谷歌 I/O 大会：哈萨比斯谈“科学版 Gemini”，AI 医疗应用背后的现实与挑战
《优化者》（Optimizer）是由《边缘》（The Verge）资深评论员维多利亚·宋（Victoria Song）每周发送的时事通讯，用于剖析和探讨那些宣称能改变生活的最新科技产品和技术。本周这一期是特别早刊，与《边缘》对谷歌 I/O 大会的报道相关，下一期将在下周五常规时间发布，可在此订阅《优化者》。
“如果是真的，那就厉害了”这句话正是为这类声明而创造的。哈萨比斯（Hassabis）所描述的“科学版 Gemini”（Gemini for Science），是一系列旨在鼓励研究人员探索并取得新发现的实验性 AI 工具。
在《优化者》里，我常对 AI 在医疗领域的应用提出批评，哈萨比斯的声明需要更多背景解读。如今，良好的科学传播——内容让外行易懂且不传播错误信息——愈发困难。参加谷歌 I/O 大会的研究人员明白，他的说法指的是 AI 进步大幅缩短了新医学发现所需时间。但对普通人（甚至科学传播者）而言，这可能听起来像“Gemini 能治愈所有疾病，因为这就是 AI 的力量”，可现实中医学突破并非如此简单。
几十年来，AI 一直是医学研究和发现的重要部分。可穿戴设备用的算法就是 AI，无创、可穿戴检测功能的发现得益于机器学习。生成式 AI 较新进入该研究领域，却潜力巨大。作为工作一部分，我常与临床研究人员交流，多年来消费健康科技领域的许多突破部分归功于 AI 进步。比如，一项元分析发现，AI 在缩短新冠疫苗研发周期方面发挥重要作用，让全世界受益。不过，该分析也指出，使用此类 AI 时，在算法偏见、数据隐私和全球公平获取等方面存在重大伦理、后勤和监管挑战。
在主题演讲中，哈萨比斯提到了谷歌的 AlphaFold 和 AlphaGenome 项目。AlphaFold 有助于研究人员更好理解蛋白质结构，这很重要，因为蛋白质在无数生物过程中扮演多种角色。更好理解蛋白质，甚至设计新型合成蛋白质，可能是攻克癌症治疗的关键（最近，科学家发现了 1700 种可能有此作用的新蛋白质）。传统上，发现新蛋白质、了解其功能及与其他分子的相互作用需耗时数年，像 AlphaFold 这样的工具能显著缩短这一时间线。实际案例中，研究人员已用该模型帮助开发疟疾疫苗、发现低密度脂蛋白（即“坏胆固醇”）背后的关键蛋白质，以及了解早发性帕金森病背后的另一种蛋白质等。
AlphaGenome 是帮助研究人员预测人类 DNA 序列突变的模型。其潜力在于可能帮助研究人员理解某些疾病发生的原因，但谷歌在《自然》杂志的一项研究中指出，该模型存在重要局限性。例如，该模型未经过验证，甚至未被设计用于个人基因组预测，且难以捕捉细胞和组织特异性模式。这些对研究人员是重要细微差别，却常被其他人忽视。
很多方面，哈萨比斯在台上所说并非针对你我。还有重要背景信息是，这些 AI 模型和“科学版 Gemini”工具不会在未来三、五甚至十年内神奇根除癌症或所有此前“无法治愈”的疾病，这类事情可能至少需要 20 年，甚至更久。你可能觉得时间长，尤其是考虑到这对患病亲人或自己寿命的影响。但就严谨的科学研究而言，这已是雄心勃勃的预估。
然而，在宣布无数其他 AI 代理和功能的主题演讲中，没时间解释这些。问题是，这些声明传播广泛且影响深远。到目前为止，对大多数人来说，AI 在医疗领域的应用体验糟糕，充斥着千篇一律的指标总结、虚假信息和繁琐的引导。我们不应将供研究人员使用的 AI 工具与面向消费者的 AI 医疗功能混为一谈，但人们很容易这么做。
听到哈萨比斯的评论，我第一时间想到卫生部长小罗伯特·肯尼迪（RFK Jr.）最近的声明。在一次国会听证会上，肯尼迪称 AI 可能让美国食品药品监督管理局（FDA）“变得无关紧要”，其逻辑是 AI 可帮助开发和批准新药。将其与哈萨比斯的评论（背景完全不同）比较，就明白外行的反应为何可能产生误导性联想，比如认为谷歌在附和或支持肯尼迪的分析。
《边缘》此前报道过肯尼迪对医疗领域 AI 的看法为何有误。简单回顾，去年肯尼迪接受塔克·卡尔森（Tucker Carlson）采访时称，AI 可迅速加速药物审批过程。这宽泛说法并非完全错误，AI 工具长期在该领域应用，更新、更强大的模型能让研究人员和制药公司工作更轻松高效。但这并不意味着可取消 FDA 的药物试验、动物测试及已实施数十年的各种流程。AI 是需要专家投入和协作的工具，科学严谨性不能随意跳过。
背景信息至关重要，但在吸引人的简短声明中常最先被忽略。这就是我最初概述健康骗局模式时说第一步通常是将宽泛事实与误导性断言并列的原因。要明确，我并非说哈萨比斯在主题演讲中的声明犯了大错。谷歌（以及苹果）实际上进行了大量临床研究，并努力在博客中传达这些努力。但在如今短视频盛行、注意力持续时间缩短和媒体素养下降的时代，很多信息像传话游戏一样丢失了。除了尽可能补充更多背景信息并希望传达给合适受众外，我没有其他解决办法。
如今“科学粉饰”现象普遍是有原因的。几个流行语或大胆声明就能营造高科技合法性，掩盖细微差别。在硅谷，能看到参加肽派对或订阅布莱恩·约翰逊（Bryan Johnson）专注于长寿的生物黑客品牌的科技男。从“AI 能治愈所有疾病”到“追踪生物特征，用补充剂优化，战胜死亡”，跨度并不大。
