Il 10 agosto 2026, Anthropic ha pubblicato che una versione non rilasciata di Claude ha migliorato il limite inferiore noto per la frazione di zeri della funzione zeta di Riemann che soddisfano l’ipotesi di Riemann — da 41,6% a 67,2%. Non è la dimostrazione dell’ipotesi (aperta dal 1859, con una taglia di un milione di dollari), ma è un risultato matematico originale validato dai matematici interni Levent Alpöge e Ralph Furman e dagli esperti esterni Brian Conrey e Dan Goldston, e formalizzato da Claude stesso in Lean — il sistema di verifica formale che permette a una macchina di certificare meccanicamente ogni passaggio logico della dimostrazione. La circostanza in cui è avvenuto è rilevante quanto il risultato: un membro dello staff non matematico, Jarred Sumner, ha detto a Claude di «fare un tentativo serio» con l’ipotesi di Riemann. Claude ha generato 650 idee senza successo, poi — sollecitato a riprovare — ha coordinato circa 60 subagenti per un giorno e mezzo: tra loro hanno eseguito 2.400 comandi shell, scritto centinaia di script Python, scaricato 54 paper dall’arXiv per verificare che il risultato non fosse già noto, e si sono revisionati a vicenda. I messaggi di Sumner durante il processo erano per lo più varianti di «vai avanti» e «credi in te stesso». Il risultato tecnico si innesta su un filone recente — lavori di Aryan e di Baluyot, Goldston, Suriajaya e Turnage-Butterbaugh che permettono di usare le tecniche di Montgomery del 1973 senza assumere la verità dell’ipotesi — cui Claude ha combinato un paper di Bombieri del 2000; la combinazione consente di superare il precedente stato dell’arte. Claude era scettico sulla propria capacità di produrre risultati originali — forse, scrive Anthropic, perché «ha appreso durante il training della difficoltà dei problemi aperti in matematica e dei limiti dei modelli AI». La stessa sessione aveva già prodotto, in una nota a piè di pagina, una confutazione della congettura Jacobiana.
Un paper di Anthropic che mette Claude alla prova sulla spettroscopia NMR — l’analisi che permette ai chimici di “leggere” la struttura molecolare di un composto da una firma spettrale. Opus 4.7 risulta competitivo con i software specializzati nella predizione diretta (struttura → spettro) e capace di lavorare nella direzione inversa (spettro → struttura) da soli dati 1D — cosa che oggi richiede strumenti dedicati e competenze specifiche. Il punto non è la performance tecnica in sé: è che un modello linguistico generalista sta cominciando ad abbassare le barriere di accesso a una disciplina che, per definizione, consiste nel manipolare la natura della materia. Come la tecnica CRISPR-Cas9 ha reso editabile il genoma anche fuori dai grandi centri di ricerca, un’interfaccia in linguaggio naturale per la chimica potrebbe avvicinare alla disciplina ricercatori di altre aree, studenti, e chiunque abbia bisogno di ragionare su strutture molecolari senza un dottorato in tasca. Interessante anche la prospettiva didattica: non uno strumento che sostituisce l’apprendimento, ma uno sgabello — nel senso che ho provato a esplorare altrove — che consente di arrivare dove prima non si riusciva a stare in piedi.
Kevin Kelly ripubblica un saggio che aveva scritto nel gennaio 2006: quattordici speculazioni sul futuro del metodo scientifico. Sono rimaste sostanzialmente invariate — e questo è il punto. Venti anni dopo, molte leggono come una descrizione del presente: il «Theory-less Pattern Augmentation» (AI che trova pattern senza una teoria previa) è esattamente ciò che sta accadendo con AlphaFold e con i modelli linguistici applicati alla ricerca; gli «AI Proofs» (sistemi esperti che verificano la logica degli esperimenti) stanno entrando nei workflow di peer review; la «Wiki-Science» (migliaia di collaboratori su un paper mai finito, con strumenti di tracking dei contributi) descrive già alcune esperienze di scienza distribuita post-COVID; le «Zillionics» (fiumi di dati da sensori ubiqui 24/7) sono la premessa di qualunque ricerca medica e ambientale contemporanea. Il saggio vale soprattutto come oggetto epistemologico: dimostra che il metodo scientifico — inteso non come insieme di protocolli fissi ma come struttura vivente di acquisizione della conoscenza — si modifica continuamente, e che queste modifiche seguono in modo quasi deterministico la disponibilità di nuovi strumenti computazionali. La tesi di fondo è riassumibile così: ogni nuova tecnologia dell’informazione cambia prima cosa sappiamo, poi come lo sappiamo, infine come cambiamo il modo in cui cambiamo. Kelly chiude ammettendo che i metodi realmente nuovi fra quarant’anni saranno probabilmente quelli che nessuno ha ancora pensato.