Krystal Hu

路透10月7日 - 在 OpenClaw 引发热潮数月后 (link)，个人 AI 代理再次展现出光明前景。

最新加入这一行列的是 OpenAI，该公司在上周的年度开发者日上 (link) 推出了自己的个人智能助手“dots”。Meta 的 Muse 和初创公司 Instinct 此前均已推出相关智能助手，这些以阅读用户消息并代为执行任务为核心功能的智能助手，目前正逐渐受到关注。

尽管演示过程中出现了一些故障，OpenAI 仍力图证明，这些始终在线的“dots”能够自主地在各类应用中追踪并实现用户的目标。该公司还试图传达一个信息：这与今年夏天那款臭名昭着的、曾失控并 (link) 渗透到从 Hugging Face 到政府网站等各个领域的智能助手并非同一类产品。

作为这类工具的用户，我总是陷入同样的权衡困境：为了获得多少实用价值，我愿意交出多少个人信息？

而且有时，这些界限甚至不由我决定。企业出于对失去客户关系控制权的担忧，正越来越多地直接封锁这些智能代理。以亚马逊为例，该公司已完全切断了Meta旗下Muse在亚马逊网站上的购物权限，指控其未经许可窃取客户数据。Meta则表示其操作是安全的。这既是一场安全之争，也是一场地盘之争：每个主要平台都希望掌控自己的客户关系。

本周，我们将深入探讨人工智能一直向我们承诺的下一个前沿领域——治愈疾病。我们距离“人工智能治愈癌症”的头条新闻究竟还有多远？请继续阅读。

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AI的“生物学竞赛”

到目前为止，你可能已经不止一次听说，人工智能将帮助我们治愈癌症。但实际上，我们距离这一目标还有多远？

从AI实验室到制药巨头再到科技巨头，所有人都押注生物学将成为AI承诺中的下一个“圣杯”。研究人员和科学家告诉我，我们目前还处于起步阶段。而阻碍AI在药物发现领域实现重大突破的一大障碍是什么？数据。

大型语言模型之所以能变得如此强大，是因为它们抓取了互联网上的文本——一个庞大且现成的语料库。而生物学领域却没有类似的资源。并没有一个“细胞互联网”静静地等待着被吸收。

“我们需要捕捉生物学的语言，需要捕捉细胞的语言。而目前这些都不存在，”非营利组织Biohub的科学主管亚历克斯·里夫斯（Alex Rives）告诉我。当前的细胞数据集规模仅达数亿个细胞；而一个准确的预测模型最终将需要数十亿甚至数万亿个细胞。里夫斯表示，这一差距——达到几个数量级——目前是真正的瓶颈。

因此，Biohub正试图从零开始构建这一数据集，并为此组建了一个不同寻常的联盟 (link)：美国政府、谷歌和Meta已加入该项目，总投资额达18亿美元。里夫斯表示，该团队正将原本需要数十年才能完成的工作压缩至五年内完成，首个数据集预计在一年左右准备就绪，五年内有望推出可用的模型。

即便如此，从数据集到实际治疗的路径仍充满不确定性。里夫斯表示，只有在数据准备就绪后，研究人员才能开始训练模型，随后测试这些模型能否准确预测细胞对变化的反应。如果可行，这将有助于科学家精确定位病变细胞中应作为靶点的具体部位。

有些人已经将实验带入了现实世界。生命科学巨头丹纳赫（Danaher）本周表示，计划于2027年初推出其首个由人工智能驱动的自主研究实验室 (link)，旨在以比传统方法快达八倍的速度设计、构建和测试新的抗体。

Anthropic公司也正在进行类似的尝试。该公司已在湾区悄然建立了自己的湿实验室 (link)，在那里，人类科学家与AI代理并肩工作。

Anthropic生命科学负责人埃里克·考德勒-艾布拉姆斯（Eric Kauderer-Abrams）向我的同事表示，任何生物学主张的最终验证仍必须在实验台上进行，而非在模型中。Anthropic表示，目前该公司并不追求新药研发，而是将目标锁定在基础生物学中被忽视的领域。

尽管业界仍在等待完整的“虚拟细胞”问世，但同时也试图让某些预测在当下就发挥作用：一波人工智能公司正在开展虚拟药物试验，在实验性药物尚未用于真实患者之前，就模拟其可能的疗效。

这关系重大。生物制药行业每年在人体临床试验上的支出约为1400亿美元，而最终获得监管批准的候选药物仅占12%左右——这一比例几十年来几乎没有变化。 一家名为BioinvestGPT的初创公司表示，它提前准确预测了六项备受瞩目的临床试验中五项的结果 (link)，其中包括今年7月预测诺华公司的肌营养不良症药物将未能达标——这比实际试验未能达到目标并导致300亿美元市值蒸发早了数月。

模拟方面已经为公司节省了资金和时间。而“治愈癌症”方面则是另一回事——这可能需要构建一个目前尚不存在的模型，且规模之大前所未见。投资者正在为前者定价，同时试图预测后者的时间表。