Krystal Hu

路透10月7日 - 在 OpenClaw 引發熱潮數月後 (link)，個人 AI 代理再次展現出光明前景。

最新加入這一行列的是 OpenAI，該公司在上周的年度開發者日上 (link) 推出了自己的個人智能助手「dots」。Meta 的 Muse 和初創公司 Instinct 此前均已推出相關智能助手，這些以閱讀用戶消息並代為執行任務為核心功能的智能助手，目前正逐漸受到關注。

儘管演示過程中出現了一些故障，OpenAI 仍力圖證明，這些始終在線的「dots」能夠自主地在各類應用中追蹤並實現用戶的目標。該公司還試圖傳達一個信息：這與今年夏天那款臭名昭着的、曾失控並 (link) 滲透到從 Hugging Face 到政府網站等各個領域的智能助手並非同一類產品。

作為這類工具的用戶，我總是陷入同樣的權衡困境：為了獲得多少實用價值，我願意交出多少個人信息？

而且有時，這些界限甚至不由我決定。企業出於對失去客戶關係控制權的擔憂，正越來越多地直接封鎖這些智能代理。以亞馬遜為例，該公司已完全切斷了Meta旗下Muse在亞馬遜網站上的購物權限，指控其未經許可竊取客戶數據。Meta則表示其操作是安全的。這既是一場安全之爭，也是一場地盤之爭：每個主要平台都希望掌控自己的客戶關係。

本周，我們將深入探討人工智能一直向我們承諾的下一個前沿領域——治癒疾病。我們距離「人工智能治癒癌症」的頭條新聞究竟還有多遠？請繼續閱讀。

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AI的「生物學競賽」

到目前為止，你可能已經不止一次聽說，人工智能將幫助我們治癒癌症。但實際上，我們距離這一目標還有多遠？

從AI實驗室到製藥巨頭再到科技巨頭，所有人都押注生物學將成為AI承諾中的下一個「聖盃」。研究人員和科學家告訴我，我們目前還處於起步階段。而阻礙AI在藥物發現領域實現重大突破的一大障礙是什麼？數據。

大型語言模型之所以能變得如此強大，是因為它們抓取了互聯網上的文本——一個龐大且現成的語料庫。而生物學領域卻沒有類似的資源。並沒有一個「細胞互聯網」靜靜地等待着被吸收。

「我們需要捕捉生物學的語言，需要捕捉細胞的語言。而目前這些都不存在，」非營利組織Biohub的科學主管亞歷克斯·裏夫斯（Alex Rives）告訴我。當前的細胞數據集規模僅達數億個細胞；而一個準確的預測模型最終將需要數十億甚至數萬億個細胞。裏夫斯表示，這一差距——達到幾個數量級——目前是真正的瓶頸。

因此，Biohub正試圖從零開始構建這一數據集，並為此組建了一個不同尋常的聯盟 (link)：美國政府、谷歌和Meta已加入該項目，總投資額達18億美元。裏夫斯表示，該團隊正將原本需要數十年才能完成的工作壓縮至五年內完成，首個數據集預計在一年左右準備就緒，五年內有望推出可用的模型。

即便如此，從數據集到實際治療的路徑仍充滿不確定性。裏夫斯表示，只有在數據準備就緒後，研究人員才能開始訓練模型，隨後測試這些模型能否準確預測細胞對變化的反應。如果可行，這將有助於科學家精確定位病變細胞中應作為靶點的具體部位。

有些人已經將實驗帶入了現實世界。生命科學巨頭丹納赫（Danaher）本周表示，計劃於2027年初推出其首個由人工智能驅動的自主研究實驗室 (link)，旨在以比傳統方法快達八倍的速度設計、構建和測試新的抗體。

Anthropic公司也正在進行類似的嘗試。該公司已在灣區悄然建立了自己的溼實驗室 (link)，在那裏，人類科學家與AI代理並肩工作。

Anthropic生命科學負責人埃裏克·考德勒-艾布拉姆斯（Eric Kauderer-Abrams）向我的同事表示，任何生物學主張的最終驗證仍必須在實驗台上進行，而非在模型中。Anthropic表示，目前該公司並不追求新藥研發，而是將目標鎖定在基礎生物學中被忽視的領域。

儘管業界仍在等待完整的「虛擬細胞」問世，但同時也試圖讓某些預測在當下就發揮作用：一波人工智能公司正在開展虛擬藥物試驗，在實驗性藥物尚未用於真實患者之前，就模擬其可能的療效。

這關係重大。生物製藥行業每年在人體臨床試驗上的支出約為1400億美元，而最終獲得監管批准的候選藥物僅佔12%左右——這一比例幾十年來幾乎沒有變化。 一家名為BioinvestGPT的初創公司表示，它提前準確預測了六項備受矚目的臨床試驗中五項的結果 (link)，其中包括今年7月預測諾華公司的肌營養不良症藥物將未能達標——這比實際試驗未能達到目標並導致300億美元市值蒸發早了數月。

模擬方面已經為公司節省了資金和時間。而「治癒癌症」方面則是另一回事——這可能需要構建一個目前尚不存在的模型，且規模之大前所未見。投資者正在為前者定價，同時試圖預測後者的時間表。