张彦涛：AI & IA｜2025 新春祝福

读罢Tony博士一年一度的好文，我感到DeepSeek虽然强大，但在智慧、幽默和思考能力方面，与Tony这样的大才子相比，还是有一定差距的。

过去一年，AI的话题广泛涉及人们日常生活的方方面面，生物医药领域也不例外。其颠覆性的高效能力，使得诺贝尔化学奖得主戴密斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）预测，随着AI在蛋白质测序分析与合成方面的应用，科学家未来有可能将新药研发的周期从10年缩短到1年甚至几周（延伸阅读：2024：AI制药的元年？）如果从病人角度出发，我对这样的进展充满期待。

FDA近日发布《Considerations for the Use of Artificial Intelligence to Support Regulatory Decision-Making for Drug and Biological Products Guidance for Industry and Other Interested Parties》，就AI的使用提供建议，希望支持有关药物或生物制品的安全性、有效性或质量的监管决策。不可否认的是，AI在协助人类处理大量重复性、基础性问题时，所展现出的高效、专注、稳定及成本效益，确实值得人类借鉴。它不知疲倦，忠心耿耿，任劳任怨，表达能力超强。前几天，一款来自中国的AI大模型DeepSeek，让全世界为之震惊。我们应当感谢AI和它的创造者们，希望它与人类共同创造一个更加高效、便捷和轻松的世界。

然而未来趋势可能并非仅仅是Machine Learning，而是如Tony和众多科学家所担忧的那样，人们可能会变得过度依赖AI，一刻也离不开AI的“辅助”，催生了一批追求快速成果、可能减少主动思考和倾向于欺骗的人群。他们对ChatGPT、DeepSeek等AI工具发号施令，利用工具完成任务，甚至幻想着一夜间就能学识渊博，既能制药、又能写作、作诗、作曲、绘画……更有甚者研究了数百条对ChatGPT发出准确指令的“咒语”，其研究成果发表在学术期刊《自然》杂志上。 这种现象并非全然负面，但它确实引发了关于人类独立思考能力和创造力的深刻讨论。

Tony引入了Intelligence Atrophy的概念，并以这篇源自其深度思考的文章，呼吁现代人继续保留祖先赋予我们的原始能力：能劳作、会思辨、爱创造、有情感、能爱恋、有情怀、帮助他人、改变世界，像一位非遗手艺人一样，顽固地坚持使用着大脑。这种坚持令人肃然起敬。这让我不禁联想到，未来CNS领域的药物研发可能会更加活跃，人类是否会研制出一款服用后能超越AI的“智慧药”？同时，这也让我想起了在日本曾参加过的一场非常严肃的讨论。

与许多其他国家一样，日本民族对于保持自身传统有着很深的执着，尤其是在老一辈人中，他们更倾向于不使用扫码点餐、电子叫车系统，电子文章和视频在他们的生活中出现的频率较低。他们更多地保持着看电视、阅读纸质书籍和报纸、听唱碟、使用信用卡和纸币的习惯。然而，年轻一代则更愿意拥抱新技术，这种代际差异在日本社会中尤为明显。在那场大会的讨论中，日本学者以审慎的态度剖析了AI的优势与劣势，探讨了哪些领域可以加深人与AI的合作，哪些领域应避免使用AI。他们希望有选择性地使用AI，取其长处，弃其短处，在既不全盘否定AI、拒绝使用，也不被AI所束缚的同时，寻找与AI和谐共处之道。

我最欣赏的是Tony文章中的这句话：冯唐是否是“最厉害”的并不重要，重要的是你是否在不断进步、学习，以及通过你的能力去解决问题、创造价值。

Tony 却指出，这段是AI帮他写的。尽管如此，未来贺岁文章我们依旧期待Tony的佳作。祝研发客的读者蛇年不断进取，万事胜意。

（冬蕾）

☆ ☆ ☆

过去一年里，人工智能（AI）发展的速度超出了我们这些拥有一般原始智能的人类的想象。曾几何时，我们与AI最亲密的接触是打客服或投诉电话时，按“0” 接人工服务却找不到活人，挂断前听到耐心的自动语音一声无比甜美的“感谢您的来电，祝您生活愉快”。随着ChatGPT目不暇接的更新迭代和暴涨的订阅价格，我们见证了AI前所未有的分析信息并创建内容的卓越能力和盈利速度。无论是影视制作还是蛋白质结构预测, 甚至全新功能蛋白的结构设计（见下图Baker的Nature文章），AI在这些领域的革新是颠覆性的。  



2024年10月，瑞典皇家科学院宣布将诺贝尔化学奖授予了戴维·贝克（David Baker），戴米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）和约翰·贾伯（John Jumper）这3位可能从来都没有碰过烧瓶的计算专家。他们的贡献有目共睹，建树无可非议，但对其他在实验室里忙活的湿化学家们来说，这个全球科学界的最高荣誉来得也忒快了点儿。与之可以媲美的只有100年前授予班廷（Frederick Banting）和麦克劳德（John Macleod）的诺贝尔生理学/医学奖—— 因胰岛素的发现和应用。多伦多大学的这个团队于1921年发现并分离出胰岛素，1922年完成人体首试，1923年获奖。32岁的班廷也是历史上最年轻的诺获得者之一。100年来，他们的发现改变了糖尿病的治疗方式，挽救了无数生命，成为人类重要的科学遗产，虽然以后GLP-1及其共同激动剂可能会蚕食掉胰岛素的不少市场。再过100年，我们后人会如何看待今天的这些发明和创新？

☆ ☆ ☆

经过无数个不眠之夜，我终于可以说我已经完善了一个可能对未来产生重大影响的方程式：E = MC² + AI

这个方程式结合了爱因斯坦著名的方程式E = MC²，该方程式将能量 (E) 与质量 (M) 和光速 (C) 联系起来，并加入了 AI。通过将AI纳入方程式，它象征着AI在塑造和改变我们未来方面发挥越来越重要的作用。我的方程式强调了AI释放新形式能源、促进科学发现和彻底改变医疗保健、交通以及技术等各个领域的潜力。

☆ ☆ ☆

为了挽救这个可怜的公式，我决定引入一个新的概念——IA，即Intelligence Atrophy（智力萎缩）： 

"Intelligence Atrophy或智力萎缩 = 因AI的可及而不使用自己的大脑所造成的能力缺失。

这样一来，新的公式就基本可以成立了：E = MC² + AI – IA

我特意到谷歌上查了一下，看看是否有违原创。还好，尚无类似公式发表，虽然没有上一个公式有用 （详见 张彦涛：隔离之遐思及10% 法则）。我又去搜索了Intelligence Atrophy 这个词。这次一下子出来很多hits。浏览比较靠前的几页答案中，发现相关的一条题为：人工智能可能会腐蚀人类思考的能力。

在这个网页中，Kaveh Waddell 虽然没用 IA 这个词，却和他采访的几个专家表达了类似的担忧：