FutureHouse 推出資料驅動生物研究的 AI 工具

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2025-11-26

AlbertJackson

FutureHouse 推出資料驅動生物研究的 AI 工具

FutureHouse 是由 Eric Schmidt 所支持的非營利組織，其雄心勃勃的目標是在十年內培養出一位「AI 科學家」。FutureHouse 剛發表 API 和平台一個星期，就發布了這項新工具。

該工具命名為 Finch，可處理生物資料（主要來自研究論文），並配合使用者的提示，例如「你能告訴我關於癌症轉移的分子驅動因子嗎？然後執行程式碼、產生數據並分析結果。FutureHouse 共同創辦人兼執行長 Sam Rodriques 在一連串的 X 帖子中，將 FutureHouse 的能力比喻為第一年研究生的能力。

Rodriques 強調，在幾分鐘內完成這些任務提供了顯著的優勢。他指出，Finch 經常發掘令人著迷的洞察力，並已證明對組織的內部專案極具價值。

除了開放式分析之外，Finch 也可以進行定向資料分析。在這個範例中，我們讓它對一些 RNAseq 資料 (GEO accession GSE87466) 進行差異表達和功能富集分析。它可以找出上調基因（例如炎症調節因子、... pic.twitter.com/phRybhTVpb-
Sam Rodriques (@SGRodriques) May 6, 2025

與眾多初創公司和科技巨頭一樣，FutureHouse 相信 Finch 和類似的 AI 工具最終會將部分科學流程自動化。

今年年初，OpenAI 執行長 Sam Altman 在一篇文章中提出，超智能 AI 可以大幅加速科學發現。同樣地，Anthropic 的執行長（該公司最近發起了「AI for Science」計畫）也預測 AI 可能有助於開發大多數癌症的治療方法。

然而，具體的證據仍然很少。許多研究人員目前認為，AI 作為科學探究的指導方針難以令人信服。值得注意的是，FutureHouse 尚未利用其人工智能工具實現任何科學突破或新發現。

對於 AI 公司而言，生物學，尤其是藥物發現，是一個大有可為的領域。Precedence Research 估計，2024 年的市場價值為 658.8 億美元，到 2034 年可能成長至 1603.1 億美元。

Techcrunch 活動

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雖然人工智能已經取得了一些顯著的成功，但在實驗室環境中，人工智能並沒有提供即時、神奇的解決方案。幾家人工智能驅動的藥物發現公司，如 Exscientia 和 BenevolentAI，近年來都面臨重大的臨床試驗挫折。與此同時，Google DeepMind 的 AlphaFold 3 等領先 AI 系統的準確度也可能不一致。

Rodriques 承認 Finch 仍會犯基本錯誤，這也是 FutureHouse 聘請生物資訊學家和計算生物學家來評估其效能、改善可靠性，並在封閉測試階段訓練系統的原因。

有興趣的人可以在這裡註冊。

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