雖然谷歌DeepMind的誕生再次震撼了整個學(xué)術(shù)界，但是谷歌DeepMind的誕生再次震撼了整個學(xué)術(shù)界。「不開源」AlphaFold服務(wù)器被黑客入侵，開源項目也開始發(fā)力，引起了學(xué)術(shù)界的不滿。

不久前，AlphaFold3問世，直接登上Nature頭版。

新的結(jié)構(gòu)，前所未有的預(yù)測精度和準(zhǔn)確性，再一次震撼了整個學(xué)術(shù)界。

但是，與AlphaFold2不同，這款新一代超級模型并沒有開源。

隨之而來的是，谷歌DeepMind推出了一個免費研究平臺「AlphaFold Server」，用于世界各地的科學(xué)家。

站點操作簡單，只需點擊兩次，即可使用AlphaFold3在10分鐘內(nèi)得到預(yù)測結(jié)果。

但是服務(wù)每天的次數(shù)是有限的，而且只適用于非商業(yè)研究。與此同時，與開源AlphaFold2相比，這種使用方式缺少了許多自由，使一些研究人員感到幾乎有趣。

——事實上，這是無可非議的，畢竟DeepMind也是要盈利的，它的分支機構(gòu)Isomorphic Labs已經(jīng)開始使用AlphaFold3開發(fā)藥物。

谷歌DeepMind希望在促進(jìn)科學(xué)進(jìn)步和保護(hù)自身利益方面取得平衡。

科學(xué)家感到失望

俗話說，由儉入奢易，由奢入儉難。

5月9日，谷歌AlphaFold3登上Nature頭版，而僅僅兩天后的5月11日，加州大學(xué)舊金山分校（University of California，San Francisco）Stephanie的計算結(jié)構(gòu)生物學(xué)家 Wankowicz，與其他九位科學(xué)家一起寫了一封公開信，致Nature：

信中指出，谷歌DeepMind的行為不符合科學(xué)進(jìn)步的原則，科學(xué)進(jìn)步取決于社區(qū)評估、使用和建立當(dāng)前工作的能力。

此后，600多名研究人員簽署了這封公開信。

Roland結(jié)構(gòu)生物學(xué)家Roland公開信合著者 Dunbrack，曾經(jīng)對AlphaFold3的論文進(jìn)行了同行評審，他對DeepMind沒有發(fā)布代碼感到失望。

「如果我們能自由使用AlphaFold3，我想可以下載代碼，那么新的研究成果就會誕生?！?/p>

其它科學(xué)家如何說：

AlphaFold是一個不可多得的突破，對生物科學(xué)產(chǎn)生了巨大的影響。我認(rèn)為它的作者最終會獲得諾貝爾獎，因為他們解決了一個70多年來無法解決的巨大問題?；旧?，我每天都在工作中使用它來指導(dǎo)HBV聚合酶的工程設(shè)計，它用于藥物發(fā)現(xiàn)和實驗。

AlphaFold3的最新版本比以前更強大。HBVV已在我的實驗室曝光 RNA最初是如何與聚合酶結(jié)合的。不幸的是，他們改變了這個版本的使用許可證，并限制了它用于藥物發(fā)現(xiàn)。

繞過DeepMind，自己破解

五月十三日，DeepMind在被公開信打臉兩天后，宣布將在六個月內(nèi)開放AlphaFold3代碼和模型權(quán)重供學(xué)術(shù)使用。

此外，AlphaFold3服務(wù)的每日使用次數(shù)限制也增加到20次。

但是科學(xué)家們似乎并不怎么買賬，畢竟有了商業(yè)競爭的考慮，誰知道你拿出來的是否閹割版，而且還要等上半年。

對這一未來版本，科學(xué)家們特別懷疑其對蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)和潛在藥物分子或配體的預(yù)測能力。

Dunbrack表示，「我不認(rèn)為他們會給我們?nèi)魏闻潴w的能力，而AlQuraishi團(tuán)隊正在開發(fā)的OpenFold3模型不會進(jìn)行這樣的抽簽，也不會對商業(yè)行為產(chǎn)生任何限制。」

Mohammed 哥倫比亞大學(xué)的計算生物學(xué)家AlQuraishi，「OpenFold」這個團(tuán)隊已經(jīng)開始編寫AlphaFold3的開源版本，他們希望在今年完成。

此前，AlQuraishi團(tuán)隊開發(fā)了著名的OpenFold，再次實現(xiàn)了AlphaFold2的開源，其效率要高得多，并且得出了相似的結(jié)論。

「假如這種對我們進(jìn)行藥物發(fā)現(xiàn)和關(guān)系到人類健康的重要能力被少數(shù)人封閉，那將是不好的。」

為了更好地模擬潛在蛋白質(zhì)藥物之間的相互作用，科學(xué)家們追求AlphaFold3的開源版還有其他原因。

OpenFoldAlQuraishi團(tuán)隊使用了與DeepMind相同的公共數(shù)據(jù)集進(jìn)行練習(xí)。

而且對許多制藥公司來說，為了提高模型性能，他們可以利用自己的專有數(shù)據(jù)進(jìn)行再培訓(xùn)。

雖然但是，「Talk is cheap. Show me the code」。在GitHub上「AlphaFold3開源」早就開始了！

Philil是老金山的獨立軟件工程師。 Wang發(fā)起了眾包工作。

如果你感興趣，也可以看看倉庫里的其他項目。這位老板已經(jīng)開發(fā)了幾十個AI模型的開源版本，包括著名的Dalll。-E 2。

另外，西雅圖華盛頓大學(xué)的計算生物科學(xué)家Davidi Baker，還帶領(lǐng)團(tuán)隊開發(fā)了一個名叫RoseTTAFold-All-雖然AlphaFold3暫時無法擊敗Atom的開源蛋白質(zhì)化學(xué)預(yù)測模型。

黑暗中的AlphaFold3服務(wù)器

盡管Wang表示他的三人隊可以在一個月內(nèi)完成AlphaFold3模型代碼的描述。

但是最費時、最昂貴的步驟顯然是模型訓(xùn)練。（AlQuraishi：「代碼是5%的努力」）。

SergeyMIT進(jìn)化生物學(xué)家 Ovchinnikov估計，像DeepMind一樣訓(xùn)練AlphaFold3可能需要投入超過100萬美元的云計算資源，盡管有可能在不改變性能的情況下以次充好，以降低成本。

完全開源版AlphaFold3將使研究人員能夠更好地理解模型的工作原理，并擴(kuò)展其功能。

——一些科學(xué)家已經(jīng)在等待的日子里，試圖攻擊AlphaFold3服務(wù)器來獲取一些信息。

Ovchinnikov說，「為了獲得嵌入細(xì)胞膜的蛋白質(zhì)(與脂肪分子相互作用)更準(zhǔn)確的模型，網(wǎng)上已經(jīng)有一些黑客入侵。另一次服務(wù)器黑客入侵揭示了另一種蛋白質(zhì)選擇形狀。」

AlQuraishi希望開發(fā)AlphaFold3開源版的驅(qū)動力將成為一個驅(qū)動力「警示故事」，提示學(xué)者依靠DeepMind等技術(shù)公司開發(fā)和發(fā)放AlphaFold等工具。

「它們做得很好，但是我們不應(yīng)該依賴它，我們應(yīng)該建立一個公共行政和自己的基礎(chǔ)設(shè)施?！?/p>

網(wǎng)民怎么說？

有些網(wǎng)民認(rèn)為，安全問題是谷歌DeepMind選擇不開源的一個重要考慮因素，也許AlphaFold3可以幫助為特定人群制造生物武器。

我認(rèn)為令人擔(dān)憂的是，有些人可以用它來制造非常有效的毒素，或者設(shè)計一種非常有效的毒素(使用模型藥物發(fā)現(xiàn)部分的能力)。

對于這一點，有網(wǎng)友表示反對：「擔(dān)心我們能制造出一種超級微生物來接管一切，這是一種傲慢?！?/p>

我在科學(xué)中學(xué)到的一件事是，我們太驕傲了，認(rèn)為我們可以設(shè)計一種非常嚴(yán)重的疾病?，F(xiàn)實是微生物世界充滿了敵意，幾乎每一個致命的生物都進(jìn)化了。你定制的任何東西都可能在離開實驗室的那一刻死去。或者更有可能被殺死，被吃掉。

還有網(wǎng)友好像玩起來了「絕命毒師」：

我一直認(rèn)為，如果人工智能最終能以某種方式一步一步地指導(dǎo)你如何只用家居用品來做這樣的事情，那將是瘋狂的。

想象一下，讓人工智能幫你做氯胺酮。它告訴你買一大袋鹽、果凍、三個鈦螺絲、一杯橙汁和一些石膏。...接著給你一個很長的過程，把它們變成氯胺酮。這個過程可能很無聊，而且要做很多工作。...但是，如果這在技術(shù)上是合理的呢？

——有人說，有機化學(xué)是歷史上單人戰(zhàn)斗力的巔峰，有了知識的力量，沃爾瑪在你眼里就是軍械庫。

然而，人類對知識和未知的渴望是無法阻擋的，我們可以拭目以待。

本文來自微信微信官方賬號“新智元”（ID:AI_era），作者：alan，36氪經(jīng)授權(quán)發(fā)布。

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