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 مخاوف الأمن البيولوجي.

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 المنطقي في علم الأحياء، واكتشاف الأدوية، والطب الانتقالي. وهو الأول في سلسلة نماذج علوم الحياة التي تطلقها OpenAI—وهو استثمار مباشر في سوق تتنافس فيه العديد من المختبرات المتخصصة من الجامعات إلى Google DeepMind على التمركز. يستغرق الحصول على دواء من اكتشاف الهدف إلى الموافقة التنظيمية في الولايات المتحدة حوالي 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 تحاول GPT-Rosalind معالجته. تؤكد OpenAI أن النموذج يمكن أن يضغط 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 بعضًا من تلك الطموحات. على BixBench—وهو معيار يقيس مهام علم الأحياء الحاسوبية الواقعية—سجل GPT-Rosalind معدل نجاح بنسبة 0.751، وهو أعلى نتيجة بين النماذج ذات النتائج المنشورة. 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، عبرت Joy Jiao، قائدة أبحاث علوم الحياة في OpenAI، عن حذرها 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 المحيط بالنموذج مهمًا بقدر أهمية النموذج نفسه. كما أطلقت 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 لإطلاق النموذج، بما في ذلك Amgen و Moderna و Thermo Fisher Scientific. بالإضافة إلى ذلك، تجري تعاونًا بحثيًا مع مختبر لوس ألاموس الوطني حول تصميم البروتينات والمحفزات بمساعدة الذكاء الاصطناعي. قال Sean Bruich، 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. المخاوف ليست مجرد نظرية: لقد دعا تحالف دولي يضم أكثر من 100 عالم إلى فرض قيود أكثر على البيانات البيولوجية المستخدمة في تدريب الذكاء الاصطناعي، محذرين من مخاطر تصميم مسببات الأمراض. رد فعل OpenAI هو إطلاق محدود. خلال معاينة البحث، لن يتم استهلاك أرصدة API الحالية. وهذا أيضًا ليس أول خطوة لـ OpenAI في سير العمل العلمي. أطلقت منصة الكتابة 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 بعد. هذا الرقم لا يزال صفرًا. لكن إذا ساعد GPT-Rosalind باحثًا على تصميم تجربة أفضل قبل ستة أشهر من خلال آلاف المختبرات، فإن التأثير التراكمي على ما يُكتشف ومتى يمكن أن يكون هو اللعبة الحاسمة. هذه هي الفرضية الحقيقية هنا، ومن الجدير مراقبتها عن كثب.