OpenAI 的新 AI 模型 Rosalind 或能將藥物研發週期縮短數年，但你大概率無法使用它

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简讯 - OpenAI 发布了 GPT-Rosalind，旨在加速药物研发工作流程。 - 基准测试显示其性能大幅提升，但实际应用影响仍受限。 - 在生物安全担忧日益增加的背景下，该模型的访问权限受到严格限制。 OpenAI 刚刚以 Rosalind Franklin 的名字命名了其首个特定领域 AI 模型——这位英国化学家的 X 射线晶体衍射研究帮助揭示了 DNA 双螺旋结构，但她在世时却因性别歧视而未能获得应有的认可。周四发布的 GPT-Rosalind 是一款专为生物学、药物研发和转化医学打造的推理模型。它是 OpenAI 所称的“生命科学”模型系列中的首款产品，直接瞄准了包括大学实验室到 Google DeepMind 在内的众多专业机构竞相争夺的市场。据专家称，在美国，将一种药物从靶点发现推进到获得监管批准平均需要 10 到 15 年。大部分时间并非消耗在灵光一现的时刻，而是耗费在繁琐的工作中：解析数千篇论文、查询数据库、设计试剂以及解读模糊的结果。这正是 GPT-Rosalind 试图解决的问题。 OpenAI 认为该模型可以压缩这些早期阶段的工作。正如公司所言，GPT-Rosalind 旨在帮助科学家“探索更多可能性，发现原本可能被忽略的联系，并更快地得出更好的假设”。基准测试至少支持了其中的部分愿景。在围绕真实生物信息学任务构建的基准测试 BixBench 上，GPT-Rosalind 的通过率为 0.751，在已公布结果的模型中位居榜首。在 LABBench2 上，它在 11 项任务中的 6 项表现优于其前身 GPT-5.4。 GPT-Rosalind 在所有涉及生命科学的案例中均击败了 GPT-5.4，但它是一个高度专业化的模型，在其他领域的表现会逊色不少。 OpenAI 还宣布 Dyno Therapeutics 将协助基于未发表的 RNA 序列对该模型进行测试和评估，以排除记忆效应。在序列预测任务中，GPT-Rosalind 十次提交中的最佳结果超过了 95% 的人类专家水平，在生成任务中则处于 84% 分位左右。尽管如此，OpenAI 自身的生命科学研究负责人 Joy Jiao 对该模型的实际能力持审慎态度。她解释说，公司并不认为 Rosalind 是一个能够自主创造新疗法的模型，但她告诉记者，它可以在加速研究方面提供巨大帮助。据《LA Times》报道，Jiao 在新闻发布会上表示：“我们确实认为，这是一个帮助研究人员在科学过程中最复杂、最耗时的部分加快进展的真正机会。” 围绕该模型的生态系统可能与模型本身同样重要。OpenAI 还发布了一个免费的 Codex 生命科学研究插件，可连接 50 多个科学数据库和工具，包括蛋白质结构查询、序列搜索、文献综述和基因组学流水线。拥有 GPT-Rosalind 访问权限的企业用户可以在此基础上获得推理层，而其他用户则可以使用搭载标准模型的插件。 OpenAI 已经为此次发布争取到了一批制药和生物技术客户，包括 Amgen、Moderna 和 Thermo Fisher Scientific。此外，它还正在与 Los Alamos National Laboratory 开展一项关于 AI 引导的蛋白质和催化剂设计的合作研究。 “生命科学领域在每一步都需要精确。问题极其复杂，数据非常独特，且风险极高，” Amgen AI 与数据高级副总裁 Sean Bruich 在官方公告中表示。对 Rosalind 的访问权限受到刻意限制。该模型仅限美国企业使用，并设有资格和安全审查门槛。这种担忧并非抽象：一个由 100 多名科学家组成的国际联盟已经呼吁对用于训练 AI 的生物数据实施更严格的控制，理由是存在病原体设计的风险。OpenAI 的限制性发布是对这一呼吁的直接回应。在研究预览期间，使用该模型不会消耗现有的 API 配额。这也不是 OpenAI 首次涉足科学工作流程。1 月份推出的 Prism 科学写作工作空间是第一步。GPT-Rosalind 是更尖端、更专业的后续产品，也标志着特定领域模型正成为一个严肃的竞争前沿。目前还没有完全由 AI 发现的药物通过 3 期临床试验。这个数字仍然是零。但如果 GPT-Rosalind 能帮助研究人员在数千个实验室中将更好的实验设计速度提高六个月，那么对发现什么以及何时发现的复合影响，可能会改变整个格局。这才是真正的核心论点，值得密切关注。

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来源：Decrypt

发布：2026-04-18 12:01:03

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