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然而，随着深度学习技术的发展，为从头设计蛋白质提供了可能，尤其是对于那些拥有复杂活性位点的蛋白质，如丝氨酸水解酶——这是已知最大的一类酶家族之一。贝克团队此次引入了一种名为PLACER（蛋白质—配体原子构象集合再现）的新型机器学习网络，该网络通过分析蛋白质骨架、氨基酸特性和结合分子的化学结构，来预测酶活性位点的精确原子排列。
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2010年诺贝尔经济学奖得主、英国伦敦政治经济学院教授克里斯托弗·皮萨里德斯特别关注AI对于未来人类工作的影响。他认为AI广泛应用的时代也许即将到来，但当前AI的应用仍然非常有限。根据其理论研究与社会调查发现，现在大多数情况AI应用场景较为简单，主要的应用是影像识别监控等。AI技术有可能构成新的人机竞争而降低员工的福祉，他呼吁：“科技在提高生产力的同时，也应该能够持续提升员工的福祉。”
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