OpenAI создала языковую модель, которая генерирует белки для преобразования обычных клеток в стволовые, превосходя человеческие усилия в этой области. Это развитие стало первым направлением компании, сосредоточенным на биологических данных, и отмечает её первоначальное публичное утверждение о том, что ИИ может привести к неожиданным научным достижениям, что является важным этапом в поисках искусственного общего интеллекта (AGI). Генеральный директор OpenAI Сэм Альтман выразил уверенность в способности своей компании разработать AGI, утверждая, что продвинутый ИИ может значительно усилить научные инновации. Инициатива по инженерии белков началась, когда Retro Biosciences, основанная в Сан-Франциско компания, занимающаяся исследованиями долголетия, искала сотрудничество с OpenAI. Заметим, что Альтман инвестировал 180 миллионов долларов в Retro. Цель Retro — продлить человеческую жизнь на десять лет, исследуя факторы Яманаки — белки, которые могут вернуть кожные клетки в состояние, напоминающее стволовые, способные превращаться в любой тип ткани. Однако текущие методы перепрограммирования клеток неэффективны, с коэффициентом успеха ниже 1%. Новая модель, GPT-4b micro, была разработана для повышения эффективности факторов Яманаки. Первоначальные результаты показывают, что модификации модели сделали эти факторы более чем на 50 раз эффективнее. Исследователи OpenAI, включая Джона Халлмана и Аарона Джеха, возглавляют эту инициативу.

Хотя результаты ждут публикации, использование модели в настоящее время ограничено демонстрационными целями. В отличие от AlphaFold от Google, который предсказывает структуры белков, GPT-4b была обучена на разнообразных последовательностях белков и их взаимодействиях. Ученые Retro использовали модель для предложения изменений в белках Яманаки, применяя технику, похожую на обучение с "немногими примерами". В то время как традиционная генетическая инженерия имеет ограничения по количеству вариаций, которые можно протестировать, модель OpenAI часто предлагает множество изменений одновременно. Ранние результаты от Retro подтвердили, что модель предоставляет очень эффективные предложения по redesign. Исследователь старения из Гарварда подчеркнул важность оптимизации производства стволовых клеток, особенно для трудно поддающихся клеток и видов. Однако точная методология, стоящая за выводами GPT-4b, остается неясной, отражая сложности, наблюдаемые в других моделях ИИ. Хотя OpenAI утверждает, что в сотрудничестве не было финансовых обменов, партнерство с Retro, которое получает выгоду от поддержки Альтмана, поднимает вопросы о потенциальных конфликтах интересов. Другие инвестиции Альтмана в стартапы в области технологий вызвали обеспокоенность по поводу прозрачности и конфликтов, касающихся операций OpenAI. Тем не менее, OpenAI настаивает на том, что его принятие решений независимо от личных инвестиций Альтмана.