Quỹ đầu tư mạo hiểm a16z ủng hộ GenML để chống lại luật của Eroom
Tóm lại
GenML, một luận án đầu tư của quỹ mạo hiểm a16z, nhằm mục đích đảo ngược Định luật Eroom bằng cách kết hợp các thuật toán và sức mạnh tính toán trong khoa học đời sống.
Trí tuệ nhân tạo có tiềm năng giải quyết các thách thức trong thiết kế thuốc và chăm sóc sức khỏe, chẳng hạn như chi phí gia tăng do nhu cầu về nhân viên được đào tạo chuyên sâu và giải quyết các vấn đề về tiếp cận và chất lượng.
Các yếu tố chính hỗ trợ tiềm năng của GenML bao gồm GPT-4, AlphaFold và các dự án trị liệu RNA.
Ngành công nghệ từ lâu đã quen thuộc với Định luật Moore, quy định rằng sức mạnh tính toán của máy tính tăng theo cấp số nhân trong khi chi phí máy tính giảm. Tuy nhiên, có một luật khác, ít được biết đến hơn nhưng cũng có tác động không kém, được gọi là định luật Ơrôm. Luật này mô tả tốc độ đổi mới trong một ngành chậm lại như thế nào mỗi năm, kèm theo sự gia tăng theo cấp số nhân của chi phí sản phẩm mới. Một lĩnh vực cụ thể mà Luật của Eroom đã thể hiện sự hiện diện của nó là sự phát triển của các loại thuốc mới.
Để chuyển từ định luật Eroom sang định luật Moore, các dịch vụ do con người điều khiển phải được chuyển đổi thành tính toán. Quá trình chuyển đổi này bắt đầu với các mô hình một lần, đơn giản hơn (thường là máy học) thực hiện các tác vụ đơn giản, có khả năng chịu lỗi, chẳng hạn như Netflix sử dụng AI để đề xuất các chương trình. Khi AI tiến bộ, chúng ta đang bước vào các lĩnh vực khả năng mới, chẳng hạn như các phương pháp AI tổng quát tạo ra văn bản và hình ảnh hoặc hoàn thành các nhiệm vụ phức tạp có lỗi (hay còn gọi là ảo giác). Tiến trình này mở ra cơ hội cho các đồng thí điểm được hỗ trợ bởi AI trong khoa học đời sống và chăm sóc sức khỏe, có thể mở rộng đáng kể quy mô lao động lành nghề hoặc nâng cao trình độ lao động ít kỹ năng hơn.
Sự tiến bộ đáng kinh ngạc của AI chỉ là một phần của câu chuyện; cũng có sự phục hưng về thuật toán và sức mạnh tính toán, cũng như những tiến bộ trong sinh học và chăm sóc sức khỏe. Những tiến bộ dựa trên kỹ thuật trong khoa học sự sống đã dẫn đến những tiến bộ đáng kể trong chỉnh sửa gen, sinh học tế bào, tế bào gốc, thí nghiệm rô-bốt và các lĩnh vực khác, cho phép các nhà khoa học điều khiển sinh học theo những cách chưa từng có trước đây. Những tiến bộ này đã cho phép sinh học ở quy mô cũng như tính nhất quán mới được tìm thấy, cả hai đều cần thiết để kết nối với AI. Hơn nữa, việc kết hợp AI vào các thí nghiệm khoa học đời sống sẽ tạo ra một vòng phản hồi mạnh mẽ, trong đó các thí nghiệm cải thiện khả năng dự đoán của AI, từ đó cải thiện các thí nghiệm.
Trong nỗ lực chống lại Định luật Eroom, quỹ đầu tư mạo hiểm a16z gần đây đã xuất bản một luận án đầu tư tập trung vào sự giao thoa giữa AI và Công nghệ sinh học, được gọi là GenML (Học máy bộ gen). Luận điểm này gợi ý rằng GenML có khả năng đảo ngược Định luật Eroom, mang lại sự thay đổi trong ngành và mở ra những cơ hội đáng kể cho các công ty khởi nghiệp và nhà đầu tư.
Nền tảng của tất cả những tiến bộ này là một lượng lớn máy tính và lưu trữ dữ liệu, những thứ chỉ mới trở nên khả thi trong thời gian gần đây. Lần đầu tiên, thời kỳ phục hưng của các thuật toán đã kết hợp với sức mạnh tính toán thuần túy để kiểm tra, lặp lại và chạy các chương trình này.
AI có cơ hội giải quyết những thách thức lớn nhất trong thiết kế thuốc và chăm sóc sức khỏe. Đầu tiên, chi phí chăm sóc sức khỏe đang tăng lên do nhu cầu về đội ngũ nhân viên được đào tạo chuyên sâu, đặc biệt là tiến sĩ, bác sĩ y khoa, y tá và những người khác. Khi AI ngày càng có khả năng hoạt động như một chuyên gia kỹ thuật, sẽ có cơ hội mở rộng khả năng của các nhà cung cấp dịch vụ hiện có để cung cấp dịch vụ chăm sóc với chi phí thấp hơn nhiều. Nếu được thực hiện với sự đồng cảm, nó có thể thu hút sự tham gia và duy trì việc tuân thủ các khuyến nghị lâm sàng, cũng như giảm thiểu tình trạng kiệt sức của bác sĩ lâm sàng. Thứ hai, với chi phí giảm, khả năng giải quyết các vấn đề về quyền truy cập (quy mô) và chất lượng (giảm sự khác biệt về hiệu suất). Khi có nhiều dịch vụ chăm sóc hơn được hỗ trợ bởi AI, AI có khả năng dân chủ hóa việc chăm sóc sức khỏe, mang đến những dịch vụ chăm sóc sức khỏe tốt nhất cho mọi người.
Một số yếu tố chính ủng hộ niềm tin rằng GenML có thể vượt qua các rào cản do Luật Eroom áp đặt:
- GPT-4, một mô hình không chuyên biệt được phát triển bởi OpenAI, đã cho thấy kết quả đầy hứa hẹn trong việc khám phá ma túy. Thậm chí OpenAI thừa nhận những rủi ro tiềm ẩn liên quan đến khả năng này trong GPT-4 kiểu mẫu.
- AlphaFold, một mô hình AI do DeepMind phát triển, gần đây đã thành công làm sáng tỏ cấu trúc 3D phức tạp của protein—một thách thức đã làm bối rối các nhà khoa học trong nửa thế kỷ.
- Các dự án được hỗ trợ bởi AI trong lĩnh vực liệu pháp RNA đã chứng minh tiềm năng đáng kể trong việc tìm ra phương pháp chữa trị cho các bệnh nan y trước đây. Bằng cách khai thác sức mạnh của AI, giờ đây các nhà nghiên cứu có thể khám phá các lựa chọn điều trị mà trước đây không thể tưởng tượng được.
- Sự thành công của AI trong các lĩnh vực khác nhau phụ thuộc rất nhiều vào chất lượng và quy mô của các bộ dữ liệu có sẵn. Các sáng kiến Dữ liệu Mở và sự xuất hiện của bộ dữ liệu nghiên cứu nguồn lực cộng đồng đang tạo điều kiện mở rộng kiến thức và cho phép các giải pháp dựa trên AI toàn diện hơn.
Một phần quan trọng của cả việc giảm chi phí và cải thiện kết quả có thể sẽ đến từ tác động của AI trong việc phát triển các liệu pháp mới. Trí tuệ nhân tạo đóng vai trò là động lực chính trong việc tìm hiểu sinh học, cho phép nghiên cứu được mở rộng ra ngoài mô hình hiện tại, mô hình chủ yếu dựa vào khám phá tình cờ nhờ hàng giờ lao động của con người trong phòng thí nghiệm.
Tuy nhiên, điều quan trọng cần lưu ý là những lo ngại tiềm ẩn xung quanh AI, bao gồm cả sự thiên vị nhúng và các lỗi khác có thể phát sinh từ việc đào tạo các mô hình AI ban đầu trên dữ liệu do con người thu thập. Khi AI được áp dụng cho các ngành công nghiệp mới, các nhà khoa học, nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe và cơ quan quản lý phải cảnh giác với tác dụng phụ có hại. Hiện có khuôn khổ pháp lý trong khoa học đời sống và chăm sóc sức khỏe kiểm tra mọi thứ (phương pháp điều trị, thiết bị, v.v.) về hiệu quả và tác dụng phụ.
Cuộc Cách mạng Công nghiệp Mới hiện đang diễn ra và trong khi một số người có thể cho rằng tác động của AI sẽ xảy ra chỉ sau một đêm, chúng tôi mong đợi một quá trình chuyển đổi dần dần có khả năng xảy ra theo thời gian. Những phát triển này trong GenML mang đến một cái nhìn thoáng qua về một tương lai nơi Luật Eroom có thể bị vượt qua, không chỉ trong lĩnh vực phát triển thuốc mà còn trong các ngành công nghiệp khác.
Đọc thêm về AI:
Từ chối trách nhiệm
Phù hợp với Hướng dẫn của Dự án Tin cậy, xin lưu ý rằng thông tin được cung cấp trên trang này không nhằm mục đích và không được hiểu là tư vấn pháp lý, thuế, đầu tư, tài chính hoặc bất kỳ hình thức tư vấn nào khác. Điều quan trọng là chỉ đầu tư những gì bạn có thể đủ khả năng để mất và tìm kiếm lời khuyên tài chính độc lập nếu bạn có bất kỳ nghi ngờ nào. Để biết thêm thông tin, chúng tôi khuyên bạn nên tham khảo các điều khoản và điều kiện cũng như các trang trợ giúp và hỗ trợ do nhà phát hành hoặc nhà quảng cáo cung cấp. MetaversePost cam kết báo cáo chính xác, không thiên vị nhưng điều kiện thị trường có thể thay đổi mà không cần thông báo trước.
Giới thiệu về Tác giả
Damir là trưởng nhóm, quản lý sản phẩm và biên tập viên tại Metaverse Post, bao gồm các chủ đề như AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse và Web3-các lĩnh vực liên quan. Các bài báo của anh ấy thu hút một lượng lớn độc giả với hơn một triệu người dùng mỗi tháng. Anh ấy có vẻ là một chuyên gia với 10 năm kinh nghiệm về SEO và tiếp thị kỹ thuật số. Damir đã được đề cập trong Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto và các ấn phẩm khác. Anh đi lại giữa Các Tiểu vương quốc Ả Rập Thống nhất, Thổ Nhĩ Kỳ, Nga và CIS với tư cách là một người du mục kỹ thuật số. Damir đã có bằng cử nhân vật lý, bằng cấp mà anh tin rằng đã mang lại cho anh những kỹ năng tư duy phản biện cần thiết để thành công trong bối cảnh luôn thay đổi của Internet.
Xem thêm bài viết
Damir là trưởng nhóm, quản lý sản phẩm và biên tập viên tại Metaverse Post, bao gồm các chủ đề như AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse và Web3-các lĩnh vực liên quan. Các bài báo của anh ấy thu hút một lượng lớn độc giả với hơn một triệu người dùng mỗi tháng. Anh ấy có vẻ là một chuyên gia với 10 năm kinh nghiệm về SEO và tiếp thị kỹ thuật số. Damir đã được đề cập trong Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto và các ấn phẩm khác. Anh đi lại giữa Các Tiểu vương quốc Ả Rập Thống nhất, Thổ Nhĩ Kỳ, Nga và CIS với tư cách là một người du mục kỹ thuật số. Damir đã có bằng cử nhân vật lý, bằng cấp mà anh tin rằng đã mang lại cho anh những kỹ năng tư duy phản biện cần thiết để thành công trong bối cảnh luôn thay đổi của Internet.
