Google DeepMind
重点新闻(0906～0912)
Google DeepMind AlphaProteo 蛋白结合剂
加速癌症新药发现！DeepMind新模型可生成高亲和蛋白结合剂
最近，Google DeepMind打造一款AI模型AlphaProteo，可用来生成蛋白结合剂（Binder），且与多种标靶蛋白高度亲和。团队指出，AlphaProteo可生成与癌症和糖尿病并发症相关的VEGF-A蛋白结合剂，号称是首款能做到这件事的AI模型。
就模型本身来说，AlphaProteo是以大量蛋白质结构数据训练而成，这些数据来自蛋白质数据库（PDB）和1亿多个AlphaFold产出的预测结构，团队用这些数据，来让模型学习蛋白质相互结合的过程。
训练完成后，团队进行测试，用AlphaProteo针对7种标靶蛋白，包括2种病毒蛋白BHRF1和SC2RBD，以及5种与癌症、发炎和自体免疫疾病有关的蛋白IL- 7Rɑ、PD-L1、TrkA、IL-17A和VEGF-A等，来生成这些蛋白的结合剂。与现有最佳方法相比，AlphaProteo生成的结合剂不只成功率更高，其结合亲和力还高出3到300倍。也就是说，这些新型蛋白结合剂在实际应用中，更有可能成功结合到标靶蛋白上，对癌症和糖尿病等疾病治疗有潜在应用价值，可用于新药发现和生物感测器开发领域。 AI生态圈 行政院 LLM
行政院经发会首次顾问会议聚焦AI生态圈
9月3日行政院展开今年度首次经济发展委员会顾问会议，锁定创新经济、均衡台湾和包容成长等3大主题，其中，创新经济又聚焦2大议题，包括「建构主权AI生态系」和「以市场需求带动创新创业发展」。这次委员会顾问群由21位产官界重量级人士组成，如台新金董事长、玉山金董事长、台哥大总经理、91App董事长、YouTube创办人等人。
就建构主权AI生态系来说，又可分为2部分。首先是主权AI发展策略，顾问群针对台湾如何发展繁中大语言模型、如何确保繁中资料库多样性和品质、如何带动产业发展系统设计和创新应用服务等议题提出建议，比如针对发展本地模型，就建议政府，短期以开源LLM为基底，增加在地资料训练，之后再发展完全自行开发和维护LLM的能力。另也建议政府与民间企业合作，包括跨部门协助磨合大规模企业，透过大携小、老创+新创的方式，辅以政府基金来达到整并规模化。顾问群也建议，政府应优先处理基础建设工作，拥有足够的计算资源和稳定电力供应，才能支援AI技术发展。
在确保繁中资料库部分，则建议由政府指定专责单位，建立主权共同资料库，以及建立AI监督、问责和评估制度，来把关资料运用。至于带动产业面向，则建议数发部整合资源，来从人才、产业（选定优先发展产业）、基础设施（如资料中心、语料库、LLM基础设施等）和信任安全规范（如可信任AI发展准则、资料治理与交换）等面向设定战略目标。
此外，建构主权AI生态系还有另一个重要议题：如何带动百工百业／中小微企业AI转型。在这部分，顾问群建议，由于百工百业范围广泛，政府应选择数位化程度较高的重点产业，优先提供深入课程和AI导入。他们也建议，政府应鼓励产业共组联盟，像是半导体与电子制造、传统制造、医疗保健、智慧城市与交通、金融业等先来实行。此外，他们也建议政府打造沙盒和友善环境，提供业者、主管机关容错空间，另也应在各行业选出具参考价值的企业转型典范，作为产业界示范，好进一步推广。 数发部 AI培训 公务员
数发部预计12月提出公务机关AI应用指引
在数位政府高峰会中，数发部数位政府司长王诚明揭露，数发部计划在2026年到2030年推动政府转型，并在2026年前推出配套措施，指导政府机关导入AI。数发部预计在今年12月发布AI应用指引，来帮助机关达成转型目标。
王诚明指出，数发部正由专家协助研拟AI应用指引，未来AI应用指引的内容将涵盖AI概念介绍、AI服务评估、AI服务导入、AI营运管理4大章节，共23个子章节。其中，AI服务评估是指，协助机关评估AI是否为适合的解决方案，包含机关面临的问题如何定义、资料状态是否准备妥当、政府公开的AI实证等；AI服务导入则包含导入模式、AI专案过程、AI专案验收标准等。AI营运管理涵盖风险管理、伦理议题、资安、AI治理等面向。
数发部透露，应用指引将AI专案生命周期分为5阶段，包括AI场景评估、建置AI专案、资料准备及模型开发、测试迭代、风险控制和专案追踪，每个阶段有其对应的目标及任务。为因应最困难的验收部分，AI应用指引将提供4个验收指标，包括模型性能标准、系统稳定性、使用者体验标准、公平性指标等，但因为AI仍在发展中，指标也会随之变动。 Visual Studio Copilot 语境理解
Visual Studio 2022深度整合GitHub Copilot
微软Visual Studio 2022 17.11针对GitHub Copilot更新，提升在开发流程中整合Copilot，首次让开发者能引用整个解决方。此外，Copilot还在Visual Studio 2022中新增多项功能，像是强化语境理解，以及对除错和命名上的理解，进一步提高开发者生产力和开发效率。
过去Copilot可应用的范围较小，是因为其能引用的上下文较为限缩，但在Visual Studio 2022 17.11中，Copilot增加@workspace和@GitHub新指令功能，可将整个解决方案，甚至是储存库纳入参照的上下文中。除了指令功能，Copilot的程式开发辅助功能也有改善，比如添加命名建议和AI生成的中断点表示式功能，以及迭代程式码建议的方法，不需要像过去一样先接受建议、避免接受后还要再修改的麻烦。图片来源／Google DeepMind、艾伦AI研究院、行政院、Anthropic、GitHub
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资料来源：iThome整理，2024年9月