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，让一篇篇严谨的学术论文焕发新生。在其中一篇论文修订过程中，令人惊讶的是，助手竟在公式引用上揪出了一个小错误，但这并未阻碍审稿进程，反而以超乎想象的性价比完成——每份论文仅售$0.50，价值远超其价格！🌟
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！💡各大巨头纷纷宣布拥抱这一通用大模型，将其融入业务战略，期待乘风破浪。🔍人们对此或兴奋雀跃，或深思其对未来的影响，它的潜力似乎已经超越了技术本身。🚀在千变万化的应用场景中，生物技术行业如何巧妙地搭乘ChatGPT这辆创新列车，成为业界关注的焦点。🔬生物科技企业需要敏锐洞察，寻找与ChatGPT无缝对接的创新点，以实现技术升级和业务拓展。🌱无论是药物研发、精准医疗还是生物信息学，ChatGPT都可能带来革命性的变革，引领行业迈向新的高度。让我们期待生物技术与ChatGPT的深度合作，共同开启科技与生命科学的新篇章！🌐👩🔬👨💻 #ChatGPT #生物科技 #未来趋势
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人工智能（AI）聊天机器人横空出世！它以惊人的才华，震撼了全球，从文学创作如散文诗篇，到编码技术的精准无误，再到学术论文的深度修订，无所不能。🚀只需轻轻一点，就能解锁无限创新可能！但请注意，这并非普通的工具，它是AI世界中的超级巨星，为你的工作与学习注入强大动力。欲了解更多，敬请关注未来的科技动态。🌍
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 lab settings against细菌, ready to make a significant impact on healthcare. 🧬💪 #ProfluentTech #AntibacterialProtein #InnovativeScience
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奥秘，通过这些技术，我们能将知识转化为创新的蛋白质设计，以潜在解决医疗难题。🌱用ChatGPT等卓越工具为指引，我们编织未来疗法的蓝图，让科技赋能生命健康。🌐SEO优化关键词：AI、生物语言学习、新蛋白质研发、疾病治愈潜力、ChatGPT、医疗创新、生命健康。
🌟 ProGen 已经创造了令人惊叹的一百万独特人工序列库！科研者们从这海量选项中精挑细选，幸运地，100个样本在实验室实验中脱颖而出。其中，66个样本展现出非凡的活性，如同熠熠生辉的鸡蛋清溶菌酶一样，成为了我们积极验证的标准。🌟
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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