AI与生物

这场《理解未来》的讲座聚焦于AI for Science系列03期，主题为‘AI4Science与ChatGPT在生物医药的可能性’。加拿大专家唐建分享了语言生成模型如ChatGPT在医药领域的潜力，并指出人工智能已应用于生物制药预测等多个交叉领域，同时强调AI将引领科研和产业模式的变革。讲座还设置了讨论环节，探讨了AI对生命科学的影响、合作及数据质量的重要性。

熵基科技近期宣布基于ChatGPT的原型研发,同时百度文心一言也在测试中。作为多模态BioCV领域的领军企业，公司正积极开发新技术并布局智慧零售云服务。然而，任何相关产品的不确定性和风险应引起投资者注意。投资需谨慎，公司的信息仅供参考。

BioMedGPT-1.6B是一款通用医疗大模型，由清华大学AIR生命科学团队研发，旨在处理药物性质预测、自然语言任务及跨模态信息。作为生物医药领域的基础模型，它通过整合多输入Encoder，学习不同模态间关联知识，实现了知识融合和下游任务效果提升。目前项目正处于筹备阶段，已开源以服务科研人员，尽管距AGI还有距离，团队希望提供实用帮助而非追求与ChatGPT直接竞争。团队在数据、算力及成本上相对乐观，并通过精细标注和未来可能的私有数据补充来增强模型能力。项目的推进不担心形成行业竞争，反而期待吸引更多参与者，共同促进AI制药领域的发展。

文章讨论了合成生物领域的快速发展和市场预期，指出技术的涌现使得这一领域前景看好。然而，嘉宾们也提醒避免非理性繁荣，强调理解底层原理、深入研究用户需求以及产品竞争力的重要性。在医药圆桌对话中，议题涉及选品策略、药物研发周期长的问题以及与大药厂的合作，几位CEO提到通过联合而非竞争来推进产品。此外，中国在活菌药物领域有独特资源但需警惕专利问题。作者指出，尽管合成生物前景光明，但行业还面临挑战和需要进一步的发展。