Материалы об ИИ-ассистированных открытиях, практические рабочие процессы и заметки из разных областей науки.