六位权威专家谈ChatGPT：生成式AI，是否会带来生命科学界的“小型革命”？

ChatGPT的热度，不亚于2016年横空出世的AlphaGo和2020年的AlphaFold2：前者曾带动了计算机视觉在医疗的落地，后者则逼近了在生命科学特定领域的技术极限。如今，以ChatGPT为代表的生成式AI技术，能否成为生命科学进一步突破的技术引擎？

最近，ChatGPT在各行各业引起了不小的轰动。

微软“加仓”，美版头条BuzzFeed“押注”，就连国内科技巨头，百度、阿里、腾讯、网易、京东、360、字节……这些耳熟能详的中国互联网公司，也相继传出入局的消息。

沉寂已久的AI圈，似乎又回到了7年前AlphaGo时代的热情。

ChatGPT，不仅仅被看作是简单的新一代聊天机器人，它甚至代表着人工智能革命性的转折点。

此前曾给ChatGPT站台的比尔·盖茨也表示，ChatGPT等人工智能可以为阅读和写作提供优化，并在医疗保健和教育等领域切实提高工作效率，“阅读和写作现在已经在人工智能的能力范围内，这将产生非常广泛的影响。”

ChatGPT这把火，也迅速蔓延至AI生命科学圈。

最近，加州伯克利的一家初创公司Profluent传出消息，称采用类似ChatGPT的蛋白质工程深度学习语言模型——Progen，首次实现了AI预测蛋白质的合成。

对此，业内众说纷纭，乐观派称，“这项新技术可能会‘超越诺奖’–比2018年的定向进化蛋白设计技术更加强大。”

实际上，早在2022年底，国外就有三家公司竞相发布了AIGC×蛋白质设计的新模型。

华盛顿大学David Baker团队发布了RFdiffusion，用扩散模型设计多种多样与天然蛋白质截然不同的全新单链蛋白质及复合体；

Generate Biomedicines公司发布扩散蛋白生成模型Chroma，可根据预设要求设计蛋白质序列和结构；

Meta公司的ESM2，则用基于150亿参数的蛋白质序列预训练大模型实现可编程的蛋白质从头设计。

前不久，国内AI公司天壤也宣布进展，对外公开了升级版的蛋白质设计模型——TRDiffusion。结果显示，该款模型不仅适用于已支持的“一键生成满足描述的蛋白质”，而且在相同计算资源配置和时间内，蛋白质设计数量提升至2倍以上。

天壤创始人薛贵荣对小编&《医健AI掘金志》表示，“尽管这些公司的技术路径不尽相同，但这些模型和算法的集中爆发，意味着我们已经迈入了一个可编程的生物学新时代。换句话说，与蛋白质设计相关的药物开发、疫苗开发、生物合成和清洁能源等产业，即将迎来产业大爆发的关键点。”

一位业内人士更是直言，“今天ChatGPT的热度，不亚于2016年横空出世的AlphaGo和2020年的AlphaFold2：前者曾带动了计算机视觉在医疗的落地，后者则催生了生命科学的讨论热度。如今，以ChatGPT为代表的生成式AI技术，或将成为生命科学技术落地的一道‘催化剂’。”

不过，从前几年的实践经验来看，以计算机视觉为特征的AI，在医疗领域并未出现“革命性”的颠覆效应。

以ChatGPT为代表的AIGC，能否比肩AlphaGo或是AlphaFold2的出现？

AI生命科学的哪些成果，可以称之为AIGC？哪些可能只是蹭热点？

当AIGC大展拳脚，生命科学领域最明显的变化会是什么？对于生命科学而言，AIGC是否有不确定性或者危机？

这些问题的出现，对于生命科学领域以及计算机的从业者而言，都有着不同寻常的探讨空间。

本次论坛，将由中国人民大学数学学院龚新奇担任主持，中国科学院深圳理工大学（筹）计算机科学与控制工程学院院长潘毅、百图生科首席AI科学家宋乐、深圳湾实验室系统与物理生物学研究所资深研究员周耀旗、分子之心创始人许锦波，天壤创始人薛贵荣参与讨论。

读者可扫描文章底部海报的二维码，进入专家社群，我们会将您的问题收集、汇总，反馈给参会嘉宾，并在讨论环节进行解答。

嘉宾简介

主持人：龚新奇，中国人民大学数学学院教授

中国人民大学数学科学研究院教授，数学智能应用实验室负责人，中国生物信息学会（筹）理事，运筹学会计算系统生物学分会理事，中国计算机学会高级会员。清华大学北京结构生物学高精尖中心合作研究员，北京智源人工智能研究院特聘研究员，哈佛大学访问学者。

龚新奇教授主要研究兴趣是蛋白质相互作用复合物计算，目前已经发表SCI学术论文70多篇，包括理论模型、计算方法和生物应用三部分，发表的杂志包括Nature、Science、Nature Communications、Proteins和Science in China等学术刊物，论文被引用次数已超过2900多次，H指数26。

潘毅，中国科学院深圳理工大学（筹），计算机科学与控制工程学院，院长

中国科学院深圳理工大学计算机科学与控制工程学院院长，讲席教授、美国医学与生物工程院院士、乌克兰国家工程院外籍院士、欧洲科学与艺术院院士、中民协元宇宙工委会长。

潘毅院士在清华大学计算机科学与工程系获得本硕学位，1987年留美，1991年获匹兹堡大学计算机科学博士学位。此后主要任职为美国佐治亚州立大学，过去十几年间，潘毅教授该校陆续担任计算机系和生物系系主任、文理学院副院长等职位。

潘毅院士主要研究领域是以云计算、大数据分析、人工智能、深度学习等为工具，进行生物信息和医疗信息的研究。在此领域已发表250多篇SCI期刊学术论文，其中100多篇发表在顶尖的IEEE/ACM Transactions/Journals学术期刊上；另在国际学术会议录上发表150多篇学术论文，出版编著了40多本书。他的学术成果已被引用超过了20000，目前H指数90。

宋乐，百图生科首席AI科学家

世界知名的机器学习专家，现为百图生科首席技术官及首席 AI 科学家，负责干湿闭环高通量生物计算引擎的研发和相关战略工作。

宋乐博士是著名的机器学习和图深度学习专家，曾任美国佐治亚理工学院计算机学院终身教授、机器学习中心副主任，阿联酋 MBZUAI 机器学习系主任，蚂蚁金服深度学习团队负责人（P10）、阿里巴巴达摩院研究员，国际机器学习大会董事会成员，具有丰富的 AI 算法和工程经验。

2008年起，宋乐博士在卡内基梅隆大学从事生物计算相关的研究，利用机器学习技术对靶点挖掘、药物设计取得了一系列突破性成果，获得 NeurIPS、ICML、AISTATS 等主要机器学习会议的最佳论文奖。社区服务方面，他曾担任 NeurIPS、ICML、ICLR、AAAI、IJCAI 等 AI 顶会的领域主席，出任 ICML 2022 的大会主席，他还是同行评议期刊 JMLR、IEEE TPAMI 的副主编。

周耀旗，深圳湾实验室系统与物理生物学研究所资深研究员

深圳湾实验室系统与物理生物学研究所资深研究员。目前，周耀旗课题组通过计算和实验的结合，从事蛋白质/RNA的序列、结构与功能关系方面的基础研究和生物分子检测、药物开发方面的应用研究。

周耀旗教授从2021年3月起全职加入了深圳湾实验室，他是1984年中国科技大学近代化学系的学士，1990年美国纽约州立石溪大学化学物理的博士，1994-2000年北卡州立大学、哈佛大学的博士后，2000年任纽约州立布法罗大学助理教授，2004年升为终身副教授，2006年成为印第安纳大学信息学院和医学院终身正教授，2013-2021年任澳大利亚格里菲斯大学糖组学研究所正教授。

周耀旗教授长期在结构生物信息学方面工作，曾经多次在国际蛋白质结构预测和功能预测比赛中名列前茅。到目前为止共发表论文250余篇，引用1万6千多次，H因子68。

许锦波，分子之心创始人，美国芝加哥丰田计算技术研究所终身教授

分子之心创始人，美国芝加哥丰田计算技术研究所教授、《Bioinformatics》编委、清华大学智能产业研究院（AIR）访问学者，专注人工智能和计算生物学等研究方向的课题。

许锦波教授本科毕业于中国科学技术大学计算机系，硕士毕业于中国科学院计算技术研究所，2003获得加拿大滑铁卢大学博士学位，而后进入美国麻省理工学院数学系和人工智能实验室进行博士后工作，2022年回国创立公司分子之心。

许锦波教授的研究兴趣包括人工智能和机器学习、优化算法和计算生物学。他于2016年首次证明了深度学习可以大幅度提高蛋白质结构预测的性能，引领了人工智能在蛋白质结构预测领域的突破。

许锦波教授曾获美国斯隆研究奖、美国自然科学基金早期职业奖、《PLoS Computational Biology》创新突破奖、国际计算生物学顶级会议RECOMB最佳论文奖和时间检验奖 (Test-of-Time Award)。

薛贵荣，天壤创始人，CEO

天壤创始人、CEO，人工智能与大数据领域科学家、国家科技部云计算专家组成员、北航软件学院大数据专业的特聘教授、KDD中国分会、CCF人工智能专委会、CCF大数据专委会委员、ACM WWW Internet Monetization领域主席。

薛贵荣博士于2006年获得上海交通大学计算机博士学位，是首批全国优秀博士论文奖获得者。2006年至2009年，在上海交通大学计算机系担任副教授、特别研究员。2009年加入阿里，担任阿里妈妈大数据中心负责人和首席数据科学家。2016年创立天壤，带领团队先后在AI围棋、交通、金融、生物等领域取得重要突破。

薛贵荣博士的研究方向，主要为机器学习、信息检索、互联网营销、大规模数据分析和分布式计算，是国内第一位在全球搜索领域顶级会议ACM SIGIR上发表论文的学者，曾在世界顶级会议NIPS、ICML、SIGKDD、SIGIR、WWW与世界顶尖刊物ACM TOIS、ACM TIST等发表论文70余篇，拥有专利十余项，论文引用达9000+。