相信很多大家對AlphaFold 3引不滿，服務(wù)器被黑，全世界科學(xué)家競相破解還不知道吧，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學(xué)術(shù)界，然而谷歌DeepMind的「不開源」引起學(xué)界不滿，AlphaFold服務(wù)器遭到黑客攻擊，開源項目也開始發(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)測精度和準(zhǔn)確率，再次震撼了整個學(xué)術(shù)界。

然而，與AlphaFold2不同，這個新一代的超強(qiáng)模型卻沒有開源。

取而代之的是，谷歌DeepMind推出了一個免費研究平臺「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)站操作簡單，只需點擊幾下，就可以利用AlphaFold3在10分鐘內(nèi)得到預(yù)測結(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，相比于開源的AlphaFold2來說，這種使用方式缺失了很多自由度，讓一些研究人員覺得差點意思。

——這么做其實無可厚非，畢竟DeepMind也是要盈利的，它的子公司Isomorphic Labs已經(jīng)開始用AlphaFold3來開發(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)家共同撰寫了一封致Nature的公開信:

公開信地址: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)步依賴于社區(qū)評估、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信。

公開信的合著者、計算結(jié)構(gòu)生物學(xué)家Roland Dunbrack，曾對AlphaFold3的論文進(jìn)行了同行評審，他對DeepMind沒有發(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，新的研究成果就會誕生?！?/p>

其他科學(xué)家怎么說:

繞過DeepMind，自己破解

在遭到公開信打臉的兩天后，5月13日，DeepMind改頭換面，宣布將在六個月內(nèi)，開放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)家們似乎不太買賬，畢竟有了商業(yè)競爭的考量，誰知道你拿出來的是不是閹割版，而且還要等上半年之久。

對于這個未來的版本，科學(xué)家們尤其質(zhì)疑其預(yù)測蛋白質(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)為他們會給我們做任何配體的能力，而AlQuraishi團(tuán)隊正在開發(fā)的OpenFold3模型就不會做這種閹割，也不會對商業(yè)用途有任何限制。」

Mohammed AlQuraishi是哥倫比亞大學(xué)的計算生物學(xué)家，他的「OpenFold」團(tuán)隊已經(jīng)開始編寫AlphaFold3的開源版本，他們希望今年完成。

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

「如果這種對我們進(jìn)行藥物發(fā)現(xiàn)和關(guān)系到人類健康的重要能力封閉在少數(shù)人手里，那將是糟糕的。」

科學(xué)家們追求AlphaFold3的開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)隊的OpenFold就使用了與DeepMind相同的公開數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練。

而對于許多制藥公司來說，他們可以利用自己的專有數(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「開源AlphaFold3」早已經(jīng)開搞了!

項目地址:https://github.com/lucidrains/alphafold3-pytorch

這是由舊金山的獨立軟件工程師Phil Wang發(fā)起的眾包工作。

大家有興趣還可以看看倉庫中的其他項目，這位大佬已經(jīng)開發(fā)了幾十個AI模型的開源版本，包括著名的Dall-E2。

此外，西雅圖華盛頓大學(xué)的計算生物物理學(xué)家David Baker，也帶領(lǐng)團(tuán)隊開發(fā)了名為RoseTTAFold-All-Atom的開源蛋白質(zhì)和化學(xué)預(yù)測模型，盡管暫時還打不過AlphaFold3。

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

但最耗時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，像DeepMind那樣訓(xùn)練AlphaFold3可能需要花費超過100萬美元的云計算資源，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)器來獲取一些信息。

Ovchinnikov說，「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，開發(fā)AlphaFold3開源版本的推動力將成為一個「警示故事」，提醒學(xué)者們依賴DeepMind等科技公司開發(fā)和分發(fā)AlphaFold等工具的危險。

「他們這樣做很好，但我們不應(yīng)該依賴它，我們需要建立一個公共部門和自己的基礎(chǔ)設(shè)施。」

網(wǎng)友怎么說?

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

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

也有網(wǎng)友似乎玩起了「絕命毒師」:

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

不過，人類對知識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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