复旦马剑鹏：AI赋能是创新，但AI也不是万能的 原创

在上海举办的2023世界人工智能大会上，AI大模型对医疗、制药行业带来的创新想象，成为一个热点话题，大模型时代后，多模态AI通用化成为医疗领域未来趋势，而医疗与每个人息息相关，AI赋能医疗创新，更是每个人的呼声，在这样的背景下，至顶科技采访了复旦大学复杂体系多尺度研究院院长马剑鹏，马剑鹏提醒，AI赋能了医药创新，但AI不是万能的，不要过分迷信AI。

图：复旦大学复杂体系多尺度研究院院长 马剑鹏

至顶科技：复杂体系多尺度研究究竟是什么样的研究，AI为这一研究起到了什么样的作用？

马剑鹏：我们是做生物计算的研究，复杂体系多尺度研究院致力于发展全新而有效的、贯通微观分子结构直至宏观医学成像的多尺度影像分析技术，为解析生命奥秘提供前所未有的，囊括分子、细胞、组织、器官乃至整个生物体的时空影像数据。面向国际前沿，研究院利用用人工智能、大数据方法结合传统实验手段展开分子生物学、化学、物理学等交叉领域的研究。

我们是做分子层面的研究，AI赋能医药的创新，不管是宏观的医学问题，还是微观的制药问题，都在发挥作用。比如说，制药，AI可以帮助加快医药研发的速度和安全性，这是毋庸置疑的。无论是实验，还是计算，AI都在起赋能作用，比如今天的医学创新，在宏观层面上AI在赋能。说到药物又是一个微观问题，不管是大分子，还是小分子，抑或是中药，也有有效成分问题，在制药这样的微观层面，AI也在赋能。

在今天AI发展的这个拐点时刻，技术的长处和短处都要被看到、被看请。

至顶科技：AI的哪些负面影响需要让我们引起注意？

马剑鹏：AI大模型训练是平均的，在某些应用场景，可以做的比大多数人好，可能在头脑风暴的时候，会需要这样的训练结果，但在大部分场景里，是需要精准答案的。如果正儿八经的胡说八道，在人命关天的时候，还是不是可信，这就是一个很严肃的问题。

针对某个问题时候，在人群里是大平均，但针对某个人的健康问题，又是个性化的。每个人都不一样，每个人又要随着时间变化来看。可能今天你的指标是正常的，但是随着时间的推移，也会发生变化。

更重要的是，以人的个体为单位来看，每个人天生禀赋不同，会有很大差距。有的人经常会喝酒吃肉，这不是一个好的生活习惯，他可能很长寿，有的人过得谨小慎微，却不能长寿。有些人血压高的两百，他工作、生活都很正常，有些人血压一百五，可能就浑身不自在。这些都决定了，每个人都是不一样的个体，是纵向的个体，而大模型是横向思维，每个人是大模型中的平均数。

在医学领域，特别是在今天精准医疗的背景之下，大家去医院，检查完，要么是生病，要么就是健健康康的，但其实在健康和生病之间，还存在一个亚健康的状态。有些提示的指标，显示亚健康问题，会在大模型的人群里被打了平均分，但有些问题是针对一个个个性化的。

类似这样的问题，就是纵向问题，这些纵向问题问题，就需要个性化的解决，就是AI所不能的。

至顶科技：大模型对科研的最大帮助在哪里？

马剑鹏：作为一个AI的用户，用AI来获取知识的速度很快，学一个专业，可以很快掌握。如果把通用模型训练成一个科研助理，那会对科研有很大帮助；抑或是训练成一个竞争对手，寻求去打败这个对手，AI可以发挥很好的作用。

不只是在西医、制药的层面，在中医的范畴里，中医的望、闻、问、切的逐渐智能化也是可及的。