OpenAI 新的人工智慧模型 Rosalind 可能會縮短藥物研發的時間。你可能無法使用它

簡要摘要

• OpenAI 公布了 GPT-Rosalind 以加速藥物發現流程。
• 基準測試顯示出強勁的提升，但在實際應用中的影響仍受限。
• 在生物安全憂慮升高的情況下，存取權受到嚴格限制。

OpenAI 剛剛以 Rosalind Franklin 的名字命名了其首個專門領域的 AI 模型——這位英國化學家，其X射線晶體學工作幫助揭示了DNA的雙螺旋結構，並在生前未被授予應有的榮譽。 GPT-Rosalind 在星期四亮相，是一個專為生物學、藥物發現和轉化醫學設計的推理模型。這是 OpenAI 所謂的生命科學模型系列的第一款——這是一個直接針對市場的策略，許多從大學到谷歌 DeepMind 的專業實驗室都在激烈角逐。 專家指出，將一個藥物從目標發現到在美國獲得監管批准平均需要10到15年。大部分時間並非在靈光一現的瞬間，而是在繁瑣的工作中：解析數千篇論文、查詢資料庫、設計試劑、解讀模糊的結果。GPT-Rosalind 正是為了應對這些挑戰而設。 OpenAI 表示，該模型可以壓縮早期階段的工作。公司表示，GPT-Rosalind 旨在幫助科學家「探索更多可能性，發現可能被忽略的聯繫，並更早得出更好的假設」。

 基準測試至少部分支持這些雄心。在以真實生物資訊任務為基礎的基準測試 BixBench 上，GPT-Rosalind 的通過率為0.751，是已公布結果模型中的最高分。在 LABBench2 上，它在11個任務中有6個超越了前一版本 GPT-5.4。 在涉及生命科學的所有案例中，GPT-Rosalind 都超越了 GPT 5.4，但它是一個高度專門的模型，在其他領域的表現可能會較差。

OpenAI 也宣布 Dyno Therapeutics 將協助測試和評估其模型，基於未公開的RNA序列，以排除記憶化的可能性。GPT-Rosalind 在十次提交中，序列預測任務的排名高於人類專家第95百分位，生成任務約在第84百分位。 不過，OpenAI 自身的生命科學研究負責人焦曉（Joy Jiao）對模型的實際能力持謹慎態度。她解釋公司並不認為 Rosalind 能自主創造新療法，但告訴記者，它可以大大加快研究進度。「我們確實看到幫助研究人員更快完成科學過程中一些最複雜、耗時部分的真正機會，」焦曉在一場新聞發布會上說，據 LA Times 報導。 模型周圍的生態系統可能與模型本身一樣重要。OpenAI 也推出了一個免費的生命科學研究插件，連接 Codex，涵蓋超過50個科學資料庫和工具——蛋白質結構查詢、序列搜索、文獻回顧、基因組流程。擁有 GPT-Rosalind 訪問權的企業用戶可以在此基礎上獲得推理層，其他用戶則使用標準模型搭配插件。 OpenAI 已經為此次發布列出了一系列製藥和生物技術客戶，包括安進（Amgen）、Moderna 和 Thermo Fisher Scientific。此外，還與洛斯阿拉莫斯國家實驗室合作進行 AI 指導的蛋白質和催化劑設計研究。 「生命科學領域在每一步都要求精確。問題高度複雜，數據高度獨特，風險也極高，」安進的 AI 與數據資深副總裁 Sean Bruich 在官方公告中表示。 對 Rosalind 的存取是有意限制的。該模型僅限於美國企業，需經過資格審查和安全審查。這並非抽象的擔憂：一個由超過100名科學家組成的國際聯盟已呼籲對用於訓練 AI 的生物數據實施更嚴格的控制，理由是涉及病原體設計的風險。OpenAI 的限制性推廣是直接回應。在研究預覽期間，使用不會消耗現有的 API 點數。 這也不是 OpenAI 首次涉足科學工作流程。1月推出的 Prism 科學寫作工作空間已是第一步。GPT-Rosalind 更為尖銳、專門的後續產品，並彰顯出專領域模型正成為一個重要的競爭前沿。 目前尚未有完全由 AI 發現並通過三期臨床的藥物，這個數字仍是零。但如果 GPT-Rosalind 能幫助研究人員在數千個實驗室中更快設計出更好的實驗，六個月內就能取得突破，那麼對於發現的內容和時間的積累效應，可能會改變整個格局。這才是真正的核心論點，也值得密切關注。