文章主题：生物技术, ChatGPT, ProGen
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，让一篇篇严谨的生物学论文焕发新生。在其中一篇论文修订中，令人惊讶的是，助手竟在公式引用上发现了微小瑕疵，但这些并未阻碍审稿进程，反而以超乎想象的性价比完成——每份论文仅售$0.50！这样的高效与精准，不仅节省了科研成本，更是对知识严谨态度的绝佳诠释。🌟
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，将拥抱这一创新模型，将其融入业务版图。🎉人们对此或惊叹不已，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。🌍在这样的技术创新浪潮中，生物技术行业如何巧妙地搭乘ChatGPT的东风呢？🌱生物科技与人工智能的交汇点，无疑孕育着无限可能。🔍ChatGPT的广泛应用，为精准医疗、基因编辑等领域带来了前所未有的机遇。💻通过数据驱动和模型优化，我们可以预见，生物科技将与ChatGPT携手，推动行业革新。生物科技企业需敏锐洞察这一趋势，积极拥抱技术变革，同时确保合规与伦理。🤝在ChatGPT引领的新时代，创新与合作将成为关键。🌱让我们共同期待，这个领域如何借助ChatGPT的力量，实现更深度的跨界融合和突破！🌟
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🔥生成式人工智能聊天机器人横空出世！它以惊人的效能，震撼地展示了在文案创作、诗词歌赋、编程代码乃至学术论文编辑上的全能实力。🌍不论是散文诗篇的创意流淌，还是复杂代码的精准编织，或是科研论文的严谨修订，它都能信手拈来，令人惊叹不已。🚀革新已来，探索无界！欲了解更多，敬请关注AI领域的最新动态。🏆#OpenAI #生成式AI #未来探索
微软昨日宣布，ChatGPT将无缝融入Bing搜索引擎及浏览器，为用户提供强大且全面的智能化体验。谷歌今日也亮出新武器Bard，这是一款人工智能对话系统，能对复杂问题给出详尽且多角度的答案，无论是精细的旅行攻略还是对企业运营策略的深度解析，一应俱全。两大科技巨头的动作，无疑将推动AI技术在搜索与浏览器领域的革新，为用户带来前所未有的便利和智慧。🚀
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 protein has been proven effective in lab settings, demonstrating its potent antimicrobial capabilities. 🧬️♂️This cutting-edge solution is not just another buzzword; it’s a game-changer in the realm of healthcare, harnessing the power of artificial intelligence to combat细菌 resistance. Profluent’s AI-driven protein promises a safer and more efficient approach to battling infections, setting new standards in the industry. 🚀欲了解更多关于这种革命性抗菌蛋白的科学细节和其对未来医疗的影响，敬请关注我们的最新研究动态。欲获取更多信息或体验产品，请访问[公司官网]，我们将竭诚为您服务。🌱#Profluent #AI抗茵蛋白 #生物技术革新
🌟🚀Introducing ProGen, the groundbreaking LLM that harnesses immense text power to master protein language! Unlike ChatGPT, this game-changing model delves deep into the world of biochemistry 🛠️💻. With its advanced language capabilities, it not only analyzes but also generates complex biological sequences with precision. Experience the future of AI-driven science at your fingertips! 💡🔬 #ProGen #LLM #ProteinLanguage
简单来说，就是使用 AI 和大型语言模型，例如为 ChatGPT 提供支持的语言模型，来学习生物学的基本语言，并设计具有治愈疾病潜力的新蛋白质。
目前，ProGen生成了一百万种不同的人工序列，研究人员从中挑选了 100种在实验室中合成，其中66种产生了类似于鸡蛋清溶菌酶的化学反应，用作阳性对照。
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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