李悟
看看这篇你就清楚了‼️老李：我把与DeepSeek的问答贴出来给大家看【ai在生物与制药研发、高科技研发等方面，究竟能否信任？】🚀 让人振奋的“加速器”与“工具”AI的力量在于处理海量数据、识别人类难以发现的模式，并加速研发流程。具体来看，它的能力主要体现在几个层面：过去药物筛选像“大海捞针”，耗时多年。现在AI可以像画图一样直接“画”出能与靶点结合的蛋白质结构，效率提升巨大。例如，有AI全程发现靶点和分子的药物，已经进入了二期临床试验。“复活”被宣判失败的药物：很多药物因为临床失败被放弃，但AI提供了一个新视角：失败的可能不是药物作用的靶点，而是分子本身的物理化学特性（比如“太油腻”，易导致肝损伤）。有团队正利用AI分析失败原因，并对分子进行微调，试图让这些投入巨大的药物“重获新生”。成为科学家的智能工作台：AI不再只是一个聊天工具，而是能嵌入科研全流程的“工作台”。它可以接入专业数据库、运行代码、生成图表、保存可追溯的实验记录，让科学家从繁琐的数据整理中解放出来，更专注于思考和判断。🚧 必须正视的失败与“信任裂缝”尽管前景光明，但AI的局限性同样明显，甚至导致了研发的失败。AI药物也会在临床阶段失败：就在不久前，一家名为Verge Genomics的AI制药公司，其由AI平台确定的唯一临床阶段药物，因在临床试验中未达到疗效标准而被迫终止，公司也随即转向商业模式。这表明，即使经过了AI的层层筛选，进入真实的人体环境后，结果依然充满不确定性。AI生成的“聪明假说”可能并不靠谱：一项大规模的实验研究发现，AI生成的科学假说乍看之下可能很“新颖”，评分甚至超过人类。但一旦经过实验验证，这些假说的价值就会大幅缩水，远不如人类科学家的假说经得起考验。这说明AI有时会美化自己的想法，并缺乏判断想法是否可行的关键能力。不可忽视的“AI污染”风险：在生物制药这样的高严谨性行业，虚假信息的危害是致命的。存在所谓的“AI投毒”产业链，即向AI的训练数据中掺入恶意或虚假信息，从而操纵AI的回答。想象一下，如果AI在咨询医疗建议时引用了被污染的虚假病例，后果不堪设想。🤔️ 老李总结：迷信AI会带来极大的代价，把AI当作工具就好了，重塑人才观，而不是盲目用AI裁员，降本增效的目的是～增效‼️拥抱科技拥抱AI，要有识别力，不能跟风，不能被潮流裹挟‼️
发布于 广东
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