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12月科技突破！两位计算生物巨擘Casey Greene与Milton Pividori引领了一项创新实验，他们携手非科学家助手，颠覆传统科研模式！🔍论文改进建功，精准无误！在一篇生物学研究中，这位神秘的助力者不仅找出并修正了公式错误，更是让严谨的审稿流程顺利进行。平均每篇论文只需微不足道的$0.50，却保证了学术质量的坚守。💰这样的合作，既降低了科研成本，又提高了效率，为科学界带来了清新的气息。他们的实验不仅展示了跨界协作的力量，也证明了透明与专业并存的价值。🌍让我们一起期待更多这样的创新实践，用智慧和诚意推动科学发展！🏆#Casey Greene #Milton Pividori #科研合作 #论文改进建功
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，欲将这款通用大模型融入自家业务，这场创新盛宴让人心潮澎湃。🔍然而，这股热潮也引发了对传统行业格局的深思——ChatGPT的影响远超技术本身，其潜在价值难以估量。生物技术界，如何巧妙地搭乘ChatGPT的东风呢？🌱生物科技与人工智能的交汇点，是未来发展的关键。ChatGPT的强大能力，如自然语言处理和知识图谱构建，为精准医疗、基因编辑等领域带来了前所未有的机遇。👩🔬科研人员可以借此优化研究流程，加速新药研发进程。同时，生物信息学和数据分析也可能迎来革命性升级，ChatGPT的语义理解和推理能力将帮助科学家更深入地解析复杂数据，揭示生命奥秘。📊此外，教育领域也将受益，ChatGPT有望成为个性化学习的得力助手，为学生提供个性化的知识讲解和实践指导。生物科技行业需保持敏锐，抓住ChatGPT带来的变革机遇，同时也要防范潜在挑战，确保技术与伦理的平衡。🚀让我们共同期待，这个通用大模型如何引领生物技术领域开启新篇章！🌐#ChatGPT #生物科技 #创新应用
ChatGPT与生物技术的结合
🌟2020年度科技巨头OpenAI的力作，一款引领革命的生成式AI对话神器横空出世！它以惊人的创造力，让文字游戏变得无所不在——从散文诗篇到编码秘籍，再到学术论文的精雕细琢，一切皆可轻松应对。🚀无论何时何地，只需轻轻一点，就能见证智能的力量如何重塑创作边界。🌍欲了解更多这股人工智能浪潮的深度解析，敬请关注我们的最新文章，让科技点亮你的思维之光！💡
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 revolutionized the game with its cutting-edge AI-driven protein innovation. Their groundbreaking creation, similar to ChatGPT’s prowess, has been proven effective in eradicating bacteria in lab settings 🧬💪. Stay tuned for the future of抗菌 technology with Profluent at the forefront! #ProfluentTech #AntibacterialProtein #InnovativeAI
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，我们致力于解析生物领域的专业术语，通过这些技术，我们能创造出具备医疗潜能的革新性蛋白质，旨在为健康带来革命性的突破。🌱
🌟 ProGen 已经创造了令人惊叹的百万独特人工艺序，科研者们在这海量选项中精挑细选，提取出了宝贵的100个样本进行实验室合成试验。其中，66个实验结果尤为亮眼，它们展现出与鸡蛋清溶菌酶相似的功能反应，堪称积极对照的典范。🚀
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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