生成式人工智能模型容易产生幻觉，并生成虚构或虚构的信息。考虑到人工智能错误信息的泛滥，这种特性被认为是一种缺陷。但正如科学家在试图模拟地幔的超高压高温环境时无意中发明了人造钻石一样，幻觉也被证明有助于科学家发现新药。.
人工智能幻觉与新的化学发现
据专家估计，全球每年约有500万人死于抗生素耐药性问题，因此，迫切需要新的方法来对抗耐药菌株。麦克马斯特大学和斯坦福大学医学院的研究人员开发了一种新模型，揭示了对抗耐药性致命细菌的潜在解决方案。.
该模型名为SyntheMol，根据斯坦福大学的研究报告，
“SyntheMol公司为六种新型药物创建了结构和化学配方，旨在杀死耐药鲍曼不动杆菌菌株，鲍曼不动杆菌是导致抗菌素耐药性相关死亡的主要病原体之一。”
资料来源：斯坦福大学。.
生物医学数据科学副教授、该研究的共同作者邹詹姆斯表示，为了公众健康，我们迫切需要尽快研发出新的抗生素。研究人员已通过实验验证了利用该模型开发的新化合物。.
邹先生还提到，他们的假设是，有很多潜在的分子可以转化为有效的药物，但他们还没有测试过这些分子，甚至还没有开发出这些分子，这就是为什么他们想利用人工智能来制造自然界不存在的分子。.
SyntheMol 正在探索新的可能性
在生成式人工智能出现之前，研究人员通常采用不同的计算方法来开发抗生素。他们使用算法遍历药物库，识别出可能对目标病原体有效的化合物。.
通过这种方法，他们能够筛选出 1 亿种已知的化合物，这也产生了一些结果，但这并不是一个深入寻找所有可能对细菌有效的化合物的过程。.
该研究的共同第一作者、斯坦福大学计算科学dent 凯尔·斯旺森表示，化学空间是巨大的。.
“据估计，可能存在的类药分子接近1060种。所以，1亿个分子远远不足以涵盖所有这些分子。”
资料来源：斯坦福大学。
正如文章开头所述，人工智能的“幻觉”特性可以用于发现新药，就像它曾被用于开发新化合物一样。但斯旺森表示，现在它正在制造一些在现有条件下根本无法合成的化合物。研究人员还必须为该模型设置一些限制条件，以防止他们人为地开发出模型想象出的任何分子。
邹先生表示，该模型通过设计人类此前未知的全新分子，让他们了解了化学领域的一个全新分支。邹先生还与斯旺森合作，对该模型进行改进，以便将其应用于心脏药物的研发以及用于实验室研究的、具有新特性的荧光分子的合成。.
