文章主题:蛋白质生成, 基因测序, ChatGPT

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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之力,让一篇篇严谨的学术论文焕发新生。在一篇备受瞩目的生物学研究中,这位非科学英雄不仅精准修正了公式错误,更助力论文顺利通过严谨审阅,全程透明,费用亲民,每份仅售$0.50美元!🚀这不仅是科研协作的新模式,更是知识传播的高效典范。让我们共同见证这场学术界的革新风暴!🏆

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。

🎉🚀ChatGPT的横空出世,无疑在全球科技领域掀起了热议风暴!🌍各大巨头纷纷表态,将积极拥抱这一通用大模型,将其融入业务版图。💡无论是欢欣鼓舞还是深思熟虑,ChatGPT带来的影响已远远超出了技术本身。它开启了无限可能,引领着创新潮流。生物技术界,如何巧妙地搭乘这股ChatGPT的东风呢?🌱生物科技与人工智能的交汇点,正是我们探索的方向。基因编辑、药物研发等传统领域,将有机会通过ChatGPT实现数据驱动的精准优化。🔬同时,新兴的生命科学应用,如个性化医疗和生物信息学,也可能因ChatGPT而加速发展。ChatGPT不仅提供了一个交流平台,更是一个知识与创新的催化剂。生物科技工作者需紧跟其步伐,不断学习和适应,以确保在变革中保持领先地位。📚让我们共同期待,在这个技术与生命交汇的时代,生物科技如何借助ChatGPT的力量,创造出更多奇迹!🌟

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 powerhouse based in California, has made headlines with its groundbreaking use of AI-driven technology resembling ChatGPT. Their innovative creation – novel antimicrobial proteins – have been rigorously proven to effectively combat bacteria in lab settings. 🧬🔍These cutting-edge proteins are not just another buzzword; they represent a significant leap forward in the fight against antibiotic resistance, safeguarding public health with their advanced, AI-powered capabilities. Profluent’s commitment to science and technology is evident in their pioneering work, positioning them as a leader in the field. 🚀🌟For more information on this revolutionary breakthrough or to learn how they’re driving change in the biotech industry, visit [Company Website] (replace with actual URL) for in-depth insights and updates. 📊🌐

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,我们致力于探索生物学的内在语言,然后运用这些知识去创造🚀新蛋白质,它们可能就是未来医疗领域的革新者。通过ChatGPT等先进技术的支持,我们旨在生成能够治愈疾病的创新解决方案,让生命科学更上一层楼。记得关注我们,一起见证科技如何改变健康!🌍

🌟 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,最终聚焦了100个候选者。其中有66个表现出非凡的能力,如同熠熠生辉的鸡蛋清溶菌酶一样,它们在实验室中闪耀着积极的验证光芒。🌟 #ProGen研究# #化学反应里程碑# #实验室合成突破

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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