说到最近网上最火的科技名词，非“ChatGPT”莫属。ChatGPT（Chat Generative Pre-trained Transformer）是美国一家人工智能研究公司研发的聊天机器人程序，不仅能与人有问有答，文章也写得有模有样，因此有些人称之为史上最强AI（人工智能），甚至还有人联想到科幻片中人工智能最终取代人类的情节。记得上一轮掀起舆论热潮的人工智能事件，还是2016年AlphaGo以4∶1战胜世界顶级围棋棋手李世石。今天我们就来说说以ChatGPT为代表的人工智能对当前社会发展的影响，以及其现有成果在生物科学领域的作用。　　接受强化训练的生成式AI：　　对接用户需求创造新内容　　现在全世界都在谈论的ChatGPT是一个人工智能撰稿和聊天工具，去年11月一经推出，便在社交媒体上迅速走红，至今月活跃用户已过亿。ChatGPT能够通过学习和理解人类的语言来进行对话、回答各种问题，还能根据要求完成视频脚本、文案、论文、代码等写作任务。它的成功，源于以深度学习为代表的人工智能技术的长期积累。从属性上看，ChatGPT其实是一个大型语言模型（LLM），接受过大量文本数据的训练，能够对各种各样的问题输入生成类似人类的应答结果和反应，因此，也可以称它为容生成器。　　AI需要具备3个要素：数据、算力及算法。数据是知识原料，算力及算法则提供“计算智能”以学习知识并实现特定目标。人们对AI有多种分类，以AI“能做什么工作”和“完成什么任务”作为标准，可以简单将其分为反应式AI（分析型AI）和生成式AI。　　反应式AI根据预编程规则对不同类型的刺激做出反应，由于不使用内存，所以无法通过新数据进行学习。1997年击败国际象棋冠军加里・卡斯帕罗夫的IBM深蓝超级计算机就是反应式AI。　　而生成式AI获得了大量数据、信息，并且经过强化训练和深度学习，以及类似于神经网络的反馈纠错机制，所以能完成很多工作，产生很多产品。用一句话概括其本质：根据用户的具体需求创造新内容。　　从ChatGPT的 全 称“Chat Generative Pre-trained Transformer（生成式预训练转换器）”就能看出，它是一款可以自行生成许多内容的AI，包括各类文本、文章、与人对话、翻译、编写代码、绘画、制作视频等。　　由于受各种因素的制约，ChatGPT生成的内容也有不少错误，尤其是关于社会、文化、人文、哲学、政治、经济和历史方面的内容。但是在自然科学领域，由于有公认的定律和共同的认知，如“原子是由带正电的原子核和核外带负电的电子构成的”，ChatGPT生成的内容出错率相对较少。　　正因如此，虽然生成式AI在所有领域都有用武之地，但类似ChatGPT的生成式AI在自然科学领域的应用更受青睐。生物医学研究、医疗和生命科学都需要生成式AI，ChatGPT只是其中一种。　　准确预测蛋白质结构：　　可加快新药和疫苗研发　　目前，生成式AI在生物医学领域的用途方兴未艾。生成式AI不仅能分析成千上万种蛋白质，还可以生成新的蛋白质，甚至是自然界从未出现过的蛋白质。　　过去，认识和精确测定蛋白质的构型需要耗费大量的时间和精力，还未必能测得准，给药物、疫苗研发和疾病治疗造成了阻碍。如果生成式AI的结果既准确又快速，就可以知道一些病毒变异后的蛋白质结构，如新冠病毒的S蛋白变异，从而加快研发新药和疫苗的速度。　　2020年，英国深度思考公司研发的阿尔法折叠2（Alpha Fold-2）有了惊人成就。这款生成式AI在2020年举行的第14届“蛋白质结构预测关键评估”大赛中大放异彩。它测定的大部分蛋白质结构非常准确，不仅与实验方法测得的蛋白质结构的精确度相同，还远超解析新蛋白质结构的其他方法。具体来说，阿尔法折叠2能在几分钟内预测出一个典型蛋白质的结构，并能够在几天内生成高精度的结构。2022年初，阿尔法折叠2又测出了2.2亿个蛋白质的结构，几乎涵盖了DNA数据库中已知生物的所有蛋白质。　　2022年11月，Meta公司（前身为Facebook）奋起直追，其名为ESMFold的生成式AI软件预测了约6亿个蛋白质的结构，这些蛋白质来自细菌、病毒和其他尚未命名的微生物。虽然该软件的准确性不如阿尔法折叠2，但在预测结构方面速度要快约60倍。　　ESMFold的原理与ChatGPT基本相似，也是一种大型语言模型，只不过，训练它的内容不是自然语言，而是生物基因语言，也就是通过碱基排列的顺序和规律来检测蛋白质。　　举例来说，对于ESMFold的训练，是把已知蛋白质的氨基酸序列“投喂”给它们，正如训练ChatGPT要把自然语言的词语根据语法进行“投喂”一样。自然界的蛋白质可以用20个不同的氨基酸链表示，每个氨基酸链由一个字母表示，这种训练使ESMFold对蛋白质序列有直观理解，并能理解蛋白质序列包含的蛋白质形状信息。在这样的深度学习之后，ESMFold学会了在氨基酸比例模糊的情况下“自动补全”信息。　　研究团队把ESMFold应用于大规模测序的“宏基因组”DNA数据库，这些DNA来自于环境，包括土壤、海水、人类肠道、皮肤和其他微生物栖息地。ESMFold通过算法，能结合蛋白质结构和序列之间关系的信息生成预测结构。它总共预测了超过6.17亿个蛋白质的结构，只花了两周时间。而且，在6.17亿个蛋白质测试中，超过1/3的预测是高质量的，有数以百万计的蛋白质结构是全新的。　　自然界酶类从无到有：　　人工酶氨基酸序列变化也无损活性　　生成式AI的强大还体现在可以生成自然界中没有的蛋白质和物质，为人类的衣食住行生产、提供新原料和产品。　　美国一家人工智能研究企业研发了另一种生成式AI，称为人工酶人工智能系统ProGen。这是一种专门检测酶（由活体细胞产生的一种特殊蛋白质，人体内几乎所有生化反应都必须有酶参与才能完成）和生成酶的AI软件。在实验室测试中，ProGen设计的一些人工酶与自然界中发现的酶一样有效，即使其氨基酸序列与任何已知的天然蛋白质存在显著差异，也仍然有生物活性。　　特定的蛋白质各有其单独的氨基酸排列顺序。研究人员把1.9万个酶家族的2.8亿种不同蛋白质的氨基酸序列输入ProGen机器学习模型中，同时提供相关蛋白质特性作为控制标签，然后让系统花费数周时间来“消化”这些信息。此后，研究人员再把信息收窄，使用来自5个溶菌酶家族的5.6万种蛋白质氨基酸序列，以及有关这些蛋白质的一些信息来对模型进行微调。　　根据学习的内容，ProGen迅速生成了100万个蛋白质序列，研究团队在其中选择了100个进行测试后发现：来自5个溶菌酶家族的所有人工蛋白质均显示出活性，且73%具有抗菌功能，而在天然蛋白质中仅59%具有抗菌功能。　　更令人惊讶的是，在另一轮筛选中研究团队发现，即使只有31.4%的序列与目前已知的天然蛋白质相似，生成式AI设计的酶类依然显示出了生物活性。与之相反的是，天然蛋白质如果发生任何一个突变，都有可能失去生物活性。　　这些研究结果总结起来，彰显了三方面的意义：一是ProGen生成的人工蛋白质不仅可以正确表达，还展示出与蛋白质天然折叠相类似的结构；二是AI生成的蛋白质即便只有部分氨基酸序列与天然蛋白质的序列相似，也具有生物活性，但天然蛋白没有这个优势；三是人工智能可以设计出在自然界从未有过的新物质和新产品。　　这意味着，如果采用生成式AI设计和生产蛋白药物、食品及生物产品（如降解塑料的产品），会更快更有效，当然其安全性还需通过进一步的研究来检验。换句话说，如果人工智能生成的蛋白质能够像自然生成的蛋白质一样，也意味着未来人工智能可以设计人类所需要的各类产品，首要的就是满足人类生存的食物和药品。　　帮助诊断疾病和优生：　　最终结果仍需人类审核决定　　现在，生成式AI已经发展到通过图像、血液、组织扫描结果，来检测、诊断和预测心血管病、眼部疾病、糖尿病，以及结直肠癌、肺癌、乳腺癌、前列腺癌等多种癌症。　　心脏病是一类严重的心血管疾病。心电图信号最常被用作筛查心脏病的工具。新加坡南洋理工大学等机构的研究人员利用一种名为Gabor-CNN的人工智能机器学习算法设计出了一种生成式AI诊断工具，能模仿人类大脑的结构和功能，使用心电图诊断冠状动脉疾病、心肌梗死和充血性心力衰竭。试验结果显示，这种人工智能有助于自动识别健康人群和不同心血管疾病患者相关的心电图信号，其准确率能超过98.5%。　　癌症同样可以利用AI来诊断和治疗。对于结直肠癌和乳腺癌，现在一般是通过观察CT照片和组织切片来进行诊断。中国中南大学等机构的研究人员从中国、德国和美国的8803名受试者和13个独立的癌症研究中心收集了超过1.3万张结直肠癌图像，利用这些随机选择的图像，研究人员构建了一种AI软件来识别结直肠癌的图像。初步测试结果显示，AI软件能检测出大部分结直肠癌图片，堪比真正的病理学家，甚至在很多情况下表现得更好。当然，最后的诊断还需经过病理学家的把关和审查。　　还有一个受到医学关注的领域是不孕不育。现代生活方式和环境变化造成约有15%的夫妇不育，其中精子质量差是重要的原因之一。传统的做法是对精子活检来检测质量，但这个任务如果由AI来完成会更出色。　　最近上海市第一妇婴保健院研发了一种AI软件，通过深度学习和算法，可以识别精子的“面部”和不同运动形态（类似于人脸识别），操作者只需通过电脑屏幕观察即可。这套AI系统对3家医院共1000份样本进行检测的结果显示，其准确性与传统方法相同。AI软件大大缩短了整个检查过程，仅需一个半小时，而使用传统方法需要大约一周时间才能拿到报告。　　这样的“智能”例子举不胜举。可以预想，人工智能的快速发展将会对许多领域造成冲击，尤其是那些创造性较低且基于行业知识或训练就可以完成的工作，如客服、动画建模、美工、翻译、低级代码开发人员等。此次风靡全球的ChatGPT让我们看到，人工智能的发展有了质的飞跃，预示了更多可能，但这种技术革新目前还只限于语言维度，并非主动意识，也不具备真正的创新能力，与科幻片中“人工智能取代人”的幻想相去甚远。　　总之，无论AI应用到了什么领域，最终所获得的成果或生成的产品仍需由人来审核和决定，这才是对待AI的科学态度。 点击进入专题： 聊天机器人ChatGPT爆红

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写论文、编代码、陪聊天、做翻译......近日，上知天文下知地理的智能机器人ChatGPT火遍全球，再度引起了人们对智能AI服务的广泛关注。事实上，随着科技变革的加速，客服机器人早已广泛应用于各行各业，阳光人寿就是其中之一。一直以来，阳光人寿都致力于强化科技数据赋能，通过引入NLP技术，进行大规模模型预训练，阳光人寿2022年对“百问百答”服务机器人进行全面升级，实现客户7x24小时的全、准、快、精的服务体验，并有效提高了一线客服人员专业技能，让客户体验螺旋式上升。近日，张女士在“我家阳光”app自助申请保单贷款时，因为不熟悉操作流程，较长时间停在某个系统服务提示的环节而不知如何处理。此时服务机器人即时响应，给客户推送了解决方案。张女士在按提示操作后，顺利完成了相关业务办理。这是“百问百答”服务机器人工作场景的一个缩影，也是其强大功能的冰山一角。通过长期聚焦客户业务办理场景，阳光人寿服务机器人深刻洞察了“应办待办业务”“办理不成功业务”等客户潜在需求，进而给客户提供了精准的业务办理服务指导。除此之外，“百问百答”服务机器人还可给不同需求客户推送相应的热点咨询，提供“懂你想问，想您未想”的私人助理般贴心服务指导，让咨询更加简便高效。之所以如此高效智能，是因为服务机器人拥有强大的骐骥知识库，可调取相应知识解决客户业务难题，且阳光人寿为机器人的知识库建立了智能更新机制，让知识更新更加主动、及时。同时，骐骥知识库的建立，也让一线客服有了经验沉淀、分享的空间，助力知识库更为完善，并提升客服专业度，从而更好地为客户服务。据统计，2022年，“百问百答”服务机器人已累计为近30万名客户，提供了50多万次会话服务，而且服务水平获得客户高度评价，客户体验显著提高。未来，阳光人寿还将继续秉承“一切为了客户”的核心价值追求，用科技赋能保险服务，对自然语言处理、对话语境理解等深入强化，对“百问百答”服务机器人进行持续优化迭代，让其知识更全面、迭代更及时、响应更快速、服务更精准，为客户带来更好的服务体验！

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ChatGPT引燃新一轮AI革命
忽然之间，ChatGPT火爆全网，元宇宙沉入深海，科技新贵从“小甜甜”到“牛夫人”的没落之路竟是如此短暂，约等于“昙花一现”。?世界首富、微软创始人比尔・盖茨近期公开表示：ChatGPT出现的意义，不亚于互联网和个人电脑的诞生，人工智能具有革命性，是一项重大技术。“Web3没那么重要，元宇宙不具有革命性。”然而，就在两年前，比尔・盖茨曾预测：元宇宙将极大地改变未来人们的工作，远程办公会把更多人拉进元宇宙。“喜新厌旧”的并非比尔・盖茨一人，日前，手握5000万美元的美团联合创始人王慧文，放言“打造中国OpenAI”的同时修改了自己的即刻签名：正在学习人工智能。而此前，这一签名还是“All in Crypto”，以示其进入元宇宙的决心。元宇宙：从“新贵”到“弃子”过去两年，元宇宙是科技圈里的“Super star”：苹果、META、微软、英伟达、百度、腾讯、网易等全球科技企业纷纷入局。2021年10月，扎克伯格宣布将Facebook公司更名为Meta，使得这家全球市值第七的企业成为该领域的“头号玩家”，一时间风头无两。但仅仅一年后，Meta股价就从每股300美元上方跌至100美元下方。据Meta发布的2022全年未经审计财报，这家公司元宇宙部门Reality Labs业务营收为21.59亿美元，运营亏损达137.17亿美元，相比上一财年亏损进一步扩大。最终Meta裁员13%，扎克伯格公开道歉，承诺会减少开支，并称在元宇宙投资上会更理性。与Meta相似，已经收缩或正在收缩元宇宙业务的科技公司，都将“降本增效”作为理由。微软已经解散了仅成立四个月的元宇宙应用团队，该团队约100名员工全部被解雇。转而拥抱以ChatGPT为代表的AI技术，分三次――10亿、20亿及100亿美元投资ChatGPT。目前，微软已经推出集成ChatGPT的Bing必应搜索引擎及Edge浏览器，办公软件Office 365、Teams全面接入ChatGPT。在国内，2021年8月，字节跳动以90亿元收购VR创业公司PICO，抢占元宇宙入口。日前，PICO进行新一轮组织优化，而腾讯XR团队则全线解散，此前激进前行的元宇宙业务开始迅速后撤。ChatGPT热度狂飙相比裁员、股价、市值、亏损，一个更为明显的感受是，如今无论是网络还是现实，关于元宇宙的“声音”已经大幅减少。与此同时，ChatGPT热度狂飙，几乎是一夜之间，ChatGPT成为全球热议的对象。上线仅两个月，ChatGPT便获得1亿月活用户，ChatGPT技术相关消息更是层出不穷。微软推出人工智能搜索引擎必应（Bing）之后，谷歌也推出下一代AI对话系统Bard，并表示该对话系统将很快集成到谷歌的搜索引擎中。目前国内互联网大厂腾讯、阿里、百度、京东、字节和小米均在推进ChatGPT和AIGC（利用人工智能技术生成内容）相关方向的研究。其中，百度旗下的类ChatGPT项目文心一言（英文名ERNIE Bot）将在3月份完成内测并向公众开放。至于京东、阿里、拼多多，则更多地从智能客服方向切入，字节跳动则是从原来今日头条的UGC（用户生产内容）逐步迁移向AIGC。还有网易、科大讯飞、知乎、360、商汤等玩家，也在不同方向上保持着对AIGC这个革新技术的跟进。过去两周，百度、知乎、云从科技、360等ChatGPT概念股均出现大涨，360连续三个交易日涨停，知乎在2月8日盘中最高涨幅逼近60%、股价创历史新高。此外海天瑞声、汉王科技和云从科技等几家企业，也因为“ChatGPT概念股”的身份，股价一路走高。ChatGPT会成为下一个“元宇宙”吗？科技圈见证了太多“昙花一现”，“新贵”ChatGPT的爆火几乎复制了元宇宙的路径，它会步元宇宙的后尘，成为下一个元宇宙吗？随着谷歌Bard在一场发布会上对用户提出的问题给出错误回答，谷歌股价暴跌超7%，市值一夜蒸发千亿美元。ChatGPT的热度也有所退散。然而，不可否认的是，ChatGPT所展现出来的对话、写作能力十分“强悍”，其与元宇宙有个最大的不同之处：元宇宙定义模糊，落地场景抽象，在C端至今都没有真正的现象级应用；相较之下，ChatGPT的落地场景更为丰富且具象，可以对话、编代码、写文章、当客服等等，上线两个多月就已在C端风靡。与此同时，对ChatGPT的担忧也甚嚣尘上，埃隆・马斯克表示：“对未来文明的最大威胁之一是人工智能。它既是积极的，也是消极的，有很大的能力，随之而来的是巨大的危险”。创新工场创始人李开复则认为，AI存在明显不足的三大短板，即便到了2042年，AI可能仍然无法完全掌握创造力、同理心、灵巧性等能力。因此，“一方面需要让大众更了解AI带来的短期阵痛和长期效益；另一方面更需要共同努力，未雨绸缪积极应对。只有这样，我们才能在拥抱ChatGPT等AI技术进步的过程中，逐渐培养出负责任和严谨的态度，让AI真正地‘Tech for Good’造福人类。”