Aller au contenu

Building AI for Life Sciences - Episode 16

16 avril 2026 · 44 min

Notes de l’épisode


What does it take to build AI systems that can actually help scientists? Research lead Joy Jiao and product lead Yunyun Wang discuss how OpenAI is developing models for life sciences and what responsible deployment means in a field with real biosecurity stakes. They explore how AI is already improving research workflows and where it could lead in drug discovery and more autonomous labs — including why a future with less pipetting sounds pretty good to most scientists.


Chapters


0:39 Introducing the Life Sciences model series

3:47 Joy’s path into life sciences

5:00 Autonomous lab with Ginkgo Bioworks

7:27 Yunyun’s path into life sciences

8:12 OpenAI’s life sciences work

9:48 Biorisk, access, and safeguards

15:43 What models can do in the lab

17:51 Building scientific infrastructure

20:14 Why compute matters for science

24:54 Where are we in 6-12 months?

29:51 Scientific adoption and skepticism

33:17 Advice for students and researchers

40:27 Where are we in 10 years?

Hosted on Acast. See acast.com/privacy for more information.

Tous les épisodes de OpenAI Podcast

Paramètres

Affichage

Langue

Détermine les stations affichées en premier sur la page d’accueil.

Historique

Les stations et épisodes écoutés récemment et tes dernières recherches sont seulement enregistrés dans ce navigateur.

Notifications

Un court message quand un podcast que tu suis publie un nouvel épisode. Désactive un podcast précis avec la cloche sur sa page.

Compte

Enregistrez vos favoris – dans l’app et sur le site.

Raccourcis clavier

/
Ouvrir la recherche
Espace
Lecture ou pause
← →
Dans le lecteur : 15 s en arrière, 30 s en avant (épisodes) · dans une rangée : tuile suivante
↑ ↓
Dans une rangée : cible dans la tuile
Début / Fin
Dans une rangée : première ou dernière tuile
Esc
Fermer la fenêtre ou le menu
?
Cet aperçu
En cours de lecture

Voir la station

À suivre

    Ajoutez des épisodes avec « À suivre » – ils seront lus après l'épisode en cours.