Meta解散蛋白質折疊團隊，轉向商業人工智慧
終止科學項目的舉動表明Facebook母公司將商業AI產品置於好奇心研究之上
來源: FINANCIAL TIMES
Meta已解散了一支使用人工智慧創建了超過6億個蛋白質結構資料庫的團隊，這表明該公司正在放棄純科學項目，轉而致力於構建盈利的人工智慧產品。
這家社交媒體巨頭曾聘僱了一支由約十幾名科學家組成的團隊，開展了一個名為ESMFold的專案，該專案訓練了一個能夠處理大量生物資料並預測蛋白質結構的大型語言模型。這一努力受到了新藥物和治療方法開發人員的讚譽。
據三位熟悉重組情況的人士透露，ESMFold團隊在今年春季解散，這是該公司整體裁員的一部分，此前這一舉措並未被報導。
儘管與Meta仍雇傭的數千名人工智慧科學家和工程師相比，蛋白質折疊團隊規模較小，但熟悉此事的人士表示，取消他們的專案表明該公司希望放棄藍天研究，轉而致力於能夠產生收入的人工智慧專案。
曾在Meta AI擔任研究科學家和工程經理、參與ESMFold專案的Yaniv Shmueli表示：“Meta試圖調整其研究戰略，以更多地瞭解如何創建能夠幫助Meta作為業務的先進智慧，而不僅僅是一些好奇的項目。”
在首席執行長札克伯格所描述的“效率之年”中，Meta在最近幾個月經歷了重大重組。這包括管理結構的扁平化和影響約2萬名員工的裁員，此前投資者呼籲該公司專注於盈利和增長。
Meta是最早投資人工智慧的大型科技集團之一。它於2013年成立了基礎人工智慧研究（Fair）實驗室，致力於該領域的研究，並聘請了該領域的知名學者。
多年來，Meta在人工智慧領域發表了論文，並在科學界因其在人工智慧方面的進展而受到認可。然而，它開始落後於OpenAI、微軟和谷歌等競爭對手，這些競爭對手都擁有面向消費者的生成式人工智慧聊天機器人。
Meta的新重點是利用其長期的研發成果，在生成式人工智慧的炒作中推出能夠產生逼真文本、圖像和影片的產品。
據兩位元知情人士透露，Meta的產品負責人克裡斯·考克斯（Chris Cox）於今年2月成立了一個生成式人工智慧團隊，現在已經有數百名員工，其中包括從Fair調動過來的人員。
《金融時報》上周報導稱，Meta計畫在今年9月推出一系列不同人物風格的聊天機器人，以趕上競爭對手。
Meta的人工智慧研究副總裁Joelle Pineau表示：“Meta仍致力於Fair進行基於開放科學的探索性研究。項目從Fair畢業並轉入我們業務的其他領域一直是團隊運作的一部分。這使我們能夠將Fair的人工智慧研究中的學習和技術應用於產品中。”
然而，一些公司內部人士表示，Fair實驗室內的學術文化在一定程度上導致了Meta在生成式人工智慧熱潮中的遲到，因為研究人員之間以及與公司其他部門之間的合作不足。
這些人士還表示，緊張局勢還在地區範圍內延伸，Meta AI在歐洲和美國的員工爭相參與頂級專案和模型訓練。有人表示，該公司現在正試圖重新調整其Fair研究，以配合“GenAI”團隊的目標。
去年11月，Meta的研究人員發佈了超過6億個元基因組蛋白質結構的首個資料庫，稱為ESM Metagenomic Atlas。元基因組學是對地球上各種環境中的未知蛋白質進行研究，包括土壤、海洋和人體中的微生物。
這項工作被認為是DeepMind的蛋白質折疊預測技術AlphaFold的競爭對手，該技術被認為是2020年的科學突破，並且在準確性上與實驗室方法相當。
Meta的ESMFold專案訓練了一個大型語言模型，學習了進化模式，並直接從蛋白質的DNA序列生成準確的結構預測。該人工智慧的速度比AlphaFold快60倍，儘管準確性較低。
Meta創建了一個開來源資料庫，使科學家能夠輕鬆檢索與他們工作相關的特定蛋白質結構，並表示希望這項工作能夠“推動進一步的科學進展”。
然而，學術界對於Meta是否會長期承擔保持資料庫運行的成本以及另一個允許科學家在新的蛋白質序列上運行ESM演算法的服務表示擔憂。
倫敦國王學院的生物資訊學教授蒂姆·哈伯德表示：“大型科技公司可能具有快速部署計算資源並為科學家提供計算密集型服務的優勢。”儘管如此，他補充說，他預計學術界將找到繼續進行此類工作的方法。
Meta沒有確認未來是否會繼續維護該服務，但表示目前該資料仍可供研究界使用。
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