Neden OpenAI ve Anthropic İkisi de Biyoteknolojiye Yöneliyor?

Son zamanlarda neredeyse her hafta bir yapay zekâ şirketi, biyoteknolojiye girdiğini duyuruyor mu?

Nvidia ile Eli Lilly San Francisco'da ortak bir laboratuvar kuruyor; DeepMind'den ayrılan Isomorphic Labs ilaç keşfi yapıyor; Sam Altman, uzun ömür şirketi Retro'ya kişisel olarak yatırım yaptı; Anthropic ise yaşam bilimlerinde hızla büyüyor. Alex Colville bu gelişmelerin tam ortasında yer alıyor. Dünyanın ilk uzun ömür odaklı girişim fonu age1'in kurucularından biri olan Colville, Laura Deming ile birlikte bu fonu kurdu. Stanford Üniversitesi'nde yaşlanma biyolojisi üzerine genetik doktorası yaptı ve 100 milyon dolardan fazla uzun ömür yatırımını yönetti. Bu makale sadece bir soruyu takip ediyor: Neden yapay zekâ şirketleri biyoteknolojiye yöneliyor, aslında ne işe yarayabiliyorlar ve nerede tıkandıklarını? Önce onun söylediklerini aktaracağım, ardından kendi görüşlerimi ekleyeceğim.

Neden tüm yapay zekâ şirketleri biyoteknolojiye akın ediyor?

Alex bir rakamla başlıyor: kilo kaybı ilaçları semaglutid ve tirzepatid birlikte OpenAI ve Anthropic'ın toplam gelirlerinden daha fazla kazanç sağlıyor ve hâlâ hızlı bir şekilde büyümeye devam ediyor. Birçok kişi bu tür iş alanlarının teknoloji şirketleri tarafından ele geçirileceğini varsayar ama henüz öyle olmadı. Onun tahminine göre OpenAI, Anthropic ve Google gibi şirketlerin değerlemeleri zaten inanılmaz düzeyde ve buna eşdeğer inanılmaz gelirler gerekiyor; çevreye baktıklarında dünyada tek bir ilacın şirketlerinin toplam gelirinden daha fazla kazandığını görüyorlar — ki bu da tabii ki dikkat çekici bir fırsat anlamına geliyor.

İkinci neden ise 'koruma duvarı' (moat). İlaçlar patent korumasına sahiptir ve sektör sıkı bir düzenleme altındadır; çoğu teknoloji ürününe aksine zaman içinde ucuzlayıp standartlaşmaya eğilimlidir. Marc Andreessen'in sıkça yaptığı bir gözleme atıfta bulunuyor: düzenlenmiş sektörlerde fiyatlar sürekli yükseliyor, düzenlenmemiş sektörlerdeyse fiyatlar sürekli aşağı doğru itiliyor. Dolayısıyla ona göre biyoteknoloji yapay zekâya karşı oldukça dirençlidir — Anthropic gibi bir şirketin bir yıl içinde bu alanı yıkması mümkün değil. Bunun nedeni basit: çok sayıda zor problem var ve bunların üstesinden gelmek, dünyanın tüm zekâsını bile kullanarak bile o kadar sürebiliyor.

Özellikle Anthropic için şunu söylüyor: şirket yaşam bilimlerini en büyük etki alanlarından biri olarak gösteren bir pazar haritası yayınladı. Ekibin ayrıca bu alanın şirketin ikinci en büyük pazar odak noktası olabileceğini, en azından ilk beş içinde yer alacağını açıkça belirttiğini söylüyor. Yakın zamanda Anthropic, yaşam bilimlerine yönelik yeni bir model yayımladı ve yaşlanma ile nadir hastalıklar gibi alanlarda ön-klinik programlardan bahsetti. Tepkisi tek bir cümleyle özetlenebilir: Anthropic'ın bunu açıkça öncelik olarak açıklaması, 'konu ciddiye alınmalı' demektir.

Bu bölümün beni şaşırtan yanı, yapay zekâ şirketlerinin motivasyonlarını asla yüceltmemesi. Onlar buraya, dünyanın en büyük gelirini, en derin koruma duvarını ve şu an için yapay zekâ tarafından silinmeyecek bir sektörü görerek geliyorlar. Bu durumu net bir şekilde görmemiz, bir sonraki adımlarını tahmin etmemizi kolaylaştırıyor: en romantik görünen yere değil, işin en değiştirilmesi zor olduğu yere odaklanacaklar.

Yapay zekânın şimdiye kadar iki şeyde yardımcı olduğu

Peki yapay zekâ şimdiye kadar gerçekten nelerde yardımcı oldu? Alex, bunun iki en bariz değişikliğini görüyor.

İlki molekül üretimi. Belirli ilaç sınıfları için molekül tasarımı artık çok daha hızlı ve çok daha ucuz hale geldi; artık insanlar ve laboratuvarlar her adımda karşılıklı olarak çalışmak zorunda değil — ancak bu hâlâ 'insansız, deneyimsiz' bir süreçten çok uzak. Nabla Bio gibi şirketlerden bahsediyor; bu şirketler antikorlar ve küçük moleküller için örnek vermeden (zero-shot) üretim yapabiliyor, yani önce binlerce örnek verilmeden aday moleküller üretilebiliyor. Ancak aynı zamanda şunu da belirtiyor: şu aşamada yapılan çalışmaların çoğu bilinen hedeflere (ilaçların etki ettiği protein veya gen) yönelik ve mevcut ilaçların yeni versiyonlarını üretmeye odaklanıyor — yalnızca çok daha hızlı. Bir sonraki adım ise kaçınılmaz: tamamen yeni hedefler için de bu tür tek seferlik üretimler yapılacaktır.

İkinci değişim ise daha sıradan. Günlük işler artık %30 ila %95 oranında daha hızlı hale geldi — düzenleyici belgeler yazmak, rakipleri araştırmak, ortaklık fırsatları aramak ya da yeni bir hedef konusunda hızla bilgi edinmek gibi işlemler. Değerlendirmesi şöyle: bir buçuk ila iki yıl önce bir ilaç şirketi kurmak ağır bir girişimdi; bugünse neredeyse 'demokratikleşti'.

Kendi değerlendirmeme göre bunlardan biri 'şeyler üretmek', diğeri ise 'işleri daha verimli yapmak' üzerine kurulu ve ikisi de ilaç geliştirme sürecinin ön kısmında gerçekleşiyor. Deneme-yanılma maliyetini düşürüyor ve küçük ekiplerin harekete geçmesini sağlıyor; ancak sektörün en zor kısmına henüz dokunmadılar. Bu en zor kısım nedir, onu açıklayacak.

En masraflı ve en yavaş aşama: yapay zekânın henüz yardım edemediği kısım

Bazı kişiler, milyonlarca 'çalışanı olmayan' biyoteknoloji şirketiyle dolu bir gelecek hayal ediyor: yeterince token ile, yazılım geliştirmede olduğu gibi yapay zekâ ile araştırma ve tasarım tek nefeste yapılabilecekmiş gibi. Alex'e göre bu hâlâ gerçekçi değil. Gerekçesi: gerçek darboğaz molekül üretiminin sonrasında başlıyor. Optimize edilmiş bir molekülü onaylanmış bir ilaca dönüştürmek için güvenli ve etkili olduğunu kanıtlamak gerekiyor ve bu aşama ilaç geliştirme sürecinin maliyeti ve süresinin büyük bir kısmını oluşturuyor. Molekül tasarımı kendisi zor ve masraflı olsa da bu aşamaya kıyasla küçücük kalıyor. Bu artık 'son sınır' haline geldi, diyor: başarma olasılığı en yüksek olanı seçip tüm süreci mümkün olduğunca ucuza yürütmek. Yapay zekâ ile bir molekül tasarlasa da, her böyle şirketin sonrasında hâlâ milyonlarca dolara ihtiyacı var — ve tam da bu noktada yapay zekânın bugünkü etkisi en azdır.

Bence bu, tüm tartışmanın en gerçekçi bölümü. Yapay zekâ hikâyesi her zaman 'daha akıllı olmak' etrafında döner ama sonuçta ilaçlar zekâ ile değil, kanıtlanma ile rekabet eder. Kanıt, hastalara, zamana, düzenleyici kurumlara ve paraya ihtiyaç duyar; bunlardan hiçbiri bir modelin daha iyi hale gelmesiyle otomatik olarak azalmaz. Bu aynı zamanda yapay zekâ şirketlerinin girmeye istekli olmalarını, ancak kimse ilaçların yarın daha ucuz olacağını söyleyememesini de açıklıyor.

Uzun ömür alanında hâlâ az para var ve ürün yok

Alanın başına geri döner ve yatırım yapmaya devam eder. Uzun ömür, insanların yapay zekâ ile ilk akla getirdiği alan olsa da gerçekliği çoğu kişinin düşündüğünden daha basittir. Alex’e göre yaşlanma üzerine çalışan tüm şirketlerin birlikte değeri yalnızca yaklaşık 15 milyar ABD dolarıdır; bunlar onkolojiye yapılan yatırımların şirket sayısı ve yatırım miktarının yalnızca %2’sine karşılık gelir. Büyük görünen finansman başlıklarının çoğu, yapay zekâya yapılan yatırımların yanında bir çubuk grafikte neredeyse görünmezdir. Bu nedenle sonucu şudur: Şu anda her doların muazzam bir kaldıraç gücü vardır ve hâlâ çok erken bir aşamadayız.

Daha da önemlisi, bu alanda insanlarda işe yaradığı kanıtlanmış hiçbir ticari ürün henüz yoktur. İlk ürünlerin önümüzdeki on yıl içinde ortaya çıkacağını, yaşlanmanın belirli yönlerini geciktirmeyi veya önlemeyi amaçlayacağını öngörüyor — gösterişli yeni bir teknoloji değil, ilk kanıt noktası olacaklar. Buna uzun ömür alanının “ChatGPT anı” dediğini söylüyor; ancak büyük dil modellerini ilk kez kullandığınızda elde ettiğiniz anlık geri bildirim kadar hızlı sonuç vermiyor. Dedesi, pnömoni nedeniyle hayatına mal olabilecek bir hastalıktan sonra penisilinle tedavi edilen ilk Amerikan askerlerden biriydi ve doksanlı yaşlarına kadar yaşadı. Uzun ömürün “penisilin anını” beklediğini ve bunun on ila on beş yıl sonra gerçekleşeceğini tahmin ediyor. Bugün insanlar kalp-damar hastalıklarını önlemek için belirli bir yaşta statin kullanıyorsa, o da kardiyovasküler sistem dışındaki bir sistem için bir “statin” bekliyor.

İnsanlara en yakın şey ise köpekler için bir ilaçtır. Loyal adlı şirket, köpeklerin yaşam süresini uzatmayı amaçlayan, günlük bir ağızdan alınan çiğneme tablet üretiyor ve bu ürün, ABD Gıda ve İlaç Dairesi (FDA) tarafından onaylanacak ilk yaşam uzatma tedavisi olabilir. Etkinlik ve güvenlik onaylarının zaten tamamlandığını, yalnızca üretim sürecinin tamamlanması kaldığını söylüyor; bu süreç gelecek yılın sonunda bitmesi bekleniyor, ancak belirsizlikler devam ediyor. İnsan versiyonunun ise hâlâ birkaç yıl uzakta olduğunu düşünüyor.

Daha ileri bir aşama, daha cesur ikinci nesil tedavilerdir ve burada yapay zekâ büyük rol oynayacak. Bir kategori, önümüzdeki elli yıl içinde eski hücreleri ve dokuları yenileriyle değiştirmek; diğeri ise hücre tipini değiştirmeden yalnızca hücrenin “yaşını” geriye doğru ayarlayan epigenetik yeniden programlamadır. Bu konuyu doktora tezinin ilk yarısında kendisi de araştırmıştır. Bu alanda en ileride olan şirketi NewLimit olarak görüyor; ellerinde 600 milyon dolardan fazla nakit bulunuyor. Tedaviyi karaciğer üzerinde başlatmışlar; yaşlı farelere mRNA teknolojisiyle uyguladıkları tedavi sayesinde genç fareler gibi alkole karşı direnç kazandırmışlar; şimdi bağışıklık hücreleri ve böbreklere geçecekler. Ancak tek bir yaklaşımın her şeyi çözemeyeceğini vurguluyor: hücre dışı matriks (hücrelerin dışındaki destekleyici yapı) de hasar biriktiriyor ve sadece hücre içi yaşın geriye çevrilmesi yeterli olmayabilir — birden fazla yol aynı anda ilerlemeli.

Bu bölümün oldukça ayakları yere basan bir yaklaşımı olduğunu düşünüyorum. Dış dünyada çok fazla gürültü var; iç dünyada ise birkaç şirket, birkaç fare ve bir köpek ilacı var. Yapay zekânın buradaki görevi bu uzun doğrulama sürecini yerine koymak değil, mümkün olan yolların daha hızlı denenebilmesini sağlamaktır.

Yapay zekâ şirketleri ve biyo-güvenlik görüşü

Biyolojinin diğer sektörlerden farklı bir özelliği vardır: Aynı yetenekler hem insanları iyileştirebilir hem de zarar verebilir. Alex, neredeyse tüm öncü laboratuvarların kurucularının pandemi ve biyoterör tehditleri gibi biyo-güvenlik konularına gerçekten önem verdiğini söyleyerek memnuniyetini ifade ediyor. Tipik büyük şirket CEO’larını bu laboratuvarların yerine koyarsanız, muhtemelen bu kadar umursamayacaklarını düşünüyor. Laboratuvarların her zaman doğruyu bulduğunu ya da yeterince yaptığını düşünmüyor — çünkü bu pozisyonda her zaman doğru olmak zordur — ancak ilgilerinin samimi olduğunu ve bundan dolayı minnettar olduğunu belirtiyor.

Reputasyon katmanı konusunda da açık konuşuyor. Bu laboratuvarlar, kanseri tedavi ettiği görülür görülmez kısıtlanmalarının veya kapatılmalarının zorlaşacağını çok iyi biliyorlar. Bu “halo etkisinin” arkasına saklanmanın biraz rahatsız edici olabileceğini kabul ediyor; ancak bu ilginin samimi olması açısından insanlığın büyük bir kazancı olduğunu düşünüyor. Ayrıca biyoterör dışında biyolojide yapay zekânın kullanımının neredeyse tartışmasız olduğunu ekliyor — bu gerçekten insanlığa faydalı bir şeydir; diğer bazı uygulamalarda ise iyi ile kötüyü net ayırmak zordur.

Kendi görüşlerimden birkaçı

Gerçekten bakıldığında Alex’in anlattıkları aynı öykünün birkaç katmanını oluşturuyor. Neden yapay zekâ şirketleri geliyor: En büyük gelir ve en derin koruma alanı. Ne işe yarıyorlar: Molekül tasarımı ve günlük verimlilik. Ne işe yaramıyorlar: En pahalı ve en yavaş olan insan doğrulaması. Ve uzun ömür gibi bir sınır alanında hâlâ para azdır ve ilk ürün bile henüz piyasaya çıkmamıştır. Bu katmanları bir araya getirince çok açık bir sonuç ortaya çıkar: Yapay zekâ “düşünmeyi” ucuzlatmış olsa da “kanıtlamayı” ucuzlatmamıştır.

Kendi görüşüm bu durumun izleyiciler ve inşa ediciler için farklı anlam taşıdığı yönündedir. İzleyiciler “Şirket X biyoteknolojiye giriyor” başlıklarına çekilir ve ilaçların yakında ucuzlayacağını, insanların yakında daha uzun yaşayacağını hisseder. İnşa ediciler ise bir soru daha sormalıdır: Bu şirket fikir sorununu mu çözüyor yoksa kanıt sorununu mu? Yapay zekâ ilkinin hızlanmasını sağlıyor; ikincisi ise hâlâ zamana, hastalara ve paraya bağlıdır.

Tabii ki Alex’in sunduğu bir kehanet değil, bir değerlendirme. İlk uzun ömür ürünü on yıl içinde mi çıkacak, yapay zekâ doğrulama maliyetini düşürebilecek mi — bunlar hâlâ bilinmiyor. Ancak verdiği sıralama faydalıdır: Eğer yalnızca bir kategoriye bahis yapabilseydi, önce kanıtlanabilecek olanı — yaşlanmayı geciktirmek ve önlemek — seçerdi; ikinci sıraya ise onarıma ve yeniden programlamaya beş yıl sonra geçilir.

Fikirler sürekli ucuzlayacak. Kanıtlanma değil.