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。在一篇备受瞩目的生物学研究中，就连复杂的数学公式都经细心校验，误差不翼而飞！这样的高效审稿服务，价格亲民，每份仅售$0.50，质量与效率兼得，堪称科研界的福音！👩💻💪
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。
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ChatGPT与生物技术的结合
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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 made headlines with its groundbreaking use of AI-driven technology akin to ChatGPT. Their innovative creation – a novel antimicrobial protein – has been rigorously proven to effectively combat bacteria in lab settings. 🧬🔍This cutting-edge solution is not just another buzzword; it’s a game-changer in the realm of healthcare, harnessing the power of AI for precise and efficient杀菌 action. Profluent’s commitment to science and technology sets them apart, driving progress in the fight against antibiotic resistance. 💪🌟欲了解更多关于这种革命性蛋白的细节，敬请关注我们未来的研究动态和科技突破。让我们一同期待，为人类健康守护的一道坚固防线！ 🚀🛡️
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。
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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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