AI与生物

本周合规领域关注焦点集中在人工智能和信息安全上。最高检发布了个人信息保护典型案例，强调保护个人生物识别信息；网络安全审查办公室对美光产品进行安全审查以保障关键信息基础设施安全。市场监管总局推进法规政策修订，以促进数字经济发展公平竞争，并尝试推出刷掌支付服务。同时，知识产权法庭处理了大量抓取短视频数据的案件，显示技术领域的法律纠纷增多。海外，马斯克等人呼吁暂停AI研发，ChatGPT面临数据泄露问题，意大利已禁用并调查该应用。英发布人工智能产业发展白皮书，谷歌投诉微软涉嫌反竞争行为。这些动态反映了国家对信息安全和科技创新的监管与应对。

Meta的ESMFold蛋白结构预测模型与DeepMind的AlphaFold2相比，在短氨基酸序列中速度快了近60倍，使用ESM-2学习信息进行端到端3D结构预测，无需显性同源序列输入。该模型由Meta AI资深研究科学家Alexander Rives领导，已在GPU上实现了快速运行，并计划应用于大规模蛋白质数据的无监督学习研究。AlphaFold2的成功推动了AI在生物学中的应用，缩短了蛋白质结构预测的时间，降低了成本，对药物、疫苗开发和气候变化等领域至关重要。

BioMedGPT-1.6B是一款旨在成为生物医药领域基础大模型的通用人工智能模型，已开源供科研人员试用。项目由清华大学AIR生命科学团队主导，该团队在聂再清教授的带领下已筹备一年多。不同于现有医药专模，BioMedGPT具有多模态输入Encoder，能处理多种任务并学习关联知识。尽管目前规模和能力尚不满足一些高期待，团队目标是服务于正在相关研究中的科研人员，并通过持续优化降低模型的幻觉感。

本文采访了两位生物科学领域的专家——布鲁斯·艾伯茨和基思·罗伯茨，关于他们对人工智能在教科书写作中的作用的看法。他们认为编写教科书的关键在于人类判断力，而非ChatGPT这样的工具，因为选择关键内容、构建知识框架是教育工作者的职责。人工智能虽能提供大量信息，但无法决定哪些最重要，且过度填充可能导致学生记忆混乱。两位专家强调了教授的重要性，好的教授能够引导学生理解和掌握知识，而《问题集》这样的辅助资源对自学也很有帮助。他们正在筹备新的教科书版本，并寻找年轻作者加入团队，以确保内容的更新和质量。