Claude模型自主选择基因疗法为小鼠做脑手术

发布时间 2026-10-31
来源 The Decoder
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智能总结

Exin Therapeutics 团队让运行在 Claude Sonnet 5 上的 AI agent 在癫痫小鼠模型上自主完成脑部基因疗法手术。团队提供 19 种候选疗法、带摄像头的电动手术设备和唯一指令“减少癫痫发作”,agent 自行选定药物、脑区和立体定向坐标,并从三篇论文推导注射坐标,术中做了 32 次观察。

Matthias Bastian 查看 Matthias Bastian 的 LinkedIn 个人资料 2026 年 10 月 30 日

由 THE DECODER 提供提示词、Nano Banana Pro 生成

要点

  • 一个运行在 Claude Sonnet 5 上的 AI agent(智能体)为小鼠脑部手术选定了药物、脑区和注射坐标,随后通过电动手术装置控制了整个手术过程。
  • 据初创公司 Exin Therapeutics 的 Gabriel Ocana-Santero 介绍,这是 AI agent 首次既选定治疗方案、又亲自将其递送到活体哺乳动物体内。
  • 手术进行到中途,该 agent 在检测到校准错误后拒绝继续操作,不愿超出自身的安全限制。

一个 AI agent 为癫痫小鼠模型选定了药物、靶区与手术坐标,并实施了手术。中途它拒绝绕过一项安全限制。

团队向 Claude Sonnet 5 提供了一份包含 19 种候选基因疗法的清单、一个由研究人员诱发癫痫以测试疗法的癫痫小鼠模型,以及一台带摄像头的定制电动手术设备。它收到的唯一指令是减少小鼠的癫痫发作。

据 Exin Therapeutics 联合创始人兼 CEO、牛津大学博士生 Gabriel Ocana-Santero 介绍,该 agent 自行选定了药物、脑区和立体定向坐标。他在 X 上的一系列帖子中描述了这一过程。

agent 如何选择疗法与靶点

该 agent 首先分析了这种特定模型中癫痫发作的产生机制,然后提出了一种增强大脑中特定抑制性信号通路的疗法。它选择了一个被科学文献认定为此类癫痫发作起源点的脑结构。

它否决了第二个可能的靶区,并给出了详细理由,认为该区域的效果太不可靠,且在一项研究中针对它本应治疗的那种精确癫痫类型未能奏效。该 agent 从三篇科学论文中推导出注射坐标,交叉核对了参考点,并对数值取平均。它还自行设定了注射体积、速度和等待时间。

Ocana-Santero 表示,手术过程中,该 agent 通过摄像头观察手术视野,共进行了 32 次观察。它跟踪注射过程,并报告是否观察到出血。

安全防护措施在手术中途起了反作用

一位持证兽医批准了每一个不可逆步骤,并握有可立即切断所有电机电源的实体急停开关;同时,整套系统还强制执行固定限制,例如注射体积上限,该 agent 被明令禁止绕过这些限制。

但这些防护措施反而给团队带来了麻烦。在一次连接中断后,该 agent 检测到其计算出的目标位置超出了设备的物理运动范围,于是拒绝继续操作,即便重新启动校准也未能改变其判断,随后又进行了第三次尝试。

事实证明该 agent 是对的,因为此前一次暂停期间的人工调整使控制系统出现了偏差。尽管台上是已被麻醉的动物,Ocana-Santero 仍无法说服它继续操作,最终不得不手动修改代码。

这一事件凸显了 AI 对齐问题,即如何让 AI agent 可靠地遵循人类意图。Ocana-Santero 写道:“这是一次令人沮丧的经历,但也揭示出我们会在多大程度上依赖这些模型,以及当它们在一个时间紧迫的手术中途直接说‘不’时会发生什么。”

模型选择也反映了对齐挑战,因为 Sonnet 5 是唯一愿意从头到尾执行这场活体手术的模型。能力更强的 Claude Opus 5.5 和 Opus 5 都拒绝了,Opus 5 表示它无法保证完成手术,而在针头插在被麻醉动物大脑中的情况下停下,比根本不开始更糟。

AI agent 首次独立治疗活体动物

尽管自主手术机器人早已存在,且机械精度高于他的实验室设备,但 Ocana-Santero 指出,在以往案例中,始终由人类选择手术,机器人只负责执行。而在这次案例中,该 agent 既选定了治疗方案和大脑靶点,又对活体动物实施了手术。

Ocana-Santero 写道:“据我所知,此前没有任何 agent 先选定治疗方案和大脑靶点,再将其递送到活体哺乳动物体内。”他将这种方法称为“in vivo lab in the loop”(活体实验室在环),即让 AI agent 全面接入实验室的实验能力,Anthropic 也在通过其“Model Hardware Standard”推进类似工作。

据 Ocana-Santero 介绍,小鼠恢复良好。后续预计会发布一份技术报告。这些结果尚未经过同行评审。

近期两项针对最新大语言模型的实验表明,它们作为机器人控制单元的能力已显著提升,但在这一角色中的对齐是一个独有的问题。

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