OpenAI ka krijuar një model gjuhe që gjeneron proteina për të transformuar qelizat normale në qeliza burimore, duke e kaluar përkushtimin e njeriut në këtë fushë. Ky zhvillim është i pari i kompanisë që fokusohet në të dhëna biologjike dhe shënon deklaratën e saj të parë publike se AI mund të sjellë përparime shkencore të papritura, një arritje kryesore në kërkimin e inteligjencës artificiale të përgjithshme (AGI). Kryeinspektori i OpenAI, Sam Altman, ka shprehur besim në kapacitetin e kompanisë së tij për të zhvilluar AGI, duke këmbëngulur se AI e avancuar mund të përmirësojë në masë inovacionin shkencor. Iniciativa për inxhinierinë e proteinave filloi kur Retro Biosciences, një kompani kërkimore për qëndrueshmëri me qendër në San Francisco, kërkoi bashkëpunim me OpenAI. Veçanërisht, Altman ka investuar 180 milion dollarë në Retro. Retro synon të zgjatë jetën e njeriut me dhjetë vjet duke kërkuar faktorët Yamanaka—proteina që mund të kthejnë qelizat e lëkurës në një gjendje të ngjashme me qelizat burimore, të afta për t’u bërë çdo lloj tipi inde. Megjithatë, metodat aktuale për riprogramimin e qelizave janë të paefektshme, me një normë suksesi nën 1%. Modeli i ri, GPT-4b micro, u zhvillua për të përmirësuar efikasitetin e faktorëve Yamanaka. Rezultetet e para tregojnë se modifikimet e modelit e kanë bërë këta faktorë mbi 50 herë më efektivë. Kërkuesit e OpenAI, përfshirë John Hallman dhe Aaron Jaech, po udhëheqin këtë iniciativë.

Ndërsa gjetjet presin publikimin, përdorimi i modelit mbetet i kufizuar për tani për qëllime demonstrative. Ndryshe nga AlphaFold i Google, i cili parashikon strukturat e proteinave, GPT-4b është trajnuar mbi sekuenca të ndryshme proteinash dhe ndërveprimet e tyre. Shkencëtarët e Retro e shfrytëzuan modelin për të propozuar riprojektime të proteinave Yamanaka, duke përdorur një teknikë provokuese të ngjashme me "few-shot" mësimin. Ndërsa inxhinieria tradicionale gjenetike ka kufizime në numrin e variacioneve që mund të testojë, modeli i OpenAI shpesh sugjeron shumë ndryshime në një herë. Rezultatet e para nga Retro kanë konfirmuar se modeli ofron propozime shumë efektive për riprojektim. Një studiues mbi plakjen nga Harvard theksoi rëndësinë e optimizimit të prodhimit të qelizave burimore, veçanërisht për lloje dhe specie të vështira qelizash. Megjithatë, metodologjia e saktë pas konkluzioneve të GPT-4b mbetet e paqartë, duke reflektuar kompleksitetet e dukshme në modelet e tjera AI. Megjithëse OpenAI deklaron se nuk kishte shkëmbime financiare në bashkëpunim, partneriteti me Retro, i cili përfiton nga mbështetje e Altman, ngre pyetje mbi mundësitë e konflikteve të interesit. Investimet e tjera të Altman në startup-et teknologjike kanë shkaktuar shqetësime për transparencën dhe konfliktet që rrethojnë operacionet e OpenAI. Megjithatë, OpenAI e mban se vendimmarrja e saj është e pavarur nga investimet personale të Altman.