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　　近期ChatGPT可谓火遍全网。 在生物医药领域，以ChatGPT为代表的生成式AI工具的应用前景受到广泛关注。是AI制药行业的领先企业，2月7日，公司创始人兼联合首席执行官Alex Zhavoronkov博士在Nature Medicine杂志发表了他对于生成式AI工具的看法。

　　以ChatGPT为代表的大型语言模型，最近已经从概念验证发展到面向消费者的应用产品。在生物医学研究和健康领域，生成式人工智能（AI）系统也有许多应用，如提出疾病假说、发现新靶点、开发新的小分子和抗体等。

　　生成式AI系统是在宏大且多样化的数据集上训练的，ChatGPT最重要的创新是强化学习组件，通过人工反馈来改进算法。ChatGPT生成的文本是接近人类水平的，即便是专家也难以区分这些内容是否来自AI，所以Nature在内的多家科学杂志要求论文中需要明确指出是否使用了ChatGPT。

　　生成式AI的主要潜力在于，一旦经过训练，系统就可以创建与现有训练数据集不同的新数据，这一特性在生成化学（generative chemistry）中被广泛使用。在生成化学中医学器具新闻，所需分子是从零开始设计的，不受自然或化学供应商的限制。其中一些AI药物发现系统使用起来非常简单，所以即便是非生物/药物化学背景的医生/计算机科学家也可以使用，来选择疾病靶点并产生有效的抑制剂。

　　生成式AI系统可以在真实患者的大数据集上进行训练，然后为整个患者人群生成新的、具有所需属性的生物数据集，如年龄胜利体育、性别和健康状况等胜利体育。这些合成的健康数据不会追踪到任何个体患者，这样可以保持匿名性。合成数据集也可用于试点研究和培训，同时保护患者隐私。

　　在临床实践中，生成式AI系统可用于生成疾病假说、帮助诊断、甚至选择治疗方案。在数百万先前病例上训练的生成式AI将成为医生的 有力工具 。生成式AI允许以任何语言交流，来消除语言障碍。虽然ChatGPT不是为翻译而设计的，但它可以生成多种语言的文本，并可以改善文本的语法和风格。

　　然而，生成式AI在生物医学领域的应用也会遇到挑战和威胁，尤其是在准确性方面。像ChatGPT这样的工具并没有接受过整个生物医学数据库的培训，也没有经过生物医学专家的测试或培训。所以这些AI系统响应的输出通常是错误的。即使这些AI系统经过完善，但仍然无法保证对每个提示的准确响应。虽然ChatGPT可以通过一些医学检查，但目前的AI工具不应该被患者或医生用来解决医疗问题。因为任何医疗应用都需要基于所有主要出版商的文章进行训练，并获得FDA等监管机构的认证。

　　准确性的进一步问题来自有效性、多样性和新颖性之间的权衡。任何与训练数据不同的新颖输出都可能失去准确性。准确性也会随着时间的推移而丧失，比如在训练后的数月或数年，因为临床试验产生了关于药物安全性和疗效的新数据，但没有纳入算法。在艺术领域，不准确的输出可能是令人愉快的，但在生物医学领域，不准确的输出可能要付出生命代价。

　　在没有专家监督的情况下，不应该依赖ChatGPT等生成式AI工具。ChatGPT引发了对版权、剽窃、作者身份以及AI生成论文可能激增的重要担忧，但在生物医学领域，最主要的担忧是患者安全。这些系统的开发人员应该优先考虑准确性、有效性和安全性，进行开放的基准测试，并限制可能造成伤害的功能的使用。

　　在制定医学界可接受的准确性和安全性标准之前，与医疗使用相关的任何提示都应受到限制，最好应包含明确的警告。生成式AI有可能重塑医学，但在准确性提高之前需要采取保障措施。

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