AI或将重构“做科研”的方式

摘要：一个是医疗AI系统，一出手就能3秒内看穿13种癌症；另一个是科研通才AI“AlphaEvolve”，它不但能自己写代码、改算法，还敢挑战数学家的经典成果。

——会“看病”、能“搞科研”：AI正在成为实验室的超级助手

文 / 陈思进

这几天，硅谷突然传来两个让人惊掉下巴的AI大新闻，主角都是谷歌旗下的DeepMind实验室。

一个是医疗AI系统，一出手就能3秒内看穿13种癌症；另一个是科研通才AI“AlphaEvolve”，它不但能自己写代码、改算法，还敢挑战数学家的经典成果。

简单说，一个是“AI医生”，一个是“AI科学家”，这对组合要是走进实验室，很多科研人员可能要发抖了……

一：“AI医生”上线，癌细胞也躲不过

先说医疗AI这边。这不是未来世界的幻想，而是已经通过FDA绿色通道、下周将在纽约医院试运行的系统。

它最大的本事是能通过一份普通的血检，在3秒内判断你是否可能患有13种早期癌症，而且准确率高得惊人，据说能让三甲医院主任医生都叹服。

更厉害的是，它不只会“看病”，还内置了“谎言过滤器”——比如你隐瞒病史，它也能从你的基因和指标中“读懂”端倪；甚至还能预测你未来5年的患癌概率，简直像“健康版预言家”。

最重要的是，它的价格也“卷”出了天际：只需医生费用的1/20，但每年收取999美元的“AI使用年费”。这等于把专业肿瘤科医生打包进一个小盒子里，不少医生看完都“夜不能寐”。

举个例子：如果说传统医生靠的是“望闻问切”，AI医生更像“X光透视+大脑算力”的组合，从你一滴血里就能识别出几十项风险指标，哪怕癌细胞还没开始扩散，它可能就已经发现了“阴影”。对某些疾病来说，早发现一天，就可能多活十年。

二：“AI科学家”现身，搞科研的也坐不住了

DeepMind的另一位“主角”是AlphaEvolve，一个被定义为“通用科学AI系统”的智能体。

听起来高冷？其实说白了，它就是一个“科研选手”，会自己写代码、出主意、迭代优化，不断提出更强的算法解决方案。

比如，它试着去优化AI芯片设计中的某个公式——结果真让它找到了比1969年德国数学家Strassen公式还快的矩阵乘法方法！

别忘了，这还不是它唯一的本事，它还能帮着节省全球算力资源0.7%。在当下能耗爆炸的AI圈，等于是帮全人类“省电”。

这套系统目前还没公开，但已经被DeepMind内部拿去解决真实问题。如果说以往的科研是靠“人脑堆时间”，AlphaEvolve就是带着“进化引擎”的超能合作者——你丢给它问题和几个参考标准，它自己就能跑出几百个解决方案，然后自己筛、自己选，像打磨武器一样一点点精炼。

再举个例子：这就像你原来用算盘一天算一百笔账，现在AI科学家一来，一下子提出了“新式珠算盘”，三秒钟就算完了，而且比人手还准。科研人员这才意识到：“原来这个领域还能这么玩？”

三：想象一下，一个人背后是整个AI“博士团”

你可以把这两个AI想象成未来实验室的“标配搭档”：一个像超级内科主任，精准诊断不费劲；另一个像满脑子算法灵感的天才博士，动不动就迭代出比人类聪明的新方法。

而且，它们不会累、不会请假、不会情绪化，还比人快、比人细、比人省。

当然，也别太美化——AI不是万能的。比如医疗AI的“误诊责任”怎么算？科研AI的算法真有创造力，还是只是“大规模试错”？这些问题，现在还没有标准答案。

正如有专家说的，现在的AI就像刚进实验室的“实习生”：能力是有的，但还得由人类导师带着走正道。

四：AI不是替代，而是重塑研究方式

不过，可以肯定的是，这一波AI突破，不是单纯在“帮助”科学家，而是在重新定义“做科研”的方式。

你可能还记得，过去科学研究靠的是“灵感+积累”，是无数个加班夜晚和反复失败后的顿悟。而现在，有了AI这样的“超级助手”，人类的探索边界可能就此扩展。

正如一位AI科学家所说：“这不是AI替代科学家，而是给科学家插上了翅膀。”

未来，也许当你生病时，第一个为你诊断的是一位没有白大褂但更冷静的AI；当你解决某个科研难题时，第一作者里可能也会有一个“非人类名字”。

五：AI的潜力与挑战

AI的潜力巨大，但挑战也同样不容忽视。例如，医疗AI的误诊责任如何界定？科研AI的算法是否真的具有创造力，还是仅仅是大规模试错的结果？这些问题目前还没有标准答案。

此外，AI的决策过程往往缺乏透明度，这使得科学家们难以完全信任其结果。例如，当AI提出一个新的科学假设时，科学家们需要花费大量时间来验证其正确性。这不仅增加了研究成本，也延缓了研究进度。

六：AI的未来展望

尽管存在挑战，AI的未来仍然充满希望。随着技术的不断进步，AI将变得更加智能和可靠。例如，未来的AI可能会具备更强的解释能力，能够清晰地说明其决策过程，从而提高科学家对其结果的信任度。

同时，AI也将与人类科学家更加紧密地合作。例如，AI可以帮助科学家快速筛选大量的实验数据，找到最有价值的信息，从而加速科研进程。这种“人机协作”的模式将为科学研究带来新的突破。

结语

我们正站在AI与科学携手的起跑线上，而这场比赛，才刚刚开始。AI不仅会成为科学家的超级助手，更会成为推动科学研究发展的强大动力。

正如一位科学家所说：“AI不是替代科学家，而是给科学家插上了翅膀。”

未来，AI将在医疗、科研等多个领域发挥重要作用，为人类带来更多的福祉。

2025年5月17日写于多伦多安大略湖畔

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