AI与生物

基于生成式人工智能的工具，如ChatGPT和Bard，在学术研究中引发了关于AI代码价值和潜在争议的关注。尽管存在剽窃风险相对较小，AI生成的代码用于科学研究仍被忽视。Nature近期的一篇评论探讨了ChatGPT在科学编程中的应用潜力，实验表明它能完成高达90%的代码编写任务，特别是在生态学和复杂任务分解上。然而，其生成的代码可能需要精确指令和缩短任务长度以提高准确率，且需谨慎调试，因为并非所有生成内容都能执行。ChatGPT在检索数据源、提供模板代码及特定问题指导方面表现出色，但仍依赖传统数据源进行事实核查，并受限于训练数据的时间节点。极简版：ChatGPT在学术编程中展示了高效代码编写能力，但生成的代码需精确引导和测试，且依赖现有资源与传统方法以确保准确性。

ChatGPT通过对话展示了合成生物学作为多学科领域的应用，包括医药、农业、能源环境及制造等，改变日常并带来潜在风险，如伦理和社会监管问题。该领域的发展需要全面风险评估、透明度、责任以及国际合作的框架来确保负责任和道德发展。同时，文章提到了合成生物学的历史里程碑，自20世纪50年代以来，DNA技术的进步为其奠定了基础。

ChatGPT作为AI产品，在ChatGPT2、GPT3等演进基础上展现出高智能和语境理解，能撰写代码并适应用户需求，代替谷歌成为获取人类知识的辅助工具。然而，其基于网络的知识输出限制了创新和自我进化，目前仍无法替代人类在创造性和可靠性方面的智慧。尽管可能提高某些领域的效率，但人类知识体系的复杂性和个人思想的独特性意味着科技进步的同时也伴随着对自然理解的缺失和工作性质的变化。

百度完成对医疗信息化数据提供商GBI的并购，结合“文心一言”和AI技术，旨在推动医疗行业智能化全链条洞察，进军制药领域。过去两年中，百度成立了百图生科专注于AI制药，并取得生物计算引擎设计新药的技术突破。随着ChatGPT热度提升，AI制药引起广泛关注，尤其在蛋白结构预测方面已有显著进展。尽管AI制药融资增长放缓，但全球范围内该领域的里程碑和企业合作不断加强，预示着未来市场潜力巨大。制药公司如赛诺菲、礼来等也在积极布局内部AI能力，AI与医药的交叉融合预计将推动行业变革。