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發報時間: 2024-11-28 16:00:00 / 報主:資策會 FIND科技報
[公益聯播]臺北接軌國際認清菸商真面目」答題抽獎活動
本期目錄
利用生成式AI來實現更便利的基因改造工程,改善基因缺陷
搭上生成式AI特快車,公民開發者成為開源軟體社群生力軍
【FinTech Insight】預見AI金融應用潛在風險:從演算法治理到監理沙盒
挑戰Sora 的AI影片生成對手Luma Dream Machine,短影片生成技術大解密!
利用生成式AI來實現更便利的基因改造工程,改善基因缺陷

FIND研究員:李啟榮

 利用生成式AI來實現更便利的基因改造工程,改善基因缺陷

基因改造技術可以藉由修改DNA去蕪存菁,來達到一勞永逸、不再被基因缺陷和罕見疾病所困擾;但早期的基改技術除了有嚴苛的技術挑戰,還有衍生的道德爭議,往往只能採取較為保守、低風險的方式來改良基因。 

現在,隨著生成式人工智慧(Generative AI)的發展,AI可以快速運算大量的遺傳因子,將優良的遺傳因子以演算法進行最佳化排列組合,並在某種程度上減少人為失誤和風險,讓基改工程比以往更安全、更順暢。 

技術發展背景 

基因改造常利用一種叫做「CRISPR」的酵素,這種酵素就像剪刀一樣,可以切開DNA,移除不良的遺傳因子,並植入優良的遺傳因子。利用CRISPR酵素改造基因的方式,不但應用在先天遺傳疾病防治上,更進一步套用在基改作物(GMO)的開發,讓食物更為美味、更能抵抗病蟲害(Bloom, 2023)。 

生成式AI早期也用於藥物開發上,例如癌症標靶治療、免疫力提升,之後更進一步導入到基因分析,以AI判讀和識別不良基因及其帶來的影響,並提供基因改良、罕病防治等建議。除了能一勞永逸解決較輕度的基因缺陷,也能減緩先天罕病對於治療和照護的負擔,讓罕病可獲得顯著控制。 

技術介紹與應用現況 

位於美國加州柏克萊的新創團隊「Profluent」,利用AI演算的結果,設計出一種「OpenCRISPR-1」的酵素;該團隊經過實驗後指出,在裁剪特定遺傳因子的準確性上,可比以往方式減少95%的失誤率(Franco, 2024),一方面提升基因改造的準確性,另一方面也能減少對基因完整性的破壞。 

另外,在一篇於《自然》期刊所發表的專題文章中(Callaway, 2024),引述了Profluent團隊的AI專家馬達尼(Ali Madani)的研究,馬達尼所屬的Profluent團隊利用類似ChatGPT聊天機器人的方式,設計了「ProGen」資料模型,並從上百萬個基因序列中挑選200多個良性基因序列,且成功植入預定部署的染色體節點上。 

未來展望/挑戰 

基改與生成式AI一樣是兩面刃,全取決於使用者一念之間,若使用得當就有益於促進人類健康、減少罕病困擾(Metz, 2024);若以AI進行基改的濫用,就像是打開潘朵拉的盒子一樣,釀成一發不可收拾的後果。 

因此,以生成式AI來進行基改,除了需要醫學團隊和資料科學團隊的通力合作和專業操作外,更需要有道德約束和風險承擔,讓AI基改不會像AI被「資料下毒(Data poisoning)」一樣,基改改出了一個科學怪人,違背了用AI運算來改良基因的初衷。 

封面圖片來源: 123RF 

參考資料來源: 

  1. Bloom, D. (2023, February). 5 ways CRISPR gene editing is shaping the future of food and health. Retrieved from World Economic Forum: https://www.weforum.org/agenda/2024/04/crispr-gene-editing-better-world/ 

  2. Callaway, E. (2024, May 9). ‘ChatGPT for CRISPR’ creates new gene-editing tools. Nature, 629(8011), p. 272. Retrieved from https://www.nature.com/articles/d41586-024-01243-w 

  3. Franco, M. (2024, April 24). AI-designed gene editing tools successfully modify human DNA. Retrieved from New Atlas: https://newatlas.com/biology/ai-gene-editing-profluent/ 

  4. Metz, C. (2024, April 22). Generative A.I. Arrives in the Gene Editing World of CRISPR. Retrieved from New York Times: https://www.nytimes.com/2024/04/22/technology/generative-ai-gene-editing-crispr.html
搭上生成式AI特快車,公民開發者成為開源軟體社群生力軍

FIND研究員:李啟榮

 搭上生成式AI特快車,公民開發者成為開源軟體社群生力軍

公民開發者(Citizen developers)是一群非職業工程師體系的志願性開發社群,並具有基本的領域知識和開發工具,也是踏入開源、敏捷開發的生力軍。近期隨著生成式人工智慧(Generative AI)的潮流與趨勢發酵,公民開發者在數量和能力上的需求也隨之成長,並與專業開發維運團隊協作,同時借助AI的力量,發揮公民開發者在敏捷開發的關鍵作用與價值。 

【趨勢發展背景】 

「公民開發者」此一概念由Gartner顧問公司所提出,係來自企業IT部門以外的獨立開發人員,以使用Low-code/No-code(少量原始碼/無原始碼)開發工具和模式為主;由於Low-code/No-code踏入門檻較低且易上手,也帶動了公民開發者的發展。 

【產業趨勢說明】 

Gartner在2022年底的一份報告中 (Gartner, 2022)指出,公民開發者使用的Low-code/No-code,市值從2022年的225億美元、2023年的269億美元,預估2024年成長到319億美元;Gartner進一步分析,採用Low-code的企業外部公民開發者,比例將從2021年的60%,預估成長到2026年的80%。 

依據國際四大會計業者之一安侯建業(KPMG)於2023年的報告指出 (KPMG, 2023),公民開發者除了常用的Low-code/No-code工具(如Blue Prism、Power Automate、Power Apps等)以外,近期也開始導入AI工具(如ChatGPT、DALL-E等)來加速開發與交付;公民開發者也能參與不同規模的DevOps專案,協助專業開發團隊,以公民開發者熟稔的Low-code、No-code、AI原始碼生成工具,與專業DevOps工具進行整合,凸顯公民開發者對DevOps專案的貢獻,讓公民開發者成為DevOps不可或缺的關鍵部分。

 【未來展望/挑戰】 

依據富比世雜誌報導,藉由公民開發者的協助,專業IT團隊可以騰出手來做更進階的開發和維運流程,也能縮短產品上線部署的所需時間,甚至可以節約成本。 

另一份來自富比世雜誌的報導指出,公民開發者可整合圖像化、模組化的Low-code/No-code開發介面,搭配AI生成原始碼,可以減少開發時的複雜度,同時也能促成軟體加速部署上線。 

隨著開源軟體和開源AI資料集的發展,公民開發者將有更多的機會,投入開源軟體社群和開源AI社群,並整合自身的Low-code、No-code、生成式AI等方面之專長,讓公民開發者成為開源軟體社群、開源AI社群的要角,發揮公民開發者的價值和潛力。 

封面圖片來源: 123RF 

參考資料來源: 

  1. (2022, December 13). Gartner Forecasts Worldwide Low-Code Development Technologies Market to Grow 20% in 2023. Retrieved from Gartner: https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2022-12-13-gartner-forecasts-worldwide-low-code-development-technologies-market-to-grow-20-percent-in-2023 

  2. (2023, March 28). The Rise of the Citizen Developer. Retrieved from KPMG: https://kpmg.com/mt/en/home/insights/2023/03/the-rise-of-the-citizen-developer-what-managers-need-to-know.html 

  3. Levine, T. (2023, May 3). How Citizen Developers Are Driving Business Agility And Innovation Without Code. Retrieved from Forbes: https://www.forbes.com/sites/forbestechcouncil/2023/05/03/how-citizen-developers-are-driving-business-agility-and-innovation-without-code/ 

  4. Madding, K. (2023, January 31). The Rise Of The Citizen Developer To Accelerate Business Efficiency. Retrieved from Forbes: https://www.forbes.com/sites/forbestechcouncil/2023/01/31/the-rise-of-the-citizen-developer-to-accelerate-business-efficiency/
【FinTech Insight】預見AI金融應用潛在風險:從演算法治理到監理沙盒

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挑戰Sora 的AI影片生成對手Luma Dream Machine,短影片生成技術大解密!

FIND研究員:古廸鴻 隨著人工智慧(AI)技術不斷進步,影像生成技術也得到顯著的發展。早期的影像生成主要依賴傳統的動畫製作和編輯工具,需要大量的人力和時間。隨著深度學習和神經網路技術的引入,影像生成進入一個全新的階段。這些技術能夠自動分析和生成高品質的影像內容,大大減少人力成本和製作時間。 <<詳全文>>

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