作者| 凯霞

2023 年，人工智能领域最具影响的莫过于 GPT-4、ChatGPT 了。

ChatGPT 凭一己之力掀起了 AI 领域的热潮，火爆全球，似乎开启了第四次工业革命。

ChatGPT 入选《Nature》2023 年度十大人物（Nature’s 10），这是有史以来第一次「计算机程序」——首个非人类实体入选。《Nature》表示这一做法旨在认可模仿人类语言的 AI 系统在科学发展和进步中所发挥的作用。

同时，ChatGPT 在内的 AI 工具也被《Nature》评为2024 年值得关注的科学事件之一。期待更先进的下一代 AI 模型 GPT-5、AlphaFold 新版本发布。

继 ChatGPT 之后，全球各行各业大模型千帆竞发。

ChatGPT 火出了圈，在科学研究领域，衍生出哪些「科研 ChatGPT」？ChatGPT 在科学研究中有哪些应用？

对于，ChatGPT 对科学领域的影响，科研界的研究人员虽然有不同的思考和探索。

有研究人员认为，ChatGPT 已经有了非常强大的能力，可以帮助我们进行计算材料科学。同时，ChatGPT 仍然有很大的改进空间。

有研究者认为，ChatGPT 的准确性是相对比较差的。大语言模型目前很难生成出超出人类认知边界的内容，发现新的现象和建立新的理论。

ChatGPT 现在的状态就像「Science GPT for Babies」。ChatGPT 出来的时间还很短，在 ChatGPT for Science 方面，大部分工作都是一些简单的 GPT 直接应用，或者做一些微调。但这个阶段很快就会过去。

对于「生化环材」等科学领域，机遇与挑战并存，一方面是赋能「生化环材」，AI 助力更高效的科研，另一方面也存在人才的稀缺等挑战。

今天，可能已经到了一个给大模型找应用对象、找落地场景的一个时代了？

另外，干湿实验室闭环，AI+机器人实验系统结合的「自动驾驶实验室」是未来？

2023 年，ScienceAI 曾报道过很多 AI/LLM for Science 相关研究。2023 年已接近尾声，在此，我们盘点了这一年大语言模型在基础科学研究领域取得的进展。

那么，ChatGPT 对科学意味着什么？对科研带来哪些改变？又催生出哪些科学基础大模型？还有哪些值得期待的？

在此，ScienceAI 回顾了 2023 年 ChatGPT 浪潮下，在科学研究领域，全球发布的各大科学基础模型，以及 ChatGPT 相关的科学研究......

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科研领域基础大模型「 科学 ChatGPT」有哪些？

ChatGPT 火出了圈，在科学研究领域，也出来很多基础科研领域的「科学 ChatGPT」。

有自然科学领域大模型、生命基础大模型、生物医药领域基础大模型、地球科学大语言模型、医疗大模型、单细胞基础模型、天气预报大模型......

今年年初，谷歌 Med-PaLM 的下一个迭代：Med-PaLM 2，在医学考试问题上持续表现出「专家」医生水平。7 月份，谷歌对医学大模型进行了优化和升级。研究人员提出了新的基准 MultiMedQA，Med-PaLM 准确率与人类医生相当。没过多久，谷歌又提出了新的基准。Med-PaLM M 是 「通才生物医疗人工智能」 的首次演示！

Med-PaLM M 概述。

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2023 年 3 月 23 日，百图生科在北京发布生命科学大模型驱动的 AIGP —— AI Generated Protein 平台。

AIGP 可以对各种各样生命问题进行理解，有针对性地生成蛋白质或者对生成式的方式设计蛋白质。

AIGP 3 大功能模块+12 项核心能力示意图。

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4 月 7 日，上海人工智能实验室团队发布全球中期天气预报大模型「风乌」。

基于多模态和多任务深度学习方法构建，AI 大模型「风乌」首次实现在高分辨率上对核心大气变量进行超过 10 天的有效预报，并在 80% 的评估指标上超越 DeepMind 发布的模型 GraphCas。此外，「风乌」仅需 30 秒即可生成未来 10 天全球高精度预报结果，在效率上大幅优于传统模型。

「风乌」多模态网络结构。不同的模态通过不同的编码解码器处理，多模态特征通过跨模态融合模块进行融合。

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4 月 19 日，清华大学智能产业研究院（AIR）团队在生物医药领域大模型方向上的最新进展，开源了轻量级科研版基础模型 BioMedGPT-1.6B。最终目标是生物医药领域基础大模型。

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5 月份，加拿大多伦多大学和彼得·蒙克心脏中心（Peter Munk Cardiac Centre）的研究人员，通过利用呈指数增长的单细胞测序数据，首次尝试对超过 1000 万个细胞进行生成预训练来构建单细胞基础模型。这是第一个基于单细胞生物学的大型语言模型。

随后，7 月份，该研究团队首次尝试对超过 3300 万个细胞进行生成预训练来更新 scGPT。

scGPT 模型概述。

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8 月份，UNSW AI Institute 和澳大利亚国家超算中心以及 GreenDynamics 推出了首个自然科学领域大模型 DARWIN ：超过GPT-4，能自我设计新材料。

自然科学任务中 DARWIN 与 GPT-4 的对比分析。可以发现，DARWIN在物理、化学、材料科学特殊任务中的表现要优于GPT-4。

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9 月底，中国科学院多学科交叉研究团队组成的「指南针联盟」（Xcompass Consortium）在 AI 能赋能生命科学研究方面取得了重要突破，成功构建了世界首个跨物种生命基础大模型——GeneCompass。

GeneCompass：首个跨物种生命基础大模型。

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9 月 21 日，清华系初创团队水木分子发布了新一代对话式药物研发助手 ChatDD (Drug Design) ，覆盖药物立项、临床前研究、临床试验的各阶段，作为制药专家的得力 AI 助手，提升药物研发效率。当天，团队还发布了全球首个千亿参数多模态生物医药对话大模型 ChatDD-FM 100B，在权威中文基础模型 C-Eval 评测中达到全部医学 4 项专业第一，也是在该四项任务上截至目前唯一平均分超过 90 分的模型。

聂再清教授发布药物研发助手 ChatDD。

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8 月份，上海交通大学的团队推出一个 70 亿参数的地球科学大语言模型 K2。K2 是基于初代 LLaMA-7B 模型，并使用了 100 万余篇地球科学文献以及和地球科学相关的维基百科的文章进行更进一步的预训练。

地球科学领域大语言模型 K2 的构建流程图。

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9 月份，微软亚洲研究院的研究团队提出了 BioGPT，这是一种在大规模生物医学文献上进行预训练的特定领域生成式 Transformer 语言模型。研究人员在六项生物医学自然语言处理任务上评估了 BioGPT，并证明他们的模型在大多数任务上优于以前的模型。

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在 ChatGPT 等 LLM 的热潮下，基础科研领域的研究人员，也应用 LLM 进行了各种探索，包括在材料、化学、生物、药物等领域。

前不久，卡内基梅隆大学的研究团队提出了一种基于 GPT-4 的智能 Agent（称为 Coscientist），用一个简单的语言提示就可以执行整个实验过程。能够自主设计、规划和执行复杂的科学实验。

Coscientist 可以设计、编码和执行多种反应，在湿实验中使用其机器人设备制造包括扑热息痛和阿司匹林在内的化合物。

Coscientist 系统架构。

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香港理工大学和密歇根州立大学的研究人员在分子发现领域利用 LLM 的强大功能进行了探索尝试。开发了一个基于检索的提示范式 MolReGPT，使用提示来指导 LLM 在分子和分子文本描述之间进行翻译。

MolReGPT 的总体流程框架。

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MIT 团队发布微调的大语言模型 MechGPT，可跨学科理解、多尺度建模。该方法包括使用通用 LLM 从原始来源中提取问答对，然后进行 LLM 微调。由此产生的 MechGPT LLM 基础模型用于一系列计算实验，从而可以探索其知识检索、各种语言任务、假设生成以及跨不同领域连接知识的能力。

MechGPT LLM 工作流程示意图。

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11 月 13 日，微软团队在 arXiv 预印平台发表题为《大型语言模型对科学发现的影响：使用 GPT-4 的初步研究》的文章。

微软研究人员深入研究了 LLM 在科学发现/研究背景下的表现，重点关注最先进的语言模型 GPT-4。研究涵盖多个科学领域，包括药物发现、生物学、计算化学、材料设计和偏微分方程。

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澳大利亚新南威尔士大学的 Bram Hoex AI4Science 研究组提出了一种全新的 NLP 任务，即结构化信息推断（SII），成功利用 GPT-3 从科学文献中获取有价值的科学知识。该任务的成本极低，不需要提供专业性的标注,仅仅依靠综述论文。过去需要数十位顶尖科学家才能完成的科学信息总结，现在通过 GPT-SII 的组合在几秒钟内即可完成。

GPT-3 在 SII 任务的工作流程。

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洛桑联邦理工学院（EPFL）和罗切斯特大学的研究人员开发了 ChemCrow，一种 LLM 化学智能体，旨在完成有机合成、药物发现和材料设计等各种任务。

通过集成 13 种专家设计的工具，ChemCrow 增强了 LLM 在化学方面的表现，并出现了新的功能。该研究通过 LLM 和专家人工评估，证明了 ChemCrow 在自动化各种化学任务方面的有效性。

ChemCrow 的工具集。

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荷兰代尔夫特理工大学的研究人员提出了一种新颖的生成人工智能方法，用于自动识别流程图中的错误并向用户建议更正，即自动更正流程图。

该模型在合成生成的流程图的独立测试数据集上实现了 80% 的 top-1 准确度和 84% 的 top-5 准确度。结果表明该模型可以学习自动更正合成流程图。该流程图自动校正将成为化学工程师的有用工具。

Transformer 模型的自动校正方法概述。

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加州大学的研究团队使用 AI 模型 ChatGPT 执行一项特别耗时的任务：搜索科学文献。利用这些数据，他们构建了第二个工具，一个预测实验结果的模型。

CCA 工作流程示意图。

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纽约大学和新南威尔士大学的研究团队使用简单的英语「对话」与 AI 模型制造了一个微处理芯片，这是一项史无前例的成就，可以加快芯片开发速度，并允许没有专业技术技能的个人设计芯片。

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在今年年初《理解未来》科学讲座 AI for Science 系列 03 期线上讨论中。

加拿大魁北克省人工智能研究中心（Mila）副教授唐建表示：「蛋白质药物设计可能是一个重要方面。我们可以利用生成式模型，去生成全新的小分子或者大分子药物。另一方面，比较大的突破可能是多组学的数据方面，将带来革命性的变化。未来，我们有可能可以理解整个组织，可以建立一个组织方面的模型。在疾病的诊断方面，未来可能会有比较大的突破。」

北京大学理学部主任谢晓亮表示：「组学确实是一个值得去研究突破的方向。当然传统领域也非常重要，因为机器学习，从图像识别、人脸识别，实际上在医学上的应用看，癌症的成像，更多是直接的应用，其实还有更多的发展空间。」

北京科学智能研究院（AI for Science Institute, Beijing）院长鄂维南表示：「生成模型的发展空间很大。然后组学方面，现在我觉得关键的问题是怎么做是有效的。一个是我们要有效地把研究组织起来，要有不同的背景的人的参加。第二个是要找到一些新的 guiding principle。」

ChatGPT 能为计算材料科学做些什么？

3 月份，浙江大学材料科学与工程学院洪子健在《用于计算材料科学的 ChatGPT：一个 Perspective》的展望文章中认为：「总的来说，ChatGPT 已经有了非常强大的能力，可以帮助我们进行计算材料科学。同时，ChatGPT 仍然有很大的改进空间。」

此前，在与 MIT 贾皓钧和段辰儒博士的对话中。在谈及当前科研领域的大模型研究处于什么阶段？未来会有咋样的一个「科研 ChatGPT」时，两位博士给出了不一样的答案。

贾皓钧博士认为，首先，ChatGPT 的准确性是相对比较差的。但科学问题非常注重精确。其次，大语言模型目前很难生成出超出人类认知边界的内容，发现新的现象和建立新的理论。最后，做某一个垂直领域的大语言模型，能找到所有论文和公开数据库，一般都是已经做出来的东西，只有成功的案例，这会导致训练集有很大的偏差。

段辰儒博士认为，ChatGPT 现在的状态就像「Science GPT for Babies」，ChatGPT 出来的时间还很短，大家的惯性思考仍然停留在怎么样把 GPT 直接应用在原本的问题上。这导致目前在 Science 方面，大部分工作都是一些简单的 GPT 直接应用，或者做一些微调。但这个阶段很快就会过去。未来，值得探索的方向是以 GPT 为核心，串联复杂的研发过程。以及在工业生产链条中，把它作为自然语言的接口，这样就可以降低人们学习各种复杂的软件、其他编程语言以及各种仪器之间的壁垒。

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AI 和机器人实验的结合是实现自动化材料探索、药物开发的关键。

如果 AI 系统可以承担一些通常由人类研究人员执行的信息任务，并且机器人系统可以执行所需的物理任务，那么材料探索实验就可以自动进行。

日本国立材料研究所（NIMS）的研究人员将 AI 和机器人实验系统结合起来，进行了开创性的概念验证研究。研究人员开发了 Python 库：NIMS-OS，旨在实现机器人实验和 AI 的闭环，无需人工干预，实现自动化材料探索。

NIMS-OS 中的流程以及每个 Python 脚本的角色。

随着化学家越来越多地使用自动化设备和预测合成算法，自主研究设备正在接近实现。

新药的开发通常包括四个阶段：设计、制造、测试和分析 (DMTA)。

将 DMTA 周期的每个步骤的生成算法、计算机辅助合成规划 (CASP)、迭代更新的大型数据集以及自动化学合成、纯化和表征集成到一个工作流程中，可以提高实验效率，并最终实现自主化学发现。

目前，化学预测工具、逆合成规划和性质预测的一般性质与现有小分子合成化学自动化平台的专业性质之间存在差距。缩小这一差距可以促进自主化学发现平台的发展，该平台可以在不同的发现空间之间进行切换，而无需手动重新配置。

11 月份，Google DeepMind 和加州大学伯克利分校的一组研究人员在提出了一个「自动驾驶实验室」——A-Lab ，旨在利用 AI 和机器人技术加速新材料的发现和合成。事后，虽然伦敦大学学院教授对「A-Lab」提出质疑。加州大学伯克利分校 Ceder Group 负责人 Gerbrand Ceder 回应称，该论文的目标是「展示自主实验室可以实现的目标」，而不是声称完美。仍需要更全面的分析方法。

科学本就是一场探索，有些研究可能并不能声称完美，但可以启发我们进一步研究和探索的方向。

卡内基梅隆大学的研究团队提出了一种基于 GPT-4 的智能 Agent：Coscientist，能够自主设计、规划和执行复杂的科学实验。葡萄牙里斯本大学（University of Lisbon）药物化学家 Tiago Rodrigues 表示，「可以预想到自动化硬件配备人工智能助手的未来。自动驾驶实验室是未来，AI 工具来完全自动化 DMTA。」

在不久的将来，AI 系统给出化合物最佳合成路线，或者药物靶点，或者材料的最佳配比，结合科学领域的自动驾驶实验室，最终，AI 机器人可以在实验室中执行各种复杂的科学实验，例如制备化合物、新材料...

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