“解决所有疾病”？别急着为DeepMind的豪言鼓掌
在今年的Google I/O主题演讲尾声，Google DeepMind CEO Demis Hassabis面无表情地宣称，公司希望“重新构想药物发现过程，目标是有一天解决所有疾病”。这句话听起来像是“如果属实，那意义重大”的典型例子。Hassabis实际描述的是Gemini for Science，一套旨在鼓励研究人员探索和做出新发现的实验性AI工具集。
我经常在《Optimizer》中对AI健康持批评态度，但Hassabis的声明需要更多背景解读。好的科学传播——既让外行人容易理解，又不无意中助长错误信息——已经变得越来越困难。I/O现场的科研人员想必明白，这句话意味着AI的进步大幅缩短了医学发现所需的时间。但对于普通人（甚至科学传播者）来说，它听起来更像是“Gemini将凭借AI的力量治愈所有疾病”。
现实世界中的医学突破并非如此运作。数十年来，AI一直是医学研究和发现不可或缺的一部分。可穿戴设备使用的算法？那是AI。基因组学中的发现？那也是AI。但“解决所有疾病”是一个极其宏大的目标，远非单一技术或工具所能实现。疾病机制复杂，涉及遗传、环境、生活方式等多重因素。即使AI能加速药物筛选、优化临床试验设计，从实验室发现到真正应用于临床，仍需要数年甚至数十年的验证和监管审批。
Hassabis的言论更像是一个愿景声明，而非近期可实现的目标。它反映了DeepMind在AI for Science领域的雄心，但也容易引发过度期待。在AI健康领域，我们见过太多类似的“革命性”承诺，最终却未能兑现。例如，从AI诊断工具到个性化健康建议，许多技术仍处于早期阶段，面临数据隐私、算法偏见和临床验证等挑战。
对于消费者而言，重要的是保持理性：AI确实正在改变医疗研究，但它不是万能药。Gemini for Science可能帮助科学家更快地发现新靶点、设计新分子，但“解决所有疾病”需要整个科学界的长期努力。Google I/O上的这句豪言，更像是为AI描绘一个美好未来，而非一个具体的路线图。