OpenAI 竟能创造让人永生的人工智能模型？这大概是近期科技领域最令人震撼的消息之一了。

核心看点：

• 人工智能让人类细胞恢复活力，延长寿命
• OpenAI 与 Retro Biosciences 的合作
• GPT-4b 模型将蛋白质效率提升至新高度

永生，听起来很遥远？不是神话传说，而是正在发生的技术突破。现在有一种人工智能，能够通过修改蛋白质来让人类细胞恢复活力，从而延长我们的寿命。这是追求永生的重要一步，没有之一。

人工智能不断突破人们预期的边界。这一次，它带来的惊喜直指生命科学的核心。今天我们面对的是一个专门用于优化细胞再生蛋白质的模型，其目标很明确：将人类寿命延长10年。

谁创造了它？自然是OpenAI。对于这家以语言处理能力著称的公司来说，这是一次全新的尝试，但也在情理之中。

OpenAI正在进军生物技术领域，与Retro Biosciences展开合作。下面就来详细拆解这件事。

细胞年轻化：OpenAI 的新战场

Retro Biosciences的研究人员一直对“山中因子”着迷——这些蛋白质能够将成体细胞转化为干细胞。简单说，它们可以用来修复组织、创造器官，甚至逆转衰老的影响。但问题在于效率太低：连续数周的工作，成功率不到1%，这显然无法激励研究推进。

OpenAI跟这件事有什么关系？ChatGPT的母公司当然有自己的打算。其新型GPT-4b微型模型正是为生物技术量身打造的。它重新设计了这些山中因子，让它们的效率提升了50倍。怎么做到的？通过分析无数可能的组合，提出最优的修改方案，供实验室验证。

结果相当有希望。GPT-4b给出的蛋白质方案远超科学家的预期。人工智能在短短几周内就完成了人类团队需要数年才能完成的任务。正如OpenAI的John Hallman所说：“总体而言，这些蛋白质看起来比科学家自己生产的蛋白质更好。”顺便一提，Hallman与Retro的Aaron Jaech和Rico Meinl是GPT-4b模型的主要开发人员。

关于 GPT-4b，我们了解多少？

这款模型与谷歌的AlphaFold不同——AlphaFold旨在预测蛋白质结构。而山中因子虽然也是蛋白质，但它们特别灵活，没有刚性结构。因此OpenAI采用了不同的路径，利用其大型语言模型的能力来应对。

训练模型时使用了来自不同物种的蛋白质序列，以及某些蛋白质之间频繁相互作用的数据。数据量虽然可观，但远小于训练主要聊天机器人的规模。这使得GPT-4b成为了一种专门的“小语言模型”，擅长处理精准、有针对性的数据集。

模型投入运行后，Retro的研究人员将其定向用于提出对山中因子的修改方案。采用的策略受到“少样本学习”原则的启发——先给模型一系列带答案的示例，再提出新问题，测试其推断能力。

需要了解的是，在实验室里，科学家们一直在引导分子进化，但手段有限。与蛋白质的巨大多样性相比——每个蛋白质由数百个氨基酸组成，每种氨基酸又可分为20个不同类别——他们能测试的变体数量少得可怜。而GPT-4b则大胆得多：它经常建议修改给定蛋白质中大约三分之一的氨基酸，为优化有效性开辟了全新路径。

OpenAI 的“灰色地带”

尽管进展显著，但仍有诸多不确定因素。和人工智能的常见情况一样，GPT-4b的决策过程难以被完全理解。Retro CEO Betts-Lacroix 打了个比方：“这有点像AlphaGo击败围棋世界冠军：我们花了一段时间才明白为什么。”

外部科学家只有在结果发表后才能验证准确性。公司表示已经计划了这一步。目前，该模型仍是一个量身定制的演示，而非面向公众的产品。

另一个灰色地带：OpenAI声称与Retro的合作中没有发生任何金融交易。但众所周知，Retro仍能间接受益——比如通过合作提升知名度，吸引人才和资金。然而，Joe Betts-Lacroix 并未回答关于可能进行中的筹款活动的问题。

此外，Altman作为该项目的主要投资者，也引发了对其多项额外活动的质疑。去年，Altman因在私营科技初创企业中构建了一个“不透明投资帝国”而登上头条。这些投资产生了利益冲突，因为其中几家公司与OpenAI存在商业关系。OpenAI方面表示，Altman在该项目中没有发挥直接作用，其决策也从未受其他投资影响。