《Chat GPT×生物医药》的最后一期与大家见面啦~
前言
Chat GPT是人工智能技术驱动的自然语言处理工具，它能够通过理解和学习人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，真正像人类一样来聊天交流，甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码，写论文等任务。
2022年11月底，人工智能对话聊天机器人Chat GPT推出，迅速在社交媒体上走红，短短5天，注册用户数就超过100万。
2023年1月末，Chat GPT的月活用户已突破1亿，成为史上增长最快的消费者应用。
随着Chat GPT的热度增长，各行各业引起广泛关注。下面看看《Chat GPT×生物医药》主题开放麦的第四期专家带来了哪些精彩解读呢？
（四）未来，ChatGPT如何与科学家协同合作 ？
1、浙江实验室副主任陈主任
需要专业领域的专家来交叉学习，生物医药领域的蛋白质结构等是需要非常专业的角度的，需要验证是否有效，是否准确；Chat GPT可以和药企开展合作交流，药企拥有很多未公开的数据，与专家和药企合作来解决软件的关键问题。生物医药细分领域的真正AI是很难达到的，目前AI很难去为人类生成一款功能强大的药物。
2、百度生科专家张老师
系统可以将之前大部分高强度的工作，通过AI来实现，比如很多工作由AI筛选完成，减少工作量。但是真正生成的内容是否可验证，是否可以证明效率有所提升，是否可以确信这个版本是比之前版本效果好，这些都是Chat GPT需要面临的挑战。
3、北京大学智慧医药平台谢老师
如果真的要务实的去使用，还是有很多提升空间的。在2004-2005年，从事了五年纯写程序的工作，后面开始做细胞实验，再到后来，实验室有一半人写程序计算，一半人做实验。预测要真正使用起来，也是要花很长的时间的。比如，验证实验先做短寿的老鼠，再做长寿的老鼠，等等各种步骤很多年就过去了，其他实验也是如此，耗时都是非常长的。目前，传统的药企可能不是很认可这个系统，因为大部分软件的实验都是失败的，做不到大多数人可及。当然，在未来的五六年可能会有Chat GPT生成的分子进入实验，进入市场，让大家体会到它的魅力。现在看来，传统的分子数量是减少的，AI分子的数量是增加的，这里也可以体现出发展趋势，前景不错，我们还是看好Chat GPT的发展的，会繁荣起来的。
4、大湾区数字研究院王老师
Chat GPT的反馈信号比较难拿，我们要帮模型做任务的拆解，蛋白质的分解等是分很多步的，可能有些步骤是正确的，有些步骤是不正确的，后面需要拆解一些步骤，来确认是哪步出的问题。我们也可以拿一些例子去辅助，这是一个需要专家和系统相结合的点，它的反馈机制需要完善。
未来，相信随着科技的进步，ChatGPT会与各行各业的科学家协同合作，碰撞出更亮眼的火花!
基于生物医药企业的降本增效和GMP合规需求，金现代打造覆盖生物医药企业研发、生产、质量、物流全链路的一站式信息化解决方案，已在生物医药行业龙头企业“宜明细胞”成功应用，帮助企业解决监管政策要求严、人工记录追溯难、数据有效利用低等痛点，建设规范、高效、智能的数字化工厂。
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