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OpenAI 正在将其人工智能技术应用于抗衰老领域，通过AI设计“长寿蛋白”，展现出远超人类效率的潜力。传统药物研发通常耗时数年甚至数十年，而AI可以通过分析海量生物数据，快速筛选并优化蛋白质结构，设计出具有抗衰老功能的分子。OpenAI的研究表明，AI设计的蛋白质在效率上比人类设计的版本高出几十倍，显著缩短了研发周期并降低了成本。这一突破不仅为延长人类寿命提供了新思路，还可能彻底改变生物医药领域的创新模式，推动个性化医疗和精准治疗的发展。
近年来，人工智能在科学研究领域的应用不断取得突破性进展，从 DeepMind 的 AlphaFold 在蛋白质折叠预测上的卓越表现，到如今 OpenAI 在抗衰老领域的探索，AI 正在为人类健康带来新的希望。
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OpenAI 与 Retro Biosciences 强强联手，瞄准“长寿密码”
OpenAI 近期与 Retro Biosciences 达成合作，共同开发了一款专门用于蛋白质设计的 AI 模型，这一合作不仅标志着 AI 技术在生物医学领域的深入应用，更将目标直指人类寿命的延长，Retro Biosciences 是一家专注于长寿研究的公司，其创始人正是 OpenAI 的 CEO 山姆·奥特曼 (Sam Altman)，奥特曼个人向 Retro 投资了 1.8 亿美元，足见其对这一领域的重视。
Retro Biosciences 的核心研究方向是一种被称为“山中因子” (Yamanaka factors) 的蛋白质，这些因子具有“返老还童”的神奇能力——通过将其引入人类皮肤细胞，可以将其转化为年轻的干细胞，进而分化成身体内的任何其他类型细胞，这一技术被称为“细胞重编程”，被认为是实现器官再生甚至延缓衰老的关键。
AI 模型 GPT-4b micro：效率提升 50 倍，突破性成果
尽管细胞重编程技术潜力巨大，但其效率一直是困扰科学家的难题，传统方法需要数周时间，且成功率不足 1%，OpenAI 开发的 AI 模型 GPT-4b micro 则彻底改变了这一局面，该模型专门用于优化山中因子的结构，显著提高了其效率，实验结果显示，经过 AI 优化的山中因子，效率提升了至少 50 倍。
Retro Biosciences 的首席执行官对 AI 的表现赞不绝口：“AI 提出的设计方案远超我们的预期，在许多情况下都优于原始的山中因子。”这一突破不仅大幅缩短了实验周期，还为长寿研究开辟了全新的可能性。
小型语言模型大显身手，AGI 曙光初现
与 AlphaFold 不同，GPT-4b micro 采用了大型语言模型技术，专门针对山中因子的松散结构进行优化，值得一提的是，GPT-4b micro 的规模远小于 OpenAI 的其他大型模型，仅接受了特定生物数据的训练，这一成果表明，即使是小型、专为特定任务设计的语言模型，也能在科学研究中发挥巨大作用。
这一突破也为通用人工智能 (AGI) 的发展提供了重要启示，科学发现领域的成功被认为是通往 AGI 的重要里程碑，而 OpenAI 的此次成果无疑为这一目标增添了新的希望。
未知的“黑盒子”：AI 模型的挑战与未来
尽管 GPT-4b micro 的表现令人惊叹，但其内部机制仍然是一个“黑盒子”，科学家们尚不完全清楚 AI 是如何做出这些精准预测的，正如 Retro 的 CEO 所言：“就像 AlphaGo 战胜人类围棋冠军一样，我们需要时间去理解 AI 的‘思考’过程。”
AI 模型的不透明性既是其优势，也是其挑战，科学家们需要进一步探索 AI 的决策机制，以确保其应用的安全性和可靠性。
OpenAI 与 Retro Biosciences 的合作，标志着 AI 技术在抗衰老研究中的重大突破，通过优化山中因子，AI 不仅大幅提升了实验效率，还为人类延长寿命带来了新的希望，尽管 AI 模型的内部机制仍需进一步研究，但其在科学发现领域的潜力已无可置疑，随着技术的不断进步，AI 或将成为解锁“长寿密码”的关键钥匙。
参考来源：
*https://www.technologyreview.com/2025/01/17/1110086/openai-has-created-an-ai-model-for-longevity-science/
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