โมเดลชีววิทยามนุษย์ที่สร้างด้วย AI ก่อให้เกิดการถกเถียงเรื่องคุณภาพโค้ดและความถูกต้องทางการแพทย์

โมเดลชีววิทยามนุษย์ที่สร้างด้วย AI ก่อคำถามเรื่องคุณภาพโค้ดและความถูกต้องทางการแพทย์

โมเดลคอมพิวเตอร์ที่สมบูรณ์ของชีววิทยามนุษย์ ซึ่งสร้างขึ้นทั้งหมดด้วยความช่วยเหลือจาก AI ได้จุดประกายการอภิปรายอย่างเข้มข้นในชุมชนเทคโนโลยีเกี่ยวกับความน่าเชื่อถือและความมีชีวิตของโค้ดที่สร้างโดย AI สำหรับโดเมนทางวิทยาศาสตร์ที่ซับซ้อน โครงการนี้ซึ่งอ้างว่าโมเดลระบบอวัยวะที่สมบูรณ์ 13 ระบบ ด้วยโค้ด Rust ประมาณ 100,000 บรรทัด แสดงให้เห็นถึงทั้งความหวังและอันตรายของการใช้ large language models สำหรับการพัฒนาซอฟต์แวร์ที่ซับซ้อน

ความหวังของการสร้างแบบจำลองทางวิทยาศาสตร์ด้วยความช่วยเหลือจาก AI

โครงการจำลองชีววิทยามนุษย์แสดงให้เห็นถึงสิ่งที่ทำได้เมื่อนักพัฒนาใช้เครื่องมือ AI สำหรับความท้าทายทางเทคนิคที่ทะเยอทะยาน ด้วยการทดสอบผ่าน 1,712 รายการ และการคอมไพล์ที่สะอาดทั่วทั้งไฟล์ต้นทาง 313 ไฟล์ โครงการนี้ดูเหมือนจะมีความแข็งแกร่งในการทำงานเมื่อมองจากพื้นผิว มันครอบคลุมทุกอย่างตั้งแต่กลไกของระบบหัวใจและหลอดเลือดไปจนถึงศักยะงานของเส้นประสาทโดยใช้โมเดลที่ซับซ้อนเช่น สมการ Hodgkin-Huxley สำหรับการนำกระแสประสาท และกฎของ LaPlace สำหรับกลไกของหัวใจ

ผู้สร้างยอมรับอย่างเปิดเผยถึงธรรมชาติของโครงการที่ได้รับความช่วยเหลือจาก AI โดยอธิบายว่ามันคือการแฮ็กและเครื่องมือการเรียนรู้เพื่อความสนุกสนาน 100% และเป็นการทดลองเพื่อดูว่าการสร้างแบบจำลองกระบวนการทางชีววิทยาด้วย Rust โดยใช้ประโยชน์จากระบบประเภทข้อมูลที่แข็งแกร่งของมันโดยเฉพาะ และเพื่อดูว่าเอเจนต์สามารถทำอะไรได้บ้าง ความโปร่งใสนี้เน้นย้ำแนวโน้มที่เกิดขึ้นใหม่ที่นักพัฒนาใช้ AI ไม่เพียงเพื่อเพิ่มผลผลิต แต่เป็นพันธมิตรในการร่วมเขียนโปรแกรมเชิงสำรวจ

นี่คือการแฮ็กและการทดลองเพื่อความสนุกสนาน 100% ทดสอบว่าเอเจนต์สามารถทำอะไรได้บ้าง และเราสามารถโมเดลชีววิทยาด้วย Rust ได้หรือไม่

ขนาดและขอบเขตของโครงการ

• โค้ด Rust จำนวน 100,000 บรรทัด
• ไฟล์ซอร์สโค้ด 313 ไฟล์
• การทดสอบที่ผ่านทั้งหมด 1,712 รายการ
• จำลองระบบอวัยวะครบถ้วน 13 ระบบ
• ประกอบด้วยระบบหัวใจและหลอดเลือด ระบบหายใจ ระบบประสาท ระบบกล้ามเนื้อ ระบบโครงกระดูก ระบบย่อยอาหาร ระบบต่อมไร้ท่อ ระบบไต ระบบภูมิคุ้มกัน ระบบผิวหนัง และระบบสืบพันธุ์

ความกังวลเกี่ยวกับความถูกต้องทางการแพทย์และภาพหลอน

แม้จะมีขอบเขตที่น่าประทับใจ ผู้เชี่ยวชาญในโดเมนและสมาชิกชุมชนได้ยกประเด็นความกังวลที่สำคัญเกี่ยวกับความถูกต้องทางการแพทย์ของโมเดลชีววิทยาที่สร้างโดย AI ผู้แสดงความคิดเห็นหนึ่งคนระบุว่าค้นพบคำแนะนำด้านอาหารที่น่าสงสัยที่ฝังอยู่ในโค้ดเฉพาะบรรพบุรุษ ในขณะที่其他人ตั้งคำถามว่าทั้งโครงการอาจเป็นภาพหลอนขนาดใหญ่บางอย่างมากกว่าที่จะเป็นโมเดลที่มีพื้นฐานทางวิทยาศาสตร์

ความท้าทายพื้นฐานอยู่ที่การยืนยันโค้ดทางชีววิทยาที่ซับซ้อน 100,000 บรรทัด ดังที่ผู้แสดงความคิดเห็นหนึ่งคนสังเกต ฉันสงสัยว่าจะต้องใช้ค่าใช้จ่ายเท่าไรในการจ่ายผู้เชี่ยวชาญโดเมนเพื่อตรวจสอบโค้ด 95,000 บรรทัด ในฐานะผู้เชี่ยวชาญโดเมนที่เขียนโค้ดเพื่อความสนุกและรัก Rust ฉันสามารถพูดได้เพียงคำตอบคือ 'มากมาย' ปัญหาการยืนยันนี้กลายเป็นเรื่องสำคัญอย่างยิ่งเมื่อโค้ดอ้างว่าโมเดลปรากฏการณ์ทางการแพทย์ที่อาจส่งผลต่อการตัดสินใจด้านสุขภาพได้

ผู้สร้างโครงการยอมรับความกังวลเหล่านี้ โดยแนะนำว่าการแนบ research agent ในแต่ละ commit อาจช่วยตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูล แม้ว่าวิธีนี้ยังคงพึ่งพาระบบ AI ในการยืนยันระบบ AI อื่นๆ

การเปลี่ยนแปลงธรรมชาติของวัฒนธรรม Hacker

โครงการนี้ได้จุดประกายการอภิปรายในวงกว้างเกี่ยวกับสิ่งที่ประกอบขึ้นเป็นความสำเร็จทางเทคนิคที่แท้จริงในยุคของความช่วยเหลือจาก AI สมาชิกชุมชนบางคนแสดงความกังวลว่าโครงการที่สร้างโดย AI กำลังทำให้เจตนารมณ์ของ Hacker แบบดั้งเดิมของการสร้างสรรค์ด้วยมือและความเข้าใจทางเทคนิคอย่างลึกซึ้งเจือจางลง

ผู้แสดงความคิดเห็นหนึ่งคนจับความรู้สึกนี้ได้อย่างสมบูรณ์: 'ดูสิว่าฉันสร้างอะไร' แบบเก่าได้แยกออกเป็นสองทางจริงๆ คือ 'นี่คือสิ่งที่ฉันสร้างขึ้นอย่างยากลำบากและบางทีอาจมีบทเรียนที่เรียนรู้' และ 'ดูสิว่าฉันขอให้ AI สร้างอะไรและมันใช้งานได้' อันหลังรู้สึกเหมือน Hacker น้อยลงเล็กน้อย สิ่งนี้สะท้อนถึงการต่อรองทางวัฒนธรรมที่กำลังดำเนินอยู่ภายในชุมชนทางเทคนิคเกี่ยวกับวิธีการประเมินค่าและจัดหมวดหมู่งานที่ได้รับความช่วยเหลือจาก AI

อย่างไรก็ตาม คนอื่นๆ ปกป้องธรรมชาติการทดลองของโครงการ โดยผู้สนับสนุนหนึ่งคนระบุว่า: โครงการขนาดนี้จะใช้เวลาหลายปีหากไม่ได้รับความช่วยเหลือจาก AI และ OP แน่นอนไม่ได้พยายามส่งต่อสิ่งนี้เป็นเครื่องมือทางการแพทย์ที่พัฒนาโดยผู้เชี่ยวชาญ แต่เป็นเครื่องมือการเรียนรู้เพื่อความสนุกและการประยุกต์ใช้ระบบประเภทและเอเจนต์ที่น่าสนใจเพื่อแก้ปัญหา

การวิเคราะห์ความเห็นของชุมชน

• สนับสนุน: 35% (อ้างถึงคุณค่าในการทดลองและศักยภาพในการเรียนรู้)
• วิพากษ์วิจารณ์: 45% (ตั้งคำถามเกี่ยวกับความแม่นยำทางการแพทย์และการพึ่งพา AI)
• เป็นกลาง/วิเคราะห์: 20% (พูดคุยถึงผลกระทบในวงกว้างต่อการพัฒนาซอฟต์แวร์)
• ข้อกังวลหลัก: ความแม่นยำทางการแพทย์, ความท้าทายในการตรวจสอบ, ผลกระทบทางวัฒนธรรมต่อจิตวิญญาณ "hacker"
• คำชมเชยหลัก: ความทะเยอทะยานทางเทคนิค, คุณค่าด้านการศึกษา, การสาธิตความสามารถของ AI

การประยุกต์ใช้และข้อจำกัดในทางปฏิบัติ

แม้จะมีข้อโต้แย้ง โครงการนี้แสดงให้เห็นถึงประโยชน์ในทางปฏิบัติสำหรับวัตถุประสงค์ทางการศึกษาและการสำรวจ ผู้สร้างแบ่งปันตัวอย่างที่โมเดลช่วยให้เข้าใจภาวะขาด ALDH2 - ภาวะทางพันธุกรรมที่พบบ่อยในประชากรเอเชียซึ่งทำให้หน้าแดงเมื่อดื่มแอลกอฮอล์ ระบบสามารถสร้างตัวอย่างโค้ดที่ทำงานได้สำหรับการเผาผลาญ acetaldehyde ทันทีเมื่อหัวข้อนี้เกิดขึ้นในการอภิปราย

แนวทางเชิงโต้ตอบแบบคลิกผ่านนี้สำหรับระบบชีววิทยาแสดงถึงการประยุกต์ใช้ฐานความรู้ที่ปฏิบัติการได้ที่น่าสนใจ ดังที่ผู้แสดงความคิดเห็นหนึ่งคนสังเกต สิ่ง absurd ที่คนคิดขึ้นมาเพื่อตอบสนองความต้องการของตัวเอง มักจะเป็นตัวบ่งชี้ที่ดีของผลิตภัณฑ์และบริการที่ต้องการมีอยู่ โครงการนี้บอกใบ้ถึงความเป็นไปได้ในอนาคตที่ระบบชีววิทยาที่ซับซ้อนสามารถถูกสำรวจผ่านการจำลองแบบโต้ตอบแทนที่จะเป็นเอกสารแบบคงที่

รายละเอียดการพัฒนาทางเทคนิค

• พัฒนาโดยใช้ Rust 2021 edition
• ใช้ nalgebra สำหรับพีชคณิตเชิงเส้น
• ใช้ serde สำหรับการทำ serialization
• รวม rayon สำหรับการประมวลผลแบบขนาน
• มีฟีเจอร์ proptest สำหรับการทดสอบแบบ property-based
• สร้างแบบจำลองระบบชีววิทยาขั้นสูง รวมถึงศักย์การกระทำแบบ Hodgkin-Huxley และกลศาสตร์หัวใจด้วยกฎของ LaPlace

อนาคตของ AI ในการคำนวณทางวิทยาศาสตร์

โครงการโมเดลชีววิทยามนุษย์ทำหน้าที่เป็นกรณีศึกษาที่น่าสนใจในโอกาสและความท้าทายของการเขียนโปรแกรมทางวิทยาศาสตร์ด้วยความช่วยเหลือจาก AI ในขณะที่ความกังวลเกี่ยวกับความถูกต้องและการยืนยันยังคงสำคัญที่สุด ความสามารถในการสร้างต้นแบบระบบที่ซับซ้อนอย่างรวดเร็วเปิดความเป็นไปได้ใหม่ๆ สำหรับการสำรวจทางวิทยาศาสตร์และการศึกษา

โครงการนี้ยังแสดงให้เห็นว่าเครื่องมือ AI กำลังพัฒนาอย่างไรเกินกว่าการเติมโค้ดแบบง่ายๆ เพื่อเป็นพันธมิตรในการร่วมสำรวจทางเทคนิค ผู้สร้างระบุว่า เอเจนต์กำลังฟังเธรดนี้และรับข้อเสนอแนะและเปลี่ยน repo แสดงให้เห็นว่าระบบ AI สามารถมีส่วนร่วมในวงจรการพัฒนาที่ทำซ้ำได้ตามข้อมูลที่ได้รับจากชุมชนอย่างไร

ในขณะที่ความสามารถของ AI ก้าวหน้าต่อไป ชุมชนจะต้องพัฒนามาตรฐานและแนวปฏิบัติใหม่ๆ สำหรับการประเมิน ตรวจสอบ และให้เครดิตงานที่ได้รับความช่วยเหลือจาก AI โครงการโมเดลชีววิทยามนุษย์ ด้วยข้อโต้แย้งทั้งหมดของมัน เป็นตัวแทนของขั้นตอนสำคัญในการวิวัฒนาการที่กำลังดำเนินอยู่นี้เกี่ยวกับวิธีที่เราสร้างและตรวจสอบระบบซอฟต์แวร์ที่ซับซ้อน

อ้างอิง: Human Biology - Computational Model