文章主题：蛋白质生成, 基因测序, ChatGPT
出品丨虎嗅科技组
作者丨苏北佛楼蜜
编辑丨陈伊凡
题图丨视觉中国
🌟2022年底，计算生物领域的创新突破！两位科研巨擘Casey Greene和Milton Pividori携手推出独特实验，颠覆传统！他们巧妙地借助非科学家的力量，让一篇篇严谨的生物学研究论文焕然一新。在其中一份论文修订中，令人惊讶的是，助手竟在公式引用上揪出了隐藏的错误，精准且高效。这样的审稿过程不仅顺利完成，而且价格亲民，每份仅售$0.50美元，性价比超乎想象！🚀SEO优化提示：使用关键词“计算生物学家”、“实验创新”、“非科学家助手”、“论文修订”、“错误发现”和“审稿费用”，同时保持内容连贯性和信息准确性。
这名助手并非人类，而是一种名为GPT-3的人工智能算法。
“这将帮助我们提高研究人员的工作效率。” 科学家对此感到震惊。
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ChatGPT与生物技术的结合
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昨日，微软（Microsoft）公司表示，将把ChatGPT整合到搜索引擎Bing和网络浏览器中，谷歌（Google）公司也在今日展示了其名为Bard的人工智能对话系统。这些系统可以根据用户提供的复杂问题，提供全面而综合的回答，小到制定详细的旅行计划，大到分析公司的运营策略。
ChatGPT在生物技术上最有前景的应用似乎是在蛋白质生成和基因测序领域。
🌟 Profluent, a biotech giant based in 🌅 California, has made headlines with its groundbreaking use of AI-driven technology, similar to ChatGPT. They have successfully developed novel antimicrobial proteins that have been proven effective in lab settings, combatting细菌 with precision. 🧬 Their innovative approach to healthcare is a testament to the power of AI in driving scientific advancements and enhancing our defense against infectious diseases. Stay tuned for more on this game-changing discovery! 💪 #ProfluentTech #AntibioticsAI
这一模型名称为ProGen，是一种大型语言模型 (LLM)，它利用大量文本作为训练数据，开发分析和生成语言的能力——类似于ChatGPT，但 Progen的语言是蛋白质语言。
🌟利用AI和🔥大型语言模型力量，如ChatGPT背后的先进技术，我们致力于探索生物学的深层语言模式。这涉及训练模型理解并生成描述生命科学的关键术语，从而开启创新之旅——创造具备医疗潜能的新型蛋白质序列。🚀
🌟 ProGen 已经创造了令人惊叹的一百万独特人工艺序，科研专家们在这海量选项中精挑细选，最终聚焦于一百个候选化合物。其中有惊人的66个表现出与强大抗菌剂——鸡蛋清溶菌酶相似的活性，作为实验验证的关键标准。🚀
该团队随后选择了五种新型抗菌蛋白，并测试了它们对大肠杆菌的抵抗力。其中两种新蛋白质能够杀死细菌。
同时，X射线成像显示，尽管这些抗菌蛋白的氨基酸序列与任何已知的天然蛋白相差超过30%，但它们仍然折叠成与”天然表亲们”几乎相同的形状。
这项研究可能意味着，未来我们能通过与AI合作，创造本不属于自然界的蛋白质，并将这些蛋白质赋予不同的功能，人类成为了微观世界里的上帝。
攻克蛋白质后，ChatGPT似乎又开始朝着基因高歌猛进。
科技公司Nvidia在今年的JP摩根医疗健康大会称，随着新一代基因组测序速度的不断加快和成本的不断降低，目前我们测序基因组DNA的能力已经超越了分析DNA序列并从中获取洞见的能力。而更快速有效地处理海量的基因组序列信息离不开人工智能。
大型语言模型通过可以分析人类语言一样分析DNA序列，以此加快基因组的拼接、基因突变的发现，并且用人类对话的方式将发现表述给研究人员。
比如，整合ChatGPT的基因测序分析系统可能在处理患者的基因组测序数据后给出——“这名患者的某基因上的突变可能导致罕见遗传病A”的结论，它似乎代替了医生。
ChatGPT是万能的吗？
一切的发现和应用似乎都朝着好的方向前进。但面对似乎全能的工具，随之而来的是人类的反思和“批判”。它是万能的吗？
部分看客也跟着给出了自己的答案：不是。
首先，我们开始思考翻译和替代的准确率？
比如，目前大型语言系统的缺陷在于“提供信息的真实度有待提高”。由于ChatGPT基于对已有语言数据的学习提供回答，它的回答也受到数据库中不真实、有偏见、或者过时知识的影响。
这可能意味着对于专业性强的话题，如果大型语言系统没有经过足够专业数据的训练，很可能提供错误的回答。对于不了解专业知识的普通人来说，无法侦辨虚实。
此外，由于海量的数据训练是保证ChatGPT的基础，因此在数据的输入过程中，可能存在历史偏见等遗留问题，种族、性别、文化、年龄歧视等不良因素都会隐匿在其中。想要人工剔除是十分困难的事情，如何防止ChatGPT根据这些数据输出有害言论是需要解决的另一个挑战。
在Nature上发表的最新评论中，有研究人员指出，建立使用ChatGPT的规范和法规至关重要，才能确保这一技术被正当、透明、公平的使用。
开发者比评论人更清楚这其中隐藏的问题。去年9月，Google子公司DeepMind发表了一篇关于名为Sparrow的“对话代理”的论文4，该公司的首席执行官兼联合创始人 Demis Hassabis 表示，该论文将在今年以私人测试版的形式发布。谷歌的目标是开发甄别包括引用消息来源的能力在内的功能。
一些科学家也认为，目前，ChatGPT还没有接受足够专业的内容培训，无法对技术主题有所帮助。Kareem Carr是哈佛大学的生物统计学博士生，当他在工作中试用时感到不知所措。
“我认为ChatGPT 很难达到我需要的水平。”他说。
因此，一些科技公司正在根据专业科学文献对聊天机器人进行培训，尽管它们也遇到了自己的问题。
去年11月，拥有Facebook的科技巨头Meta发布了一个名为Galactica的法学硕士项目，该项目接受过科学摘要培训，旨在使其特别擅长制作学术内容和回答研究问题。
但测试中仍然出现了问题，目前该演示已从公共访问中撤出。
对此，“不再能通过随意滥用它来获得乐趣了。”Meta 的首席人工智能科学家Yann LeCun在推特上略显愤懑地回应道。
种种小小的不愉快背后，可能意味着ChatGPT的果实并未完全成熟。狂欢之余，子弹仍需飞一会儿。
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