相信很多大家對(duì)AlphaFold 3引不滿(mǎn)，服務(wù)器被黑，全世界科學(xué)家競(jìng)相破解還不知道吧，今天菲菲就帶你們一起去了解一下~.~！

AlphaFold3的橫空出世再次震撼了整個(gè)學(xué)術(shù)界，然而谷歌DeepMind的「不開(kāi)源」引起學(xué)界不滿(mǎn)，AlphaFold服務(wù)器遭到黑客攻擊，開(kāi)源項(xiàng)目也開(kāi)始發(fā)力。

不久前，AlphaFold3橫空出世，直接登上了Nature頭版。

新的架構(gòu)、前所未有的預(yù)測(cè)精度和準(zhǔn)確率，再次震撼了整個(gè)學(xué)術(shù)界。

然而，與AlphaFold2不同，這個(gè)新一代的超強(qiáng)模型卻沒(méi)有開(kāi)源。

取而代之的是，谷歌DeepMind推出了一個(gè)免費(fèi)研究平臺(tái)「AlphaFold Server」，供全球科學(xué)家使用。

服務(wù)地址:https://gdm-alphafold.corp.google.com/welcome

網(wǎng)站操作簡(jiǎn)單，只需點(diǎn)擊幾下，就可以利用AlphaFold3在10分鐘內(nèi)得到預(yù)測(cè)結(jié)果。

但是服務(wù)有每日的次數(shù)限制，且只能用于非商業(yè)研究。同時(shí)，相比于開(kāi)源的AlphaFold2來(lái)說(shuō)，這種使用方式缺失了很多自由度，讓一些研究人員覺(jué)得差點(diǎn)意思。

——這么做其實(shí)無(wú)可厚非，畢竟DeepMind也是要盈利的，它的子公司Isomorphic Labs已經(jīng)開(kāi)始用AlphaFold3來(lái)開(kāi)發(fā)藥物了

谷歌DeepMind希望能在促進(jìn)科學(xué)進(jìn)步，以及保護(hù)自身商業(yè)利益上找到平衡。

科學(xué)家們感到失望

正所謂，由儉入奢易，由奢入儉難。

谷歌的AlphaFold3在5月9號(hào)登上Nature頭版，而僅僅兩天之后的5月11日，加州大學(xué)舊金山分校（University of California，San Francisco）的計(jì)算結(jié)構(gòu)生物學(xué)家Stephanie Wankowicz，和其他九位科學(xué)家共同撰寫(xiě)了一封致Nature的公開(kāi)信:

公開(kāi)信地址:https://zenodo.org/records/11206103

信中指出:谷歌DeepMind的這種做法不符合科學(xué)進(jìn)步的原則，科學(xué)進(jìn)步依賴(lài)于社區(qū)評(píng)估、使用和建立現(xiàn)有工作的能力。

此后，有600多名研究人員簽署了這封公開(kāi)信。

公開(kāi)信的合著者、計(jì)算結(jié)構(gòu)生物學(xué)家Roland Dunbrack，曾對(duì)AlphaFold3的論文進(jìn)行了同行評(píng)審，他對(duì)DeepMind沒(méi)有發(fā)布代碼感到失望。

「我想要可下載的代碼，如果我們可以自由使用AlphaFold3，新的研究成果就會(huì)誕生?！?/p>

其他科學(xué)家怎么說(shuō):

繞過(guò)DeepMind，自己破解

在遭到公開(kāi)信打臉的兩天后，5月13日，DeepMind改頭換面，宣布將在六個(gè)月內(nèi)，開(kāi)放AlphaFold3的代碼和模型權(quán)重供學(xué)術(shù)使用。

并且，AlphaFold3服務(wù)的每日使用次數(shù)限制也上調(diào)為20次。

但科學(xué)家們似乎不太買(mǎi)賬，畢竟有了商業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的考量，誰(shuí)知道你拿出來(lái)的是不是閹割版，而且還要等上半年之久。

對(duì)于這個(gè)未來(lái)的版本，科學(xué)家們尤其質(zhì)疑其預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)與潛在藥物分子或配體的能力。

Dunbrack表示，「我不認(rèn)為他們會(huì)給我們做任何配體的能力，而AlQuraishi團(tuán)隊(duì)正在開(kāi)發(fā)的OpenFold3模型就不會(huì)做這種閹割，也不會(huì)對(duì)商業(yè)用途有任何限制?！?/p>

Mohammed AlQuraishi是哥倫比亞大學(xué)的計(jì)算生物學(xué)家，他的「OpenFold」團(tuán)隊(duì)已經(jīng)開(kāi)始編寫(xiě)AlphaFold3的開(kāi)源版本，他們希望今年完成。

AlQuraishi團(tuán)隊(duì)此前開(kāi)發(fā)了大名鼎鼎的OpenFold，作為AlphaFold2的開(kāi)源重新實(shí)現(xiàn)，它的效率要高得多，并且得到的結(jié)果也差不多。

「如果這種對(duì)我們進(jìn)行藥物發(fā)現(xiàn)和關(guān)系到人類(lèi)健康的重要能力封閉在少數(shù)人手里，那將是糟糕的?！?/p>

科學(xué)家們追求AlphaFold3的開(kāi)源版本還有其他原因，其一就是能夠重新訓(xùn)練模型，以更好地模擬蛋白質(zhì)和潛在藥物之間的相互作用。

AlQuraishi團(tuán)隊(duì)的OpenFold就使用了與DeepMind相同的公開(kāi)數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練。

而對(duì)于許多制藥公司來(lái)說(shuō)，他們可以利用自己的專(zhuān)有數(shù)據(jù)重新訓(xùn)練，以提高模型的性能。

雖然但是，「Talk is cheap. Show me the code」。GitHub上的「開(kāi)源AlphaFold3」早已經(jīng)開(kāi)搞了!

項(xiàng)目地址:https://github.com/lucidrains/alphafold3-pytorch

這是由舊金山的獨(dú)立軟件工程師Phil Wang發(fā)起的眾包工作。

大家有興趣還可以看看倉(cāng)庫(kù)中的其他項(xiàng)目，這位大佬已經(jīng)開(kāi)發(fā)了幾十個(gè)AI模型的開(kāi)源版本，包括著名的Dall-E2。

此外，西雅圖華盛頓大學(xué)的計(jì)算生物物理學(xué)家David Baker，也帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了名為RoseTTAFold-All-Atom的開(kāi)源蛋白質(zhì)和化學(xué)預(yù)測(cè)模型，盡管暫時(shí)還打不過(guò)AlphaFold3。

盡管Wang表示自己的三人團(tuán)隊(duì)能在一個(gè)月內(nèi)完成描述AlphaFold3模型的代碼。

但最耗時(shí)也是最貴的步驟顯然是模型的訓(xùn)練（AlQuraishi:「代碼是5%的努力」）。

MIT的進(jìn)化生物學(xué)家Sergey Ovchinnikov估計(jì)，像DeepMind那樣訓(xùn)練AlphaFold3可能需要花費(fèi)超過(guò)100萬(wàn)美元的云計(jì)算資源，盡管有可能在不影響性能的情況下偷工減料以降低成本。

AlphaFold3的完全開(kāi)源版本，將使研究人員能夠更好地了解模型的工作原理并擴(kuò)展其功能。

——在等待的日子里，已經(jīng)有一些科學(xué)家在嘗試攻擊AlphaFold3服務(wù)器來(lái)獲取一些信息。

Ovchinnikov說(shuō)，「網(wǎng)上已經(jīng)有一些黑客攻擊，為了獲得嵌入細(xì)胞膜的蛋白質(zhì)（與脂肪分子相互作用）的更準(zhǔn)確的模型。另一次服務(wù)器黑客攻擊揭示了一種蛋白質(zhì)采用的另一種形狀?！?/p>

AlQuraishi希望，開(kāi)發(fā)AlphaFold3開(kāi)源版本的推動(dòng)力將成為一個(gè)「警示故事」，提醒學(xué)者們依賴(lài)DeepMind等科技公司開(kāi)發(fā)和分發(fā)AlphaFold等工具的危險(xiǎn)。

「他們這樣做很好，但我們不應(yīng)該依賴(lài)它，我們需要建立一個(gè)公共部門(mén)和自己的基礎(chǔ)設(shè)施?！?/p>

網(wǎng)友怎么說(shuō)?

有網(wǎng)友認(rèn)為，安全問(wèn)題是谷歌DeepMind選擇不開(kāi)源的一個(gè)重要考量，也許AlphaFold3能幫助制造針對(duì)特定人群的生物武器。

對(duì)此，有網(wǎng)友表示反對(duì):「擔(dān)心我們可以制造出一種將接管一切的超級(jí)微生物，這是狂妄自大?！?/p>

也有網(wǎng)友似乎玩起了「絕命毒師」:

——據(jù)說(shuō)，有機(jī)化學(xué)是史上單人戰(zhàn)斗力的巔峰，有了知識(shí)的力量，沃爾瑪在你眼中就是武器庫(kù)。

不過(guò)，人類(lèi)對(duì)知識(shí)和未知的渴望是擋不住的，我們拭目以待即可。

參考資料:

https://www.nature.com/articles/d41586-024-01555-x

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