风险基金 a16z 支持 GenML 对抗 Eroom 定律
简单来说
GenML 是风险基金 a16z 的投资论文，旨在通过结合生命科学领域的算法和计算能力来扭转 Eroom 定律。
人工智能有潜力应对医疗保健和药物设计方面的挑战，例如由于需要训练有素的员工而导致成本上升以及解决获取和质量问题。
支持 GenML 潜力的关键因素包括 GPT-4、AlphaFold 和 RNA 治疗项目。
科技行业长期以来都熟悉摩尔定律，该定律指出，计算机的计算能力呈指数级增长，而计算成本却下降。 然而，还有另一项法律，鲜为人知但同样具有影响力，称为 埃鲁姆定律。 该定律描述了一个行业的创新速度如何逐年放缓，同时新产品成本呈指数级增长。 埃鲁姆定律发挥作用的一个特殊领域是新药的开发。
为了从埃鲁姆定律转向摩尔定律，人类驱动的服务必须转换为计算。 这一转变从更简单的一次性模型（通常是机器学习）开始，这些模型执行简单、容错的任务，例如 Netflix 使用人工智能来推荐节目。 随着人工智能的进步，我们正在进入新的可能性领域，例如生成文本和图像的生成人工智能方法或完成带有错误的复杂任务（又称幻觉）。 这一进展为生命科学和医疗保健领域人工智能驱动的副驾驶员的可能性打开了大门，可以极大地扩大熟练劳动力或提高低技能劳动力的水平。
人工智能令人难以置信的进步只是故事的一部分； 算法和计算能力也出现了复兴，生物学和医疗保健也取得了进步。 生命科学领域工程驱动的进步导致基因编辑、细胞生物学、干细胞、机器人实验和其他领域取得了重大进展，使科学家能够以以前闻所未闻的方式操纵生物学。 这些进步使生物学得以规模化并具有新的一致性，这两者对于与人工智能的连接都是至关重要的。 此外，将人工智能融入生命科学实验会创建一个强大的反馈循环，实验提高了人工智能的预测能力，从而改进了实验。
为了对抗埃鲁姆定律，风险基金 a16z 最近发布了一份报告 投资论文重点关注人工智能和生物技术的交叉点，称为 GenML（基因组机器学习）。 这篇论文表明，GenML 有潜力扭转 Eroom 定律，带来行业变革，并为初创企业和投资者释放大量机会。
所有这些进步的基础是大量的计算和数据存储，而这直到最近才成为可能。 算法的复兴第一次与测试、迭代和运行这些程序的纯粹计算能力结合在一起。
人工智能有机会应对医疗保健和药物设计方面的最大挑战。 首先，由于需要训练有素的工作人员，特别是博士、医学博士、护士等，医疗保健成本不断上升。 随着人工智能越来越能够发挥技术专家的作用，有机会扩展现有提供者的能力，以更低的成本提供护理。 如果以同理心实施，它可以促进参与并保持对临床建议的遵守，并减轻临床医生的倦怠。 其次，随着成本的降低，能够解决访问（规模）和质量（性能差异的减少）问题。 随着越来越多的护理由人工智能支持，人工智能有潜力使医疗保健民主化，为每个人提供最好的医疗保健服务。
有几个关键因素支持 GenML 可以突破埃鲁姆定律所施加的障碍的信念：
- GPT-4，开发的非专业模型 OpenAI, 已显示出有希望的结果 在药物发现中。 甚至 OpenAI 承认与此功能相关的潜在风险 GPT-4 模型.
- DeepMind 开发的 AI 模型 AlphaFold 最近成功登上新闻头条 揭示蛋白质复杂的 3D 结构——这个挑战困扰了科学家半个世纪。
- 人工智能辅助领域的项目 RNA疗法 已显示出在寻找以前无法治愈的疾病的治疗方法方面的巨大潜力。 通过利用人工智能的力量，研究人员现在可以探索曾经难以想象的治疗方案。
- 人工智能在各个领域的成功在很大程度上取决于可用数据集的质量和规模。 开放数据倡议和出现 众包研究数据集 正在促进知识的扩展并实现更全面的人工智能驱动的解决方案。
降低成本和改善结果的一个关键部分可能来自人工智能对新疗法开发的影响。 人工智能是理解生物学的关键驱动力，使研究规模远远超出当前模型，而当前模型主要依赖于实验室中数小时的人类劳动所带来的偶然发现。
然而，重要的是要注意人工智能的潜在问题，包括嵌入偏见和根据人类收集的数据训练早期人工智能模型可能出现的其他故障。 随着人工智能应用于新行业，科学家、医疗保健提供者和监管机构必须保持警惕 潜在的有害副作用。 现有的 监管框架 在生命科学和医疗保健领域，测试一切（治疗方法、设备等）的功效和不良反应。
新工业革命正在进行中，虽然有些人可能预计人工智能的影响会在一夜之间发生，但我们期待随着时间的推移，可能会发生渐进的转变。 GenML 的这些发展让人们得以一睹未来可能会克服埃鲁姆定律的前景，不仅在药物开发领域，而且在其他行业也是如此。
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Damir 是团队领导、产品经理和编辑 Metaverse Post，涵盖 AI/ML、AGI、LLM、Metaverse 等主题 Web3- 相关领域。 他的文章每月吸引超过一百万用户的大量读者。 他似乎是一位在 SEO 和数字营销方面拥有 10 年经验的专家。 达米尔曾在 Mashable、Wired、 Cointelegraph、《纽约客》、Inside.com、Entrepreneur、BeInCrypto 和其他出版物。 他作为数字游牧者往返于阿联酋、土耳其、俄罗斯和独联体国家之间。 达米尔获得了物理学学士学位，他认为这赋予了他在不断变化的互联网格局中取得成功所需的批判性思维技能。
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