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之力，让一篇篇严谨的生物学研究论文焕发新生。在其中一篇论文修订中，令人惊讶的是，助手精准发现并修正了公式错误，审稿过程顺利且高效，每项服务只需微不足道的$0.50。这样的合作模式不仅降低了科研成本，更展示了科学无边界的力量！🏆
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。🔍人们对此既兴奋不已，又对未来充满忧虑，它的影响力已超越技术本身，成为行业新焦点。生物技术界，如何巧妙地搭乘ChatGPT这趟创新列车？🌱生物科技与人工智能的交汇点，正等待着深度整合。从药物研发到精准医疗，ChatGPT的潜力无限，或许能引领一场生物科技革命。🔬实验室内外，科研人员正在积极探索如何将ChatGPT的力量转化为实际应用，以实现更高效、个性化的解决方案。让我们拭目以待，生物技术与ChatGPT的未来合作将带来哪些令人惊喜的突破！💡🚀#ChatGPT+生物科技 #科技创新 #未来展望
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——从优美的散文诗篇到复杂的编程代码，再到学术论文的精准编辑，一切只需轻轻一点。🌍不论是文学创作还是技术实践，它的全能性令人惊叹。🔥欲体验未来写作的无限可能？这款模型已悄然改变了我们对AI的认知，为创新提供了无限动力。欲了解更多，敬请关注相关领域的最新动态，让科技点亮你的创意之光！💡SEO优化提示：使用关键词“OpenAI”、“生成式AI聊天机器人”、“全能性”、“未来写作”和“创新动力”。
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 demonstrate exceptional efficacy in laboratory settings, effectively combatting bacteria. 🧬🔍 Their innovative approach to battling infections showcases the power of cutting-edge AI in healthcare, ready to revolutionize the industry. #ProfluentTech #AntibioticsAI #HealthcareRevolution
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，比如ChatGPT背后的先进技术，我们致力于解析生物学领域的专业术语，然后用这些知识去创造🚀新蛋白质设计，目标是为医学带来突破性的疗法。🌱
🌟 ProGen 已经创造了令人惊叹的一百万独特人体工程序列库！🔍 研究者们在这个庞大的资源库中精挑细选，幸运地从中提取了100个样本进行实验室合成试验。🎉 令人鼓舞的是，66个样本展现出与鸡蛋清溶菌酶相似的活性反应，这无疑为阳性对照提供了坚实的证据。🌟SEO优化词汇：#ProGen序列#实验室合成#积极对照#生物化学效应对了吗？
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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