在上海舉辦的2023世界人工智能大會上，AI大模型對醫(yī)療、制藥行業(yè)帶來的創(chuàng)新想象，成為一個熱點話題，大模型時代后，多模態(tài)AI通用化成為醫(yī)療領(lǐng)域未來趨勢，而醫(yī)療與每個人息息相關(guān)，AI賦能醫(yī)療創(chuàng)新，更是每個人的呼聲，在這樣的背景下，至頂科技采訪了復旦大學復雜體系多尺度研究院院長馬劍鵬，馬劍鵬提醒，AI賦能了醫(yī)藥創(chuàng)新，但AI不是萬能的，不要過分迷信AI。

圖：復旦大學復雜體系多尺度研究院院長 馬劍鵬

至頂科技：復雜體系多尺度研究究竟是什么樣的研究，AI為這一研究起到了什么樣的作用？

馬劍鵬：我們是做生物計算的研究，復雜體系多尺度研究院致力于發(fā)展全新而有效的、貫通微觀分子結(jié)構(gòu)直至宏觀醫(yī)學成像的多尺度影像分析技術(shù)，為解析生命奧秘提供前所未有的，囊括分子、細胞、組織、器官乃至整個生物體的時空影像數(shù)據(jù)。面向國際前沿，研究院利用用人工智能、大數(shù)據(jù)方法結(jié)合傳統(tǒng)實驗手段展開分子生物學、化學、物理學等交叉領(lǐng)域的研究。

我們是做分子層面的研究，AI賦能醫(yī)藥的創(chuàng)新，不管是宏觀的醫(yī)學問題，還是微觀的制藥問題，都在發(fā)揮作用。比如說，制藥，AI可以幫助加快醫(yī)藥研發(fā)的速度和安全性，這是毋庸置疑的。無論是實驗，還是計算，AI都在起賦能作用，比如今天的醫(yī)學創(chuàng)新，在宏觀層面上AI在賦能。說到藥物又是一個微觀問題，不管是大分子，還是小分子，抑或是中藥，也有有效成分問題，在制藥這樣的微觀層面，AI也在賦能。

在今天AI發(fā)展的這個拐點時刻，技術(shù)的長處和短處都要被看到、被看請。

至頂科技：AI的哪些負面影響需要讓我們引起注意？

馬劍鵬：AI大模型訓練是平均的，在某些應用場景，可以做的比大多數(shù)人好，可能在頭腦風暴的時候，會需要這樣的訓練結(jié)果，但在大部分場景里，是需要精準答案的。如果正兒八經(jīng)的胡說八道，在人命關(guān)天的時候，還是不是可信，這就是一個很嚴肅的問題。

針對某個問題時候，在人群里是大平均，但針對某個人的健康問題，又是個性化的。每個人都不一樣，每個人又要隨著時間變化來看?？赡芙裉炷愕闹笜耸钦５?，但是隨著時間的推移，也會發(fā)生變化。

更重要的是，以人的個體為單位來看，每個人天生稟賦不同，會有很大差距。有的人經(jīng)常會喝酒吃肉，這不是一個好的生活習慣，他可能很長壽，有的人過得謹小慎微，卻不能長壽。有些人血壓高的兩百，他工作、生活都很正常，有些人血壓一百五，可能就渾身不自在。這些都決定了，每個人都是不一樣的個體，是縱向的個體，而大模型是橫向思維，每個人是大模型中的平均數(shù)。

在醫(yī)學領(lǐng)域，特別是在今天精準醫(yī)療的背景之下，大家去醫(yī)院，檢查完，要么是生病，要么就是健健康康的，但其實在健康和生病之間，還存在一個亞健康的狀態(tài)。有些提示的指標，顯示亞健康問題，會在大模型的人群里被打了平均分，但有些問題是針對一個個個性化的。

類似這樣的問題，就是縱向問題，這些縱向問題問題，就需要個性化的解決，就是AI所不能的。

至頂科技：大模型對科研的最大幫助在哪里？

馬劍鵬：作為一個AI的用戶，用AI來獲取知識的速度很快，學一個專業(yè)，可以很快掌握。如果把通用模型訓練成一個科研助理，那會對科研有很大幫助；抑或是訓練成一個競爭對手，尋求去打敗這個對手，AI可以發(fā)揮很好的作用。

不只是在西醫(yī)、制藥的層面，在中醫(yī)的范疇里，中醫(yī)的望、聞、問、切的逐漸智能化也是可及的。