Venture Fund a16z podporuje GenML v boji proti Eroomovmu zákonu
Stručne
GenML, investičná práca rizikového fondu a16z, má za cieľ zvrátiť Eroomov zákon kombináciou algoritmov a výpočtovej sily v oblasti vied o živote.
Umelá inteligencia má potenciál riešiť problémy v oblasti zdravotnej starostlivosti a navrhovania liekov, ako sú rastúce náklady v dôsledku potreby vysokokvalifikovaného personálu a riešenie problémov s prístupom a kvalitou.
Medzi kľúčové faktory podporujúce potenciál GenML patrí GPT-4, AlphaFold a projekty terapie RNA.
Technologický priemysel už dlho pozná Moorov zákon, ktorý hovorí, že výpočtový výkon počítačov rastie exponenciálne, zatiaľ čo náklady na výpočtovú techniku klesajú. Existuje však ďalší zákon, menej známy, ale rovnako účinný, tzv Eroomov zákon. Tento zákon popisuje, ako sa tempo inovácií v odvetví každý rok spomaľuje, sprevádzané exponenciálnym nárastom nákladov na nové produkty. Jednou konkrétnou oblasťou, kde Eroomov zákon prejavil svoju prítomnosť, je vývoj nových liekov.
Na prechod od Eroomovho zákona k Moorovmu zákonu musia byť služby riadené ľuďmi prevedené na výpočtové. Táto transformácia začína jednoduchšími, jednorazovými modelmi (zvyčajne strojovým učením), ktoré vykonávajú jednoduché úlohy odolné voči chybám, ako napríklad Netflix pomocou AI na odporúčanie relácií. Ako AI napreduje, vstupujeme do nových oblastí možností, ako sú generatívne metódy AI produkujúce text a obrázky alebo dokončovanie zložitých úloh s chybami (alias halucinácie). Tento pokrok otvára dvere možnosti kopilotov poháňaných AI v biologických vedách a zdravotníctve, ktorí môžu výrazne rozšíriť kvalifikovanú pracovnú silu alebo zvýšiť úroveň menej kvalifikovanej pracovnej sily.
Neuveriteľný pokrok AI je len časťou príbehu; je tu tiež renesancia v algoritmoch a výpočtovom výkone, ako aj pokroky v biológii a zdravotníctve. Technologický pokrok v biologických vedách viedol k významnému pokroku v úprave génov, bunkovej biológii, kmeňových bunkách, robotických experimentoch a ďalších oblastiach, čo vedcom umožňuje manipulovať s biológiou predtým neslýchanými spôsobmi. Tieto pokroky umožnili biológiu vo veľkom meradle, ako aj s novoobjavenou konzistentnosťou, pričom obe sú nevyhnutné na prepojenie s AI. Okrem toho začlenenie AI do experimentov v oblasti biologických vied vytvára silnú spätnú väzbu, v ktorej experimenty zlepšujú predikčnú schopnosť AI, čo zase zlepšuje experimenty.
V snahe bojovať proti Eroomovmu zákonu rizikový fond a16z nedávno zverejnil dokument investičná práca zameraná na prienik AI a Biotech, známy ako GenML (Genomic Machine Learning). Táto práca naznačuje, že GenML má potenciál zvrátiť Eroomov zákon, priniesť zmenu v odvetví a odomknúť značné príležitosti pre startupy a investorov.
Základom všetkých týchto pokrokov je obrovské množstvo výpočtovej techniky a ukladania údajov, ktoré sa stalo možným len nedávno. Po prvýkrát sa renesancia v algoritmoch spojila s čistým výpočtovým výkonom na testovanie, iteráciu a spúšťanie týchto programov.
Umelá inteligencia má príležitosť riešiť najväčšie výzvy v oblasti zdravotnej starostlivosti a dizajnu liekov. Po prvé, náklady na zdravotnú starostlivosť rastú kvôli potrebe vysoko kvalifikovaného personálu, najmä doktorandov, doktorov, zdravotných sestier a iných. Keďže AI je čoraz schopnejšia fungovať ako technický expert, existujú príležitosti na rozšírenie schopností existujúcich poskytovateľov poskytovať starostlivosť za oveľa nižšie náklady. Ak sa implementuje s empatiou, môže vyvolať angažovanosť a zachovať súlad s klinickými odporúčaniami, ako aj zmierniť syndróm vyhorenia lekára. Po druhé, so zníženými nákladmi prichádza schopnosť riešiť problémy prístupu (rozsahu) a kvality (zníženie rozptylu výkonu). Čím viac starostlivosti je podporované AI, AI má potenciál demokratizovať zdravotnú starostlivosť a poskytovať tie najlepšie zdravotnícke služby každému.
Niekoľko kľúčových faktorov podporuje presvedčenie, že GenML by mohol prelomiť bariéry uložené Eroomovým zákonom:
- GPT-4, nešpecializovaný model vyvinutý spoločnosťou OpenAI, ukázal sľubné výsledky pri objavovaní drog. Dokonca OpenAI uznáva potenciálne riziká spojené s touto schopnosťou v GPT-4 model.
- AlphaFold, model AI vyvinutý spoločnosťou DeepMind, sa nedávno úspešne dostal na titulky odhaľovanie zložitých 3D štruktúr proteínov— výzva, ktorá mátla vedcov už pol storočia.
- Projekty podporované AI v oblasti RNA terapia preukázali významný potenciál pri hľadaní liekov na predtým nevyliečiteľné choroby. Využitím sily AI môžu teraz výskumníci preskúmať možnosti liečby, ktoré boli kedysi nepredstaviteľné.
- Úspech AI v rôznych oblastiach do veľkej miery závisí od kvality a rozsahu dostupných súborov údajov. Iniciatívy otvorených dát a vznik crowdsourcované výskumné dátové súbory uľahčujú rozširovanie vedomostí a umožňujú komplexnejšie riešenia založené na umelej inteligencii.
Kľúčová časť zníženia nákladov a zlepšenia výsledkov bude pravdepodobne pochádzať z vplyvu AI na vývoj nových terapií. Umelá inteligencia slúži ako kľúčová hnacia sila v porozumení biológie, čo umožňuje rozšíriť výskum ďaleko za súčasný model, ktorý sa primárne spolieha na náhodný objav umožnený hodinami ľudskej práce v laboratóriu.
Je však dôležité upozorniť na potenciálne obavy týkajúce sa AI, vrátane zabudovanej zaujatosti a iných zlyhaní, ktoré môžu vyplynúť z trénovania skorých modelov AI na údajoch zhromaždených ľuďmi. Keďže AI sa používa v nových odvetviach, vedci, poskytovatelia zdravotnej starostlivosti a regulačné orgány musia zostať ostražití potenciálne škodlivé vedľajšie účinky. Existujúce regulačný rámec v biologických vedách a zdravotníctve testuje všetko (liečivá, prístroje atď.) na účinnosť a nežiaduce účinky.
V súčasnosti prebieha nová priemyselná revolúcia a hoci niektorí môžu očakávať, že vplyv AI sa prejaví cez noc, tešíme sa na postupný prechod, ku ktorému pravdepodobne časom dôjde. Tento vývoj v GenML ponúka pohľad do budúcnosti, kde by mohol byť prekonaný Eroomov zákon, a to nielen vo vývoji liekov, ale aj v iných odvetviach.
Prečítajte si viac o AI:
Vylúčenie zodpovednosti
V súlade s Pokyny k projektu Trust, uvedomte si, že informácie uvedené na tejto stránke nie sú zamýšľané a nemali by byť interpretované ako právne, daňové, investičné, finančné alebo iné formy poradenstva. Je dôležité investovať len toľko, koľko si môžete dovoliť stratiť a v prípade akýchkoľvek pochybností vyhľadať nezávislé finančné poradenstvo. Ak chcete získať ďalšie informácie, odporúčame vám pozrieť si zmluvné podmienky, ako aj stránky pomoci a podpory poskytnuté vydavateľom alebo inzerentom. MetaversePost sa zaviazala poskytovať presné a nezaujaté správy, ale podmienky na trhu sa môžu zmeniť bez upozornenia.
O autorovi
Damir je vedúci tímu, produktový manažér a redaktor v Metaverse Post, pokrývajúce témy ako AI/ML, AGI, LLM, Metaverse a Web3- súvisiace oblasti. Jeho články priťahujú každý mesiac obrovské publikum s viac ako miliónom používateľov. Zdá sa, že je odborníkom s 10-ročnými skúsenosťami v oblasti SEO a digitálneho marketingu. Damir bol spomenutý v Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto a ďalšie publikácie. Ako digitálny nomád cestuje medzi SAE, Tureckom, Ruskom a SNŠ. Damir získal bakalársky titul z fyziky, o ktorom sa domnieva, že mu dal schopnosti kritického myslenia potrebné na to, aby bol úspešný v neustále sa meniacom prostredí internetu.
Ďalšie články
Damir je vedúci tímu, produktový manažér a redaktor v Metaverse Post, pokrývajúce témy ako AI/ML, AGI, LLM, Metaverse a Web3- súvisiace oblasti. Jeho články priťahujú každý mesiac obrovské publikum s viac ako miliónom používateľov. Zdá sa, že je odborníkom s 10-ročnými skúsenosťami v oblasti SEO a digitálneho marketingu. Damir bol spomenutý v Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto a ďalšie publikácie. Ako digitálny nomád cestuje medzi SAE, Tureckom, Ruskom a SNŠ. Damir získal bakalársky titul z fyziky, o ktorom sa domnieva, že mu dal schopnosti kritického myslenia potrebné na to, aby bol úspešný v neustále sa meniacom prostredí internetu.
