OpenAI და ლოს-ალამოსის ეროვნული ლაბორატორია აცხადებენ ბიომეცნიერული კვლევის პარტნიორობას

OpenAI და ლოს-ალამოსის ეროვნული ლაბორატორია (LANL) — აშშ-ის ერთ-ერთი წამყვანი ეროვნული ლაბორატორია — ერთად მუშაობენ იმის შესასწავლად, თუ როგორ შეიძლება ხელოვნური ინტელექტის უსაფრთხოდ გამოყენება მეცნიერების მიერ ლაბორატორიულ გარემოში ბიომეცნიერული კვლევის წინსვლისთვის. ეს პარტნიორობა აგრძელებს აშშ-ის საჯარო სექტორის, და განსაკუთრებით ეროვნული ლაბორატორიების, ხანგრძლივ ტრადიციას, ითანამშრომლოს აშშ-ის კერძო სექტორთან, რათა ინოვაციებში მიღწეული პროგრესი გადაითარგმნოს წინსვლად ისეთ აუცილებელ სფეროებში, როგორიცაა ჯანდაცვა და ბიომეცნიერება. 

ბოლოდროინდელი თეთრი სახლის აღმასრულებელი ბრძანება ხელოვნური ინტელექტის უსაფრთხო, დაცული და სანდო განვითარებისა და გამოყენების შესახებ⁠(იხსნება ახალ ფანჯარაში) აშშ-ის ენერგეტიკის დეპარტამენტის ეროვნულ ლაბორატორიებს ავალებს, ხელი შეუწყონ მოწინავე AI მოდელების, მათ შორის ბიოლოგიური შესაძლებლობების, შეფასებას. ეს მნიშვნელოვანია OpenAI-სთვის, რადგან გვჯერა, რომ AI-ს აქვს პოტენციალი, მნიშვნელოვნად გაამრავლოს მეცნიერების სიჩქარე და დადებითი გავლენა. უკვე დღეს, Moderna OpenAI-ის ტექნოლოგიას იყენებს კლინიკური კვლევების განვითარების გასაძლიერებლად⁠, რისთვისაც ააგო მონაცემთა ანალიზის ასისტენტი, რომელიც დიდი მონაცემთა ნაკრებების ანალიზში ეხმარება. Color Health-მა⁠ შექმნა ახალი კოპილოტი GPT‑4o‑ის გამოყენებით, რათა ჯანდაცვის პროვაიდერებს დაეხმაროს მტკიცებულებაზე დაფუძნებული გადაწყვეტილებების მიღებაში კიბოს სკრინინგისა და მკურნალობის შესახებ. 

„როგორც კერძო კომპანია, რომელიც საზოგადოებრივი ინტერესის სამსახურს ეძღვნება, მოხარულები ვართ, გამოვაცხადოთ უპრეცედენტო პარტნიორობა ლოს-ალამოსის ეროვნულ ლაბორატორიასთან ბიომეცნიერების შესაძლებლობების შესასწავლად,“ — თქვა OpenAI-ის ტექნოლოგიურმა დირექტორმა, მირა მურატიმ. „ეს პარტნიორობა ჩვენი მისიის ბუნებრივი გაგრძელებაა — სამეცნიერო კვლევის წინსვლა და ამასთან ერთად რისკების გააზრება და შემცირება.“

„AI ძლიერი ინსტრუმენტია, რომელსაც მეცნიერების სფეროში დიდი სარგებლის მოტანის პოტენციალი აქვს, თუმცა, როგორც ნებისმიერ ახალ ტექნოლოგიას, მასაც ახლავს რისკები,“ — თქვა საინფორმაციო სისტემებისა და მოდელირების ჯგუფის ხელმძღვანელის მოადგილემ, ნიკ ჯერასმა. "ლოს-ალამოსში ამ სამუშაოს ლაბორატორიის ახალი AI რისკების ტექნიკური შეფასების ჯგუფი უხელმძღვანელებს, რომელიც ამ რისკების შეფასებასა და უკეთ გააზრებაში დაგვეხმარება."

OpenAI და ლოს-ალამოსის ეროვნული ლაბორატორიის ბიომეცნიერების განყოფილება მუშაობენ შეფასების კვლევაზე, რათა შეაფასონ, როგორ შეუძლიათ GPT‑4o‑ის მსგავს მოწინავე მოდელებს დაეხმარონ ადამიანებს ფიზიკურ ლაბორატორიულ გარემოში ამოცანების შესრულებაში მულტიმოდალური შესაძლებლობების — მაგალითად, ხედვისა და ხმის — მეშვეობით. ეს მოიცავს GPT‑4o‑ისა და მისი ჯერ არ გამოქვეყნებული რეალურ დროში ხმოვანი სისტემების ბიოლოგიური უსაფრთხოების შეფასებებს, რათა უკეთ გავიგოთ, როგორ შეიძლება მათი გამოყენება ბიომეცნიერების კვლევის მხარდასაჭერად. გვჯერა, რომ ჩვენი მომავალი შეფასება ამ სახის პირველი იქნება და წვლილს შეიტანს AI-ის ბიოუსაფრთხოების შეფასებების უახლეს კვლევაში. ის დაეფუძნება ჩვენს არსებულ მუშაობას⁠ ბიოლოგიური საფრთხეების რისკებზე და მიჰყვება ჩვენს მზაობის ჩარჩოს⁠, რომელიც აღწერს ჩვენს მიდგომას მოდელის რისკების თვალყურის დევნების, შეფასების, პროგნოზირებისა და მათგან დაცვის მიმართ, და შეესაბამება ჩვენს ვალდებულებებს მოწინავე AI უსაფრთხოების შესახებ, რომლებიც 2024 წლის AI სეულის სამიტზე იქნა შეთანხმებული. 

ლოს-ალამოსთან ჩვენი მომავალი შეფასება იქნება პირველი ექსპერიმენტი, რომელიც ლაბორატორიულ გარემოში მულტიმოდალურ მოწინავე მოდელებს გამოცდის, იმის შეფასებით, თუ როგორ შეუძლიათ როგორც ექსპერტებს, ისე დამწყებებს, შეასრულონ და აღმოფხვრან ხარვეზები უსაფრთხო პროტოკოლში, რომელიც სტანდარტული ლაბორატორიული ექსპერიმენტული ამოცანებისგან შედგება. ეს ამოცანები განკუთვნილია უფრო რთული ამოცანების პროქსიდ, რომლებიც ორმაგი გამოყენების შეშფოთებას იწვევს. ამოცანები შეიძლება მოიცავდეს ტრანსფორმაციას (მაგ., უცხო გენეტიკური მასალის შეყვანა მასპინძელ ორგანიზმში), უჯრედულ კულტურას (მაგ., უჯრედების in vitro შენარჩუნება და გამრავლება) და უჯრედების გამიჯვნას (მაგ., ცენტრიფუგირების გზით). GPT‑4o‑ის მიერ შესაძლებელი ამოცანის შესრულებისა და სიზუსტის ზრდის შესწავლით, ჩვენი მიზანია რაოდენობრივად განვსაზღვროთ და შევაფასოთ, როგორ შეიძლება მოწინავე მოდელებმა რეალურ ბიოლოგიურ ამოცანებში კვალიფიკაცია აუმაღლონ როგორც მოქმედ პროფესიონალებს / PhD-ებს, ისე დამწყებებს. 

ეს ახალი შეფასებები ჩვენს წინა მუშაობას რამდენიმე ახალი მიმართულებით აფართოებს: 

1. „სველი ლაბორატორიის“ ტექნიკების ჩართვა. ნაერთების სინთეზისა და გავრცელებისთვის დაწერილი ამოცანები და პასუხები საჩვენებელი იყო, მაგრამ სრულად ვერ ასახავს იმ უნარებს, რომლებიც რეალური ბიოლოგიური ლაბორატორიული მუშაობისთვის არის საჭირო. მაგალითად, შეიძლება მარტივი იყოს იმის ცოდნა, რომ საჭიროა მას-სპექტრომეტრიის ჩატარება, ან თუნდაც ნაბიჯების წერილობით აღწერა; მაგრამ ბევრად რთულია ამის სწორად შესრულება, რეალურ ნიმუშებთან მუშაობისას.
2. მრავალი მოდალობის ჩართვა. ჩვენი წინა სამუშაო ფოკუსირებული იყო GPT‑4‑ზე, რომელიც წერილობით შედეგებს მოიცავდა. GPT‑4o‑ის უნარს, იმსჯელოს სხვადასხვა მოდალობაში და მიიღოს ხმოვანი და ვიზუალური შეყვანები, პოტენციურად შეუძლია სწავლის დაჩქარება. მაგალითად, მომხმარებელს, რომელიც ნაკლებად არის გაცნობილი „სველი ლაბორატორიის“ კონფიგურაციის ყველა კომპონენტთან, შეუძლია უბრალოდ აჩვენოს თავისი კონფიგურაცია GPT‑4o‑ს და დაუსვას შეკითხვები, ხოლო პრობლემური სცენარები კამერის მეშვეობით ვიზუალურად მოაგვაროს, იმის ნაცვლად, რომ სიტუაცია წერილობითი კითხვით აღწეროს.

ლოს-ალამოსის ეროვნული ლაბორატორია უსაფრთხოების კვლევის პიონერია და მოუთმენლად ველით ერთობლივ მუშაობას მოწინავე AI მოდელებისთვის ახალი და გამძლე უსაფრთხოების შეფასებების შექმნაზე, მაშინ როცა შესაძლებლობები სწრაფად აგრძელებს გაუმჯობესებას. ეს თანამშრომლობა არა მხოლოდ უსვამს ხაზს GPT‑4o‑ის მსგავსი მულტიმოდალური AI მოდელების პოტენციალს სამეცნიერო კვლევის მხარდასაჭერად, არამედ გამოყოფს კერძო და საჯარო სექტორების თანამშრომლობის გადამწყვეტ მნიშვნელობას როგორც ინოვაციების გამოყენებაში, ისე უსაფრთხოების უზრუნველყოფაში. ამ შეფასებების შედეგების მოლოდინში, ვიმედოვნებთ, რომ ეს პარტნიორობა ხელს შეუწყობს მეცნიერებაში AI-ის უსაფრთხოებისა და ეფექტიანობის ახალი სტანდარტების ჩამოყალიბებას და გზას გაუხსნის მომავალ ინოვაციებს, რომლებიც კაცობრიობას სარგებელს მოუტანს.