OpenAi s'engage dans le prolongement de la vie humaine avec son nouveau modèle GPT-4b micro

OpenAI a annoncé le développement du modèle GPT-4b micro en collaboration avec Retro Biosciences, visant à repousser les limites de la biologie et de la reprogrammation cellulaire. Bien que prometteur, ce modèle nécessite encore des validations scientifiques avant de confirmer son efficacité et son impact sur la science et la longévité humaine.

OpenAi s'engage dans le prolongement de la vie humaine avec son nouveau modèle GPT-4b micro

Sam Altman annonce des « résultats scientifiques inattendus » grâce à l'IA

OpenAI annonce avoir formé un nouveau modèle d'Intelligence Artificielle (IA) appelé « GPT-4b micro » avec la startup de longévité Retro Biosciences.

Depuis la fin des années 1960, les chercheurs en biologie s'intéressent au rôle crucial des molécules dans les processus essentiels à la vie. Ce n'est qu'à partir de 2020 qu'un logiciel IA développé par Google DeepMind, nommé AlphaFold, commence à apporter des éléments de réponse.

C'est au tour du désormais très célèbre OpenIA d'entrer dans le jeu de la science et de venir repousser les limites de ce que l'être humain a accompli pour l'heure.

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Dans tous les domaines, les protéines semblent meilleures que ce que les scientifiques ont pu produire par eux-mêmes.

John Hallman, l'un des principaux développeurs du modèle GPT-4b micro

La semaine dernière, le PDG d'OpenAI, Sam Altman, a déclaré pour la première fois publiquement avoir obtenu des « résultats scientifiques inattendus » grâce à un modèle IA basé sur des données biologiques. Cette annonce représente une étape majeure sur la voie de « l'intelligence générale artificielle ».

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Les outils super intelligents pourraient massivement accélérer la découverte scientifique et l'innovation bien au-delà de ce que nous sommes capables de faire par nous-mêmes.

Sam Altman, PDG d'OpenAI

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GPT-4b micro : Une nouvelle frontière dans la reprogrammation cellulaire

Retro Biosciences a pour ambition de prolonger de 10 ans la durée de vie humaine normale. Pour se faire, ce dernier étudie ce que l'on appelle les facteurs Yamanka. Il s'agit en fait d'un ensemble de protéines capables de reprogrammer une cellule cutanée humaine en cellule souche d'apparence jeune.

Ces cellules ont la capacité de se différencier en n’importe quel type de cellule spécifique du corps humain, comme des cellules musculaires, nerveuses, ou encore cardiaques. Cette propriété les rend essentielles pour régénérer des tissus endommagés, créer des organes de remplacement ou développer de nouveaux traitements contre des maladies dégénératives.

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Le fonctionnement précis du GPT-4b et la manière dont il parvient à ses conclusions restent flous, un phénomène courant avec les modèles d’IA. « C’est un peu comme AlphaGo, qui a battu le meilleur joueur de Go : il a fallu du temps pour comprendre pourquoi », explique Joe Betts-Lacroix, le directeur général de Retro Biosciences.

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Nous sommes encore en train de découvrir ce que ce modèle peut réellement faire, et nous pensons que nous n’en exploitons qu’une infime partie.

Joe Betts-Lacroix, directeur général de Retro Biosciences

Cependant, aujourd'hui, cette technique de « reprogrammation cellulaire » reste peu efficace, nécessitant plusieurs semaines pour atteindre un résultat, avec moins de 1 % des cellules traitées parvenant au stade final de rajeunissement dans un laboratoire.

De plus, le modèle n’est pas encore accessible pour une utilisation plus large : il reste une démonstration pour prouver du sérieux de cette contribution à la science et non un lancement officiel de produit, rappelle Aaron Jaech, l'un des principaux développeurs du modèle GPT-4b micro.

Les scientifiques extérieurs devront attendre la publication des résultats, cette étape de transparence est essentielle pour permettre une validation indépendante et garantir que les résultats ne reposent pas sur des biais ou des erreurs. Sans cette validation, les annonces restent pour l'heure des promesses en attente de preuves concrètes.

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Source : MIT Technology Review

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Guillaume Belliardo

Facteur de yamanaka. Pas de yamanka.

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