Venture Fund a16z podpira GenML v boju proti zakonu Eroom
Na kratko
GenML, investicijska teza sklada tveganega kapitala a16z, želi obrniti Eroomov zakon s kombinacijo algoritmov in računalniške moči v znanostih o življenju.
Umetna inteligenca ima potencial za reševanje izzivov v zdravstvenem varstvu in oblikovanju zdravil, kot so naraščajoči stroški zaradi potrebe po visoko usposobljenem osebju in obravnavanje vprašanj dostopa in kakovosti.
Ključni dejavniki, ki podpirajo potencial GenML, vključujejo GPT-4, AlphaFold in projekti RNA terapije.
Tehnološka industrija že dolgo pozna Moorov zakon, ki pravi, da računalniška moč raste eksponentno, medtem ko se stroški računalništva zmanjšujejo. Vendar pa obstaja še en zakon, ki je manj znan, a enako učinkovit, imenovan Eroomov zakon. Ta zakon opisuje, kako se stopnja inovacij v panogi vsako leto upočasni, kar spremlja eksponentno povečanje stroškov novih izdelkov. Eno posebno področje, kjer je Eroomov zakon pokazal svojo prisotnost, je razvoj novih zdravil.
Za prehod z Eroomovega zakona na Moorov zakon je treba storitve, ki jih vodi človek, pretvoriti v računalništvo. Ta preobrazba se začne s preprostejšimi, enkratnimi modeli (običajno strojnim učenjem), ki izvajajo preproste naloge, odporne na napake, kot je Netflix, ki uporablja AI za priporočanje oddaj. Z napredkom umetne inteligence vstopamo v nova področja možnosti, kot so generativne metode umetne inteligence, ki ustvarjajo besedilo in slike ali opravljajo zapletene naloge z napakami (ali halucinacije). Ta napredek odpira vrata možnosti kopilotov, ki jih poganja umetna inteligenca, v znanosti o življenju in zdravstvu, ki lahko močno povečajo kvalificirano delovno silo ali dvignejo manj kvalificirano delovno silo.
Neverjeten napredek umetne inteligence je le del zgodbe; prihaja tudi do preporoda algoritmov in računalniške moči ter napredka v biologiji in zdravstvu. Napredek znanosti o življenju, ki ga poganja inženiring, je povzročil znaten napredek pri urejanju genov, celični biologiji, matičnih celicah, robotskih poskusih in drugih področjih, kar znanstvenikom omogoča manipulacijo biologije na načine, ki jih prej ni bilo mogoče slišati. Ta napredek je omogočil biologijo v velikem obsegu, pa tudi z novo odkrito doslednostjo, kar je oboje bistveno za povezovanje z umetno inteligenco. Poleg tega vključitev umetne inteligence v eksperimente znanosti o življenju ustvari močno povratno zanko, v kateri poskusi izboljšajo napovedno moč umetne inteligence, kar posledično izboljša poskuse.
V poskusu boja proti Eroomovemu zakonu je tvegani sklad a16z nedavno objavil investicijsko diplomsko delo, osredotočeno na presečišče AI in biotehnologije, znan kot GenML (Genomic Machine Learning). Ta teza nakazuje, da lahko GenML obrne Eroomov zakon, prinese spremembo v panogi in odklene znatne priložnosti za zagonska podjetja in vlagatelje.
V ozadju vseh teh napredkov je ogromna količina računalništva in shranjevanja podatkov, kar je postalo mogoče šele pred kratkim. Prvič se je renesansa algoritmov poročila s čisto računalniško močjo za testiranje, ponavljanje in izvajanje teh programov.
AI ima priložnost, da se spoprime z največjimi izzivi v zdravstvu in oblikovanju zdravil. Prvič, stroški zdravstvenega varstva naraščajo zaradi potrebe po visoko usposobljenem osebju, zlasti doktorjih znanosti, zdravnikih, medicinskih sestrah in drugih. Ker postaja umetna inteligenca vedno bolj sposobna delovati kot tehnični strokovnjak, obstajajo možnosti za razširitev sposobnosti obstoječih ponudnikov za zagotavljanje oskrbe po veliko nižjih stroških. Če se izvaja z empatijo, lahko povzroči sodelovanje in ohrani skladnost s kliničnimi priporočili ter ublaži izgorelost zdravnikov. Drugič, z nižjimi stroški prihaja zmožnost obravnavanja vprašanj dostopa (obseg) in kakovosti (zmanjšanje variance uspešnosti). Ko vse več oskrbe podpira umetna inteligenca, ima umetna inteligenca potencial za demokratizacijo zdravstvenega varstva in zagotavljanje najboljših zdravstvenih storitev vsem.
Več ključnih dejavnikov podpira prepričanje, da bi GenML lahko prebil ovire, ki jih postavlja Eroomov zakon:
- GPT-4, nespecializiran model, ki ga je razvil OpenAI, je pokazala obetavne rezultate pri odkrivanju zdravil. celo OpenAI priznava morebitna tveganja, povezana s to sposobnostjo v GPT-4 Model.
- AlphaFold, model AI, ki ga je razvil DeepMind, je nedavno uspešno prišel na naslovnice razkrivanje kompleksnih 3D struktur proteinov— izziv, ki znanstvenike bega že pol stoletja.
- Z umetno inteligenco podprti projekti na področju RNA terapija so pokazale velik potencial pri iskanju zdravil za prej neozdravljive bolezni. Z izkoriščanjem moči umetne inteligence lahko raziskovalci zdaj raziskujejo možnosti zdravljenja, ki so bile nekoč nepredstavljive.
- Uspeh umetne inteligence na različnih področjih je močno odvisen od kakovosti in obsega razpoložljivih naborov podatkov. Pobude za odprte podatke in pojav podatkovnih nizov množičnih raziskav spodbujajo širjenje znanja in omogočajo celovitejše rešitve, ki temeljijo na AI.
Ključni del zmanjšanja stroškov in izboljšanja rezultatov bo verjetno izhajal iz vpliva umetne inteligence pri razvoju novih terapij. Umetna inteligenca služi kot ključno gonilo pri razumevanju biologije, kar omogoča, da raziskave presegajo sedanji model, ki se v prvi vrsti opira na naključna odkritja, omogočena z urami človeškega dela v laboratoriju.
Vendar je pomembno upoštevati morebitne pomisleke v zvezi z umetno inteligenco, vključno z vgrajeno pristranskostjo in drugimi napakami, ki lahko nastanejo pri usposabljanju zgodnjih modelov umetne inteligence na podatkih, ki jih zbirajo ljudje. Ker se umetna inteligenca uporablja v novih panogah, morajo znanstveniki, izvajalci zdravstvenih storitev in regulatorji ostati pozorni na potencialno škodljivi neželeni učinki. Obstoječe regulativni okvir v znanosti o življenju in zdravstvu preizkuša vse (terapevtike, naprave itd.) glede učinkovitosti in neželenih učinkov.
Nova industrijska revolucija je zdaj v teku in čeprav nekateri morda pričakujejo, da bo vpliv umetne inteligence nastopil čez noč, se veselimo postopnega prehoda, ki se bo verjetno zgodil čez čas. Ta razvoj v GenML ponuja vpogled v prihodnost, kjer bi Eroomov zakon lahko premagal, ne le pri razvoju zdravil, ampak tudi v drugih panogah.
Preberite več o AI:
Zavrnitev odgovornosti
V skladu z Smernice projekta Trust, upoštevajte, da informacije na tej strani niso namenjene in se jih ne sme razlagati kot pravni, davčni, naložbeni, finančni ali kakršen koli drug nasvet. Pomembno je, da vlagate samo tisto, kar si lahko privoščite izgubiti, in da poiščete neodvisen finančni nasvet, če imate kakršne koli dvome. Za dodatne informacije predlagamo, da si ogledate določila in pogoje ter strani s pomočjo in podporo, ki jih nudi izdajatelj ali oglaševalec. MetaversePost se zavzema za natančno in nepristransko poročanje, vendar se tržni pogoji lahko spremenijo brez predhodnega obvestila.
O avtorju
Damir je vodja ekipe, produktni vodja in urednik pri Metaverse Post, ki pokriva teme, kot so AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse in Web3- sorodna področja. Njegovi članki vsak mesec pritegnejo množično občinstvo več kot milijon uporabnikov. Zdi se, da je strokovnjak z 10-letnimi izkušnjami na področju SEO in digitalnega trženja. Damir je bil omenjen v Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto in druge publikacije. Kot digitalni nomad potuje med ZAE, Turčijo, Rusijo in SND. Damir je diplomiral iz fizike, kar mu je po njegovem mnenju dalo sposobnosti kritičnega razmišljanja, potrebne za uspeh v nenehno spreminjajočem se okolju interneta.
več člankov
Damir je vodja ekipe, produktni vodja in urednik pri Metaverse Post, ki pokriva teme, kot so AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse in Web3- sorodna področja. Njegovi članki vsak mesec pritegnejo množično občinstvo več kot milijon uporabnikov. Zdi se, da je strokovnjak z 10-letnimi izkušnjami na področju SEO in digitalnega trženja. Damir je bil omenjen v Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto in druge publikacije. Kot digitalni nomad potuje med ZAE, Turčijo, Rusijo in SND. Damir je diplomiral iz fizike, kar mu je po njegovem mnenju dalo sposobnosti kritičnega razmišljanja, potrebne za uspeh v nenehno spreminjajočem se okolju interneta.
