ベンチャーファンドa16zがEroom法と闘うためにGenMLを支援
簡単に言えば
GenML は、ベンチャー ファンド a16z による投資論文で、ライフ サイエンスにおけるアルゴリズムと計算能力を組み合わせることによって Eroom の法則を覆すことを目的としています。
AI は、高度な訓練を受けたスタッフの必要性によるコストの上昇や、アクセスと品質の問題への対処など、ヘルスケアと医薬品の設計における課題に取り組む可能性を秘めています。
GenML の可能性を支える主な要素には次のものがあります。 GPT-4、AlphaFold、およびRNA療法プロジェクト。
テクノロジー業界は、コンピュータの計算能力が指数関数的に増加する一方で、計算コストは減少するというムーアの法則に長年慣れ親しんでいます。 しかし、あまり知られていないが同様に影響力のある別の法則があります。 エルームの法則。 この法則は、新製品のコストが指数関数的に増加するのに伴い、業界のイノベーションの速度が年々低下する様子を説明しています。 イールームの法則がその存在感を示している特定の分野の XNUMX つは、新薬の開発です。
Eroom の法則から Moore の法則に移行するには、人間主導のサービスをコンピューティングに変換する必要があります。 この変革は、Netflix が AI を使用して番組を推奨するなど、シンプルでエラー耐性のあるタスクを実行する、より単純な XNUMX 回限りのモデル (通常は機械学習) から始まります。 AI の進歩に伴い、テキストや画像を生成する生成 AI 手法や、エラー (別名幻覚) を伴う複雑なタスクを完了する手法など、私たちは新たな可能性の領域に入りつつあります。 この進歩により、ライフサイエンスやヘルスケアにおける AI を活用した副操縦士の可能性への扉が開かれ、熟練労働者を大幅に拡大したり、熟練度の低い労働者のレベルを上げたりすることができます。
AI の驚異的な進歩は物語の一部にすぎません。 アルゴリズムと計算能力のルネサンス、生物学と医療の進歩もあります。 生命科学における工学主導の進歩は、遺伝子編集、細胞生物学、幹細胞、ロボット実験などの分野で大幅な進歩をもたらし、科学者がこれまで前例のない方法で生物学を操作できるようになりました。 これらの進歩により、生物学を大規模かつ新たに見つかった一貫性で実現できるようになりました。これらはどちらも AI と接続するために不可欠です。 さらに、AI をライフサイエンス実験に組み込むことで、実験によって AI の予測能力が向上し、結果的に実験が改善されるという強力なフィードバック ループが生まれます。
Eroom の法則に対抗する試みとして、ベンチャー ファンド a16z は最近、 AIとバイオテクノロジーの交差点に焦点を当てた投資論文、GenML（ゲノム機械学習）として知られています。 この論文は、GenML が Eroom の法則を逆転させ、業界に変化をもたらし、スタートアップや投資家に大きな機会をもたらす可能性があることを示唆しています。
これらすべての進歩の根底には、膨大な量のコンピューティングとデータ ストレージがあり、それが可能になったのはつい最近のことです。 アルゴリズムのルネサンスと、これらのプログラムをテスト、反復、実行するための純粋な計算能力が初めて結びつきました。
AI には、ヘルスケアと医薬品設計における最大の課題に取り組む機会があります。 まず、高度な訓練を受けたスタッフ、特に博士号、医師、看護師などの必要性により、医療費が上昇しています。 AI が技術専門家として機能できるようになるにつれ、既存のプロバイダーの能力を拡張して、はるかに低いコストでケアを提供できる機会が生まれます。 共感をもって導入すれば、臨床医の燃え尽き症候群を軽減するだけでなく、関与を生み出し、臨床上の推奨事項の順守を維持することができます。 第 XNUMX に、コストの削減により、アクセス (規模) と品質 (パフォーマンスの変動の削減) の問題に対処できるようになります。 より多くの医療が AI 対応になるにつれ、AI は医療を民主化し、すべての人に最高の医療サービスを提供する可能性を秘めています。
GenML が Eroom の法則によって課せられた障壁を突破できるという考えを裏付ける重要な要素がいくつかあります。
- GPT-4によって開発された非特化モデル。 OpenAI, 有望な結果を示した 創薬において。 平 OpenAI は、この機能に関連する潜在的なリスクを認識しています。 GPT-4 .
- DeepMind によって開発された AI モデルである AlphaFold は、最近成功したことで話題になりました。 タンパク質の複雑な立体構造を解明するこの課題は、半世紀にわたり科学者を困惑させてきました。
- AIを活用したプロジェクト RNA療法 これまで不治の病だった病気の治療法を発見する上で大きな可能性があることが実証されています。 AI の力を活用することで、研究者はかつては想像もできなかった治療の選択肢を探索できるようになりました。
- さまざまな分野で AI が成功するかどうかは、利用可能なデータセットの品質と規模に大きく依存します。 オープンデータへの取り組みと クラウドソーシングされた研究データセット 知識の拡大が促進され、より包括的な AI 主導のソリューションが可能になります。
コストの削減と成果の向上の重要な部分は、新しい治療法の開発における AI の影響によるものと考えられます。 AI は生物学を理解する上で重要な推進力として機能し、主に研究室での何時間もの人間の労働によって可能になる偶然の発見に依存する現在のモデルをはるかに超えて研究を拡大できるようにします。
ただし、人間が収集したデータに基づいて初期の AI モデルをトレーニングすることで生じる可能性のある埋め込みバイアスやその他の失敗など、AI に関する潜在的な懸念に注意することが重要です。 AI が新しい産業に適用されるにつれ、科学者、医療提供者、規制当局は常に警戒を続ける必要があります。 潜在的に有害な副作用。 既存の 規制の枠組み ライフサイエンスとヘルスケアでは、あらゆるもの（治療薬、機器など）の有効性と副作用をテストします。
新しい産業革命は現在進行中であり、AI の影響が一夜にして起こると予想する人もいるかもしれませんが、私たちは時間の経過とともに徐々に起こるであろう移行を期待しています。 GenML のこうした発展は、医薬品開発だけでなく他の業界でも Eroom の法則が克服される可能性がある未来を垣間見ることができます。
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著者について
Damir は、チームリーダー、プロダクトマネージャー、編集者です。 Metaverse PostAI/ML、AGI、LLM、メタバース、 Web3に関連するフィールド。 彼の記事は、毎月 10 万人を超えるユーザーという膨大な読者を魅了しています。 彼はSEOとデジタルマーケティングでXNUMX年の経験を持つ専門家のようです。 ダミールはMashable、Wired、 Cointelegraph、The New Yorker、Inside.com、Entrepreneur、BeInCrypto、およびその他の出版物。 彼はデジタル遊牧民として UAE、トルコ、ロシア、CIS の間を旅しています。 ダミールは物理学の学士号を取得しており、これにより、インターネットの絶え間なく変化する状況で成功するために必要な批判的思考スキルが身についたと信じています。
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