ChatGPT的生信应用

自人类基因组计划之后，生物学领域的数据量出现了爆炸式增长，这种数据增长的速度，使得研究已经很难再用传统的小工具进行分析。同时，得益于人工智能技术的发展，跨模态生物数据分析成为可能。从AlphaGo到AlphaFold，再到如今的ChatGPT，AI或者生成式AI的应用已经开始落地，生命科学与AI的融合已加速。作为新时代的弄（打）潮（工）儿（人），如何应用chatGPT能够使利益最大化似乎是我们都关注的问题。

一

Nature/Science连续刊文如何评价chatGPT？

作为一种AI语言模型，ChatGPT尚未成为任何已发表的科学或自然期刊研究的主题。然而，在国际顶级期刊《Nature》《Science》上已经有数篇论文讨论了其应用前景和学术伦理等问题。在最近的一项研究中，ChatGPT创建的摘要被提交给学术评审员，他们只发现了这些“假货”中的63%，这表明很多人工智能生成的文本很快就会进入文献当中。

目前，大多数学术期刊是明文表示不接收chatGPT产生的文本。《Science》主编Holden Thorp认为ChatGPT很有趣但并不是一位合格的论文作者。多年来，《Science》系列期刊的作者已经签署了一份许可证以证明作品是原创的。对于科学期刊来说，“原创”这个词足以表明ChatGPT撰写的文本是不可接受的。为了明确起见，《Science》系列期刊现在正在更新许可和编辑政策，以规定ChatGPT（或任何其他AI工具）生成的文本、图形、图像不能在作品中使用，ChatGPT等人工智能程序不能是作者。违反这些政策将构成科学不端行为，与更改图像或抄袭现有作品没有什么不同。当然，有许多合法的数据集（不是论文的文本）是由人工智能在研究论文中有意生成的，而这些都不在这次变更范围之中。

二

生信人打开chatGPT的方式?

生信人该如何使用chatGPT，以下为大家梳理了几种对chatGPT承担生信相关工作的测试。（值得注意的是，目前国内网络IP暂时无妨访问和使用chatGPT，但生信工程师通过联系海外的朋友总能找到解决办法。）

测试一：请介绍RNA测序分析流程

处理数据的第一步是先要明确整个处理的workflow或pipeline是什么，对于最经典的RNA-seq数据，chatGPT似乎也已经了然于胸。