نموذج الذكاء الاصطناعي الجديد من OpenAI، روزاليند، قد يختصر سنوات من اكتشاف الأدوية. ربما لا يمكنك استخدامه

باختصار

• كشفت OpenAI عن GPT-Rosalind لتسريع سير عمل اكتشاف الأدوية.
• تظهر المقاييس تحسنات قوية، لكن التأثير الحقيقي في العالم لا يزال محدودًا.
• الوصول مقيد بشكل صارم وسط تزايد المخاوف الأمنية الحيوية.

سميت OpenAI أول نموذج ذكاء اصطناعي متخصص في المجال باسم روزاليند فرانكلين—الكيميائية البريطانية التي ساعد عملها في البلورات بالأشعة السينية على كشف الحلزون المزدوج للحمض النووي، والتي حُرمت من الاعتراف بها خلال حياتها بشكل شهير. تم الكشف عن GPT-Rosalind يوم الخميس، وهو نموذج مخصص للتفكير في علم الأحياء، واكتشاف الأدوية، والطب التحويلي. وهو الأول في سلسلة نماذج علوم الحياة التي تطلقها OpenAI—وهو محاولة مباشرة للسوق حيث تتنافس العديد من المختبرات المتخصصة من الجامعات إلى Google DeepMind على التميز. يستغرق الحصول على دواء من اكتشاف الهدف إلى الموافقة التنظيمية في الولايات المتحدة بين 10 إلى 15 سنة وفقًا للخبراء. معظم ذلك الوقت يختفي ليس في لحظات اليقظة، بل في العمل الشاق: تحليل آلاف الأوراق، استعلام قواعد البيانات، تصميم الأدوات، وتفسير النتائج الغامضة. هذا هو ما يحاول GPT-Rosalind معالجته. تؤكد OpenAI أن النموذج يمكن أن يضغط على ذلك العمل المبكر. كما قالت الشركة، تم تصميم GPT-Rosalind لمساعدة العلماء على “استكشاف المزيد من الاحتمالات، وإظهار الروابط التي قد تُغفل، والتوصل إلى فرضيات أفضل بشكل أسرع.”

 تدعم المقاييس على الأقل بعض تلك الطموحات. على BixBench—وهو معيار يقيس مهام حقيقية في علم الأحياء الحاسوبي—سجل GPT-Rosalind معدل نجاح بنسبة 0.751، وهو أعلى نتيجة بين النماذج التي نشرت نتائجها. على LABBench2، تفوق على سلفه GPT-5.4 في ست من أصل أحد عشر مهمة. يتفوق GPT-Rosalind على GPT 5.4 في كل حالة تتعلق بعلوم الحياة، لكنه نموذج متخصص جدًا قد يقل أداؤه في أي شيء آخر غير ذلك.

كما أعلنت OpenAI أن شركة Dyno Therapeutics ستساعد في اختبار وتقييم النموذج استنادًا إلى تسلسلات RNA غير منشورة لاستبعاد الحفظ. تصنيفات أفضل عشرة من إصدارات GPT-Rosalind كانت أعلى من النسبة المئوية 95 من الخبراء البشريين في مهام التنبؤ بالتسلسل، وحوالي النسبة المئوية 84 في التوليد. ومع ذلك، كانت قائدة أبحاث علوم الحياة في OpenAI، Joy Jiao، متوازنة بشأن ما يمكن أن يفعله النموذج فعليًا. أوضحت أن الشركة لا ترى روزاليند كنموذج قادر على ابتكار علاجات جديدة بشكل مستقل، لكنها أخبرت الصحفيين أنه يمكن أن يكون مساعدة كبيرة في تسريع البحث. وقالت في مؤتمر صحفي، وفقًا لصحيفة LA Times: “نعتقد أن هناك فرصة حقيقية لمساعدة الباحثين على التحرك بشكل أسرع خلال بعض أصعب وأطول مراحل العملية العلمية.” قد يكون النظام البيئي حول النموذج مهمًا بقدر أهمية النموذج نفسه. كما تطلق OpenAI أيضًا إضافة مجانية لبحث علوم الحياة لبرنامج Codex تربط بأكثر من 50 قاعدة بيانات وأداة علمية—مثل استعلامات بنية البروتين، البحث عن التسلسلات، مراجعة الأدبيات، خطوط أنابيب الجينوم. يحصل المستخدمون المؤسساتيون الذين لديهم وصول إلى GPT-Rosalind على طبقة التفكير فوقها. والبقية يحصلون على الإضافة مع النماذج القياسية. وضعت OpenAI قائمة من عملاء الأدوية والتكنولوجيا الحيوية للإطلاق، بما في ذلك Amgen، Moderna، و Thermo Fisher Scientific. بالإضافة إلى ذلك، تجري تعاونًا بحثيًا مع مختبر لوس ألاموس الوطني حول تصميم البروتينات والمحفزات بمساعدة الذكاء الاصطناعي. قال سين برويش، نائب رئيس شركة Amgen الأول للذكاء الاصطناعي والبيانات، في الإعلان الرسمي: “مجال علوم الحياة يتطلب دقة في كل خطوة. الأسئلة معقدة للغاية، والبيانات فريدة جدًا، والمخاطر عالية جدًا.” الوصول إلى روزاليند مقيد عمدًا. النموذج مخصص فقط للشركات الأمريكية، ويخضع لمراجعة تأهيل وسلامة. القلق ليس نظريًا: لقد دعا تحالف دولي يضم أكثر من 100 عالم إلى فرض قيود أكثر على البيانات البيولوجية المستخدمة في تدريب الذكاء الاصطناعي، محذرًا من مخاطر تصميم مسببات الأمراض. رد فعل OpenAI المباشر هو تقييد الإطلاق. خلال معاينة البحث، لن يتم استهلاك أرصدة API الحالية. وهذا أيضًا ليس أول خطوة لـ OpenAI في سير العمل العلمي. أطلقت مساحة العمل العلمية Prism في يناير كخطوة أولى. وGPT-Rosalind هو المتابعة الأكثر حدة وتخصصًا—ورسالة أن النماذج الخاصة بالمجال أصبحت جبهة تنافسية جدية. لم يمر أي دواء اكتشفه الذكاء الاصطناعي بالكامل من المرحلة 3. لا يزال الرقم صفر. لكن إذا ساعد GPT-Rosalind باحثًا على تصميم تجربة أفضل بسرعة ستة أشهر عبر آلاف المختبرات، فإن التأثير التراكمي على ما يُكتشف ومتى، قد يكون هو اللعبة الحاسمة. هذه هي الفرضية الحقيقية هنا، ومن الجدير مراقبتها عن كثب.