ChatGPT会改变生物医疗吗?

更新时间:2023-02-10 12:13:03作者:智慧百科

ChatGPT会改变生物医疗吗?


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12 月,两名计算生物学家Casey Greene和Milton Pividori开创了一项不同寻常的实验:他们请一名非科学家的助手帮助他们改进三篇研究论文。在一份生物学手稿中,助手甚至在引用方程式时发现了一个错误,审稿顺利完成且费用适中,每份文件不到0.50美元。

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。

如今,基于这一通用大模型算法诞生的产品ChatGPT,一经推出,就引发了现象级关注。一时间,全球科技巨头竞相宣布其将会把ChatGPT引入自己的业务。人们或惊叹狂欢,或居安思危,ChatGPT所承载的意义似乎就快超越它本身。在百花齐放的应用场景中,生物技术领域能如何搭上ChatGPT的快车?

ChatGPT与生物技术的结合

2020年,人工智能公司OpenAI发布的一款模型,自发布初就被大肆宣传为生成式AI聊天机器人式工具,无论是创作散文、诗歌、计算机代码,还是编辑研究论文,似乎无所不能。

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。

总部位于加利福尼亚的生物技术公司Profluent使用类似于ChatGPT的AI模型,创造了新型抗菌蛋白,并且已经证明它们能够在实验室中杀死细菌。

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。

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。

本文标签: 序列  蛋白质  生物学  生物医疗  chatgpt  

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