OpenAI, sıradan hücreleri kök hücrelere dönüştüren proteinler üreten bir dil modeli geliştirmiştir ve bu alanda insan çabalarını geride bırakmaktadır. Bu gelişme, şirketin biyolojik verilere odaklanan ilk adımıdır ve AI'nın beklenmedik bilimsel ilerlemeler sağlayabileceğine dair ilk kamuya açık iddiasını işaret etmektedir; bu, yapay genel zeka (AGI) arayışında önemli bir dönüm noktasıdır. OpenAI CEO'su Sam Altman, şirketinin AGI geliştirme yeteneğine olan güvenini dile getirerek, gelişmiş AI'nın bilimsel yeniliği büyük ölçüde artırabileceğini belirtti. Bu protein mühendisliği girişimi, San Francisco merkezli bir uzun ömür araştırma firması olan Retro Biosciences'ın OpenAI ile işbirliği arayışında bulunmasıyla başlamıştır. Önemli bir nokta olarak, Altman Retro'ya 180 milyon dolar yatırım yapmıştır. Retro, Yamanaka faktörlerini araştırarak insan ömrünü on yıl uzatmayı hedeflemektedir; bu faktörler, cilt hücrelerini kök hücre benzeri bir duruma geri döndürerek, herhangi bir doku tipine dönüşme yeteneğine sahip proteinlerdir. Ancak, mevcut hücreleri yeniden programlama yöntemleri verimsizdir ve başarı oranı %1’in altındadır. Yeni model, Yamanaka faktörlerinin etkinliğini artırmak için geliştirilen GPT-4b mikro modelidir. İlk sonuçlar, modelin değişikliklerinin bu faktörleri 50 kat daha etkili hale getirdiğini göstermektedir. John Hallman ve Aaron Jaech gibi OpenAI araştırmacıları bu girişimi yönlendirmektedir.

Bulgu sonuçları yayınlanmayı beklerken, modelin kullanımı şu anda gösterim amaçlıdır. Google'ın AlphaFold'undan farklı olarak, protein yapılarının tahminini yapmaktayken, GPT-4b, çeşitli protein dizileri ve bunların etkileşimleri üzerinde eğitilmiştir. Retro bilim insanları, Yamanaka proteinlerinin yeniden tasarımlarını önermek için "few-shot" öğrenmeye benzer bir yönlendirme tekniği kullanarak modeli değerlendirmiştir. Geleneksel gen mühendisliğinin test edebileceği varyasyon sayısında sınırlamaları varken, OpenAI'nın modeli genellikle bir anda birçok değişiklik önermektedir. Retro'dan gelen erken sonuçlar, modelin son derece etkili yeniden tasarım önerileri sunduğunu doğrulamıştır. Harvard'dan bir yaşlanma araştırmacısı, özellikle zor hücre tipleri ve türleri için kök hücre üretiminin optimize edilmesinin önemine vurgu yapmıştır. Ancak, GPT-4b'nin sonuçlarının arkasındaki kesin metodoloji belirsizliğini sürdürmektedir ve bu durum diğer AI modellerinde görülen karmaşıklıklarla benzerlik göstermektedir. OpenAI, işbirliğinde herhangi bir mali alışveriş olmadığını belirtmesine rağmen, Altman'ın desteğinden faydalanan Retro ile olan ortaklık, potansiyel çıkar çatışmaları hakkında sorular doğurmaktadır. Altman'ın teknoloji girişimlerine yaptığı diğer yatırımlar, OpenAI'nın operasyonlarıyla ilgili şeffaflık ve çıkar çatışmaları konusunda endişeleri artırmıştır. Yine de, OpenAI karar verme süreçlerinin Altman'ın kişisel yatırımlarından bağımsız olduğunu sürdürmektedir.