OpenAI y el Laboratorio Nacional de Los Álamos anuncian su colaboración para la investigación en el campo de la biociencia

OpenAI y el Laboratorio Nacional de Los Álamos (LANL), uno de los principales laboratorios nacionales de los Estados Unidos, han unido fuerzas para estudiar cómo los científicos pueden usar la IA de manera segura en los laboratorios para el desarrollo de la investigación biocientífica. Esta asociación se suma a la larga tradición de colaboraciones entre el sector privado y el público ―y en particular los laboratorios nacionales― de los Estados Unidos para garantizar que la innovación promueva el avance en campos importantes como la sanidad y la biociencia. 

La reciente Orden Ejecutiva de la Casa Blanca sobre el desarrollo y el uso seguros y fiables de la inteligencia artificial⁠(se abre en una ventana nueva) ha encomendado a los laboratorios nacionales del Departamento de Energía de los Estados Unidos la tarea de ayudar a evaluar las capacidades de los modelos de IA más avanzados, incluidas las capacidades biológicas. Esto es importante para OpenAI, ya que creemos que la IA tiene el potencial de multiplicar la velocidad y el impacto de la ciencia definitivamente. Por ejemplo, Moderna ya utiliza la tecnología de OpenAI para mejorar el desarrollo de ensayos clínicos⁠ mediante la creación de un asistente de análisis de datos diseñado para ayudar a analizar grandes conjuntos de datos, y Color Health⁠ ⁠ha creado un nuevo copiloto con GPT‑4o para ayudar a los proveedores sanitarios a tomar decisiones basadas en evidencia sobre la detección y el tratamiento del cáncer. 

«Como empresa privada dedicada al bien público, nos complace anunciar una asociación exclusiva con el Laboratorio Nacional de Los Álamos para estudiar las capacidades para la biociencia», afirmó Mira Murati, directora de tecnología de OpenAI. «Esta asociación constituye un avance natural en nuestra misión, que consiste en el desarrollo de la investigación científica y, al mismo tiempo, la comprensión y mitigación de los riesgos».

«La IA es una herramienta potente que tiene el potencial de proporcionar grandes beneficios al campo de la ciencia, pero, como ocurre con cualquier tecnología nueva, conlleva riesgos», mantuvo Nick Generous, subdirector del grupo de sistemas de información y modelado.  «En Los Álamos, este trabajo estará dirigido por el nuevo grupo de evaluación técnica de riesgos de la IA del laboratorio, que ayudará a evaluar y comprender mejor esos riesgos».

OpenAI y la División de Biociencias del Laboratorio Nacional de Los Álamos colaboran en un estudio que evaluará cómo los modelos más avanzados, como GPT‑4o⁠, pueden ayudar a los humanos a realizar tareas en laboratorios físicos a través de capacidades multimodales como la visión y la voz. Se incluirán evaluaciones de seguridad biológica para GPT‑4o y sus sistemas de voz en tiempo real, actualmente inéditos, para comprender cómo podrían usarse para respaldar la investigación en el campo de la biociencia. Creemos que nuestra próxima evaluación será la primera de su clase y que contribuirá a la pionera investigación sobre evaluaciones de bioseguridad de IA. Se basará en nuestro trabajo existente⁠ sobre riesgos de amenazas biológicas y se ajustará a nuestro marco de preparación⁠, que describe nuestro enfoque de seguimiento, evaluación, previsión y protección contra los riesgos de los modelos, además de ser coherente con nuestros compromisos con la seguridad de la IA avanzada acordados en la Cumbre de IA de Seúl de 2024. 

Nuestra próxima evaluación con Los Álamos será el primer experimento en el que se pondrán a prueba modelos avanzados multimodales en un laboratorio, y se evaluarán las capacidades tanto de expertos como de principiantes para crear un protocolo seguro y resolver problemas con el mismo a partir de tareas experimentales de laboratorio estándar. Estas tareas están destinadas a sustituir tareas más complejas que plantean un problema de doble uso. Pueden implicar la transformación (por ejemplo, la introducción de material genético extraño en un organismo huésped); el cultivo celular (por ejemplo, el mantenimiento y la propagación de células in vitro); y la separación celular (por ejemplo, mediante centrifugación). Al examinar la mejora en la finalización y la precisión de las tareas lograda mediante GPT‑4o, pretendemos cuantificar y evaluar cómo los modelos avanzados pueden mejorar las habilidades tanto de profesionales y doctores como de principiantes en tareas biológicas reales. 

Estas nuevas evaluaciones amplían nuestro trabajo anterior en varias dimensiones nuevas: 

1. Incorporación de técnicas de laboratorio húmedo. Las tareas y respuestas por escrito para sintetizar y diseminar compuestos fueron indicativas, pero no reflejan por completo las habilidades necesarias para realizar el trabajo de laboratorio biológico. Por ejemplo, puede ser fácil saber que debemos realizar una espectrometría de masas o incluso detallar los pasos por escrito ―es mucho más difícil hacerlo correctamente con muestras reales―.
2. Incorporación de múltiples modalidades. Nuestro trabajo anterior se centró en GPT‑4, con outputs escritos. La capacidad de GPT‑4o de razonar entre modalidades y aceptar entradas de voz y visuales podría acelerar el aprendizaje. Por ejemplo, un usuario menos familiarizado con todos los componentes de un laboratorio húmedo podría mostrar su configuración a GPT‑4o y plantearle preguntas, además de resolver problemas de forma visual a través de la cámara en lugar de tener que explicar la situación por escrito.

El Laboratorio Nacional de Los Álamos ha sido pionero en la investigación en materia de seguridad y esperamos colaborar con él para realizar evaluaciones de seguridad novedosas y sólidas para modelos de IA avanzados a medida que las capacidades continúan mejorando rápidamente. Este esfuerzo cooperativo no solo destaca el potencial de los modelos de IA multimodales como GPT‑4o a la hora de ayudar con la investigación científica, sino que también resalta la importancia de la colaboración de los sectores público y privado tanto para aprovechar la innovación como para garantizar la seguridad. Mientras aguardamos los resultados de estas evaluaciones, esperamos que esta asociación ayude a establecer nuevos estándares de seguridad y eficacia en materia de IA en la ciencia, allanando el camino para futuras innovaciones que beneficien a la humanidad.