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仅2天!谷歌AI破解十年谜题,锁定救命药人类全失手

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仅2天!谷歌AI破解十年谜题,锁定救命药人类全失手2024更新

儿都如痴如醉的吸收着混元讲道,包括外围的金仙、天仙等众仙也安静下

> 厂商新闻《仅2天!谷歌AI破解十年谜题,锁定救命药人类全失手》特朗普继续对日本施压:日本需要开放市场 时间:2025-11-08 21:45

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    新智元报道

    编辑:倾倾

    【新智元导读】谷歌的AI走进实验室,它不再满足于做「数字秘书」,而是敢与科学家同桌辩论:两天时间,就能给出人类十年实验的答案。它到底是科研的加速器,还是被过度神化的幻觉?「AI联合科学家」的登场,正让科学世界既兴奋又不安。

    十年前,人们喊「嘿,谷歌」,只是为了查天气、找资料。

    如今,同样的呼唤,却可能换来一场足以改写科学史的回答。

    谷歌正在测试一种全新的角色:AI联合科学家」

    它不满足于做你的数字秘书,而是走进实验室,和顶尖研究员并肩工作。

    更惊人的是,它只需短短几天,就能提出科学家多年实验才确认的假设;几条指令,就能筛选出潜在的救命药物。

    这听起来像科幻,可它已经在真实实验中发生。

    药物再利用:AI胜过专家十年经验?

    在医学研究里,药物再利用一直是热门却棘手的赛道:已有药物能否被赋予新使命,用来治疗原本毫无办法的疾病?

    斯坦福大学的肝病学者Gary Peltz就选择把这一问题抛给谷歌的「AI联合科学家」。


    他们的目标是肝纤维化——一种肝脏因损伤而逐步硬化的病症,目前几乎没有有效疗法。

    Peltz团队给AI下达任务:从文献中寻找能作用于表观遗传调控器的现有药物

    这些蛋白质决定基因如何开关,却不改变DNA本身。

    几天推理后。AI交回了3种候选药物;Peltz又凭经验补充了2种

    五种药物一同被放入实验室,检测它们对肝细胞纤维化模型的效果。

    结果让人瞠目结舌:AI选中的两种药物成功显著减轻纤维化,还显示出促进肝细胞再生的迹象;而人类研究者挑选的两种,却完全无效。


    AI推荐的药物(Suggested 1、2)在实验中显著降低了成纤维细胞活性,表现出抗纤维化效果;而科学家自行挑选的药物并未显示出同等效果。

    最终,团队把目光锁定在一种抗癌药Vorinostat上——它在实验中表现最亮眼,如今正准备进入临床试验阶段。

    在实验室的首秀中,AI就给了人类科学家当头一棒:不是靠运气,而是凭推理与数据,找到了真正有潜力的「救命药」。

    细菌进化谜题:AI提前交出「标准答案」

    如果说在药物再利用上,AI只是展现了筛选能力,那么在微生物学研究中,它更像一个思维敏锐的推理家。

    2023年,帝国理工学院的微生物学家José Penadés与Tiago Costa曾发现,一些寄生性DNA碎片能够「搭便车」,借助入侵病毒的尾部在细菌群体间传播。

    但奇怪的是,这种机制似乎只在特定宿主中存在。

    那么,为何同样的DNA碎片,会出现在完全不同类型的细菌中?

    多年的实验工作,始终没有给出明确答案。

    于是,研究团队决定把这一难题交给谷歌的「AI联合科学家」。

    他们把数据、背景论文,以及核心问题一并输入,要求AI给出可能的解释。


    传统科研流程vsAI联合科学家:帝国理工团队花费近10年才逐步验证的细菌DNA传播机制,AI在两天内就生成并排序出相同假设,并提出额外可验证的新思路。

    两天推理之后,AI提交了一系列假设,其中最具说服力的答案是:这些DNA碎片不仅能利用自身宿主的病毒尾巴,还能劫持邻近细菌的病毒尾巴来完成跨物种传播。


    这一推测让Penadés团队震惊,因为他们的未发表数据早已暗示过这种机制。

    换句话说,AI在短短两天里获得了他们多年实验才得到的结论。

    Penadés在接受采访时直言:

    我当时甚至怀疑AI入侵了电脑,偷看了我们的数据。

    更出乎意料的是,AI提出的「次优假设」也正在被验证。

    它认为这些DNA片段可能通过细菌之间的直接接触实现转移。


    图中的蓝色部分展示了一个实验研究流程,该流程导致了在细菌物种间发现DNA转移。橙色部分展示了AI如何迅速得出相同的结论。

    对比实验也揭示了差距:

    研究者同时测试了其他通用大模型,包括OpenAI、Anthropic、DeepSeek,甚至谷歌的Gemini 2.0,但它们都没能提出与实验结果吻合的机制。唯有这套「联合科学家」系统精准命中。

    在Costa看来,这正说明AI不只是「拼接旧知识」,而是真正具备了推理和生成新假设的能力。

    他说:

    我们多年辛苦的实验工作,它在两天内就走完了。

    AI如何学会「像科学家一样思考」?

    相比通用大模型,谷歌的「AI联合科学家」最特别的一点在于——它不是一个「单体大脑」,而是一支由多个虚拟研究员组成的团队。

    在这个系统里,每个智能体都有明确分工。

    有的负责天马行空地提出假设;有的扮演批判者,不断挑刺;有的进行修订与优化,把模糊点补全;还有专门的排序者,对不同假设打分排名。

    最上层,则有一个「监督者」像首席科学家一样,统筹目标、分配算力、决定是否调用外部数据库与科研工具。

    整个过程更像是一场学术讨论会,而不是一问一答的对话。


    谷歌「AI联合科学家」的工作流程:科学家输入研究目标,监督者将任务分配给不同的智能体,经过生成、反思、演化、检查等多轮迭代后,形成研究假设与方案,并可结合科学家的反馈不断优化。

    这种多轮迭代+内部竞争的架构,保证了最终输出不是一时兴起,而是经过了多轮推敲、优中选优的产物。

    更关键的是,它改变了科研流程。


    在传统实验中,研究者需要先提出假设,再花费数年去验证;现在,AI可以在几天内生成多个合理假设,研究者只需挑选最有潜力的进行验证

    这种「前置推理」大大降低了试错成本,让科学家的时间真正用在「确认」而不是「盲找」。

    与此同时,类似的科研AI系统也在全球涌现。

    斯坦福的Virtual Lab尝试用语言模型自动生成实验设计。


    非营利组织FutureHouse在搭建开放科研助手。

    可以预见,一场关于「谁来做科学发现」的竞赛,已经悄然拉开帷幕。

    发现者还是助手?AI科研的争议与前景

    在斯坦福和帝国理工的实验中,谷歌的「AI联合科学家」展示了令人震惊的推理与发现能力。

    但围绕它的角色定位,也存在显著争论:它究竟是「真正的科研伙伴」,还是仅仅是一个高级辅助工具?

    支持派的声音认为,AI 可极大提升科研效率,成为科学家不可或缺的助力。

    生命科学数据平台Elucidata的Kriti Gaur在白皮书中评价:

    谷歌的AI联合科学家作为科研助手表现出色……它能减少研究者的认知负荷,并能简化信息获取的流程。

    质疑派则提醒,要警惕「神化」AI:

    篇论文指出,如果缺乏强有力的实验执行与验证能力,AI科学家类系统往往会停留在「重组旧知识」的层面。


    IEEE Spectrum在一篇评论中也提到,若把AI当作自主研究者,可能导致科研问题多样性下降,研究议题更容易被限制在AI擅长的范围。

    中间派的看法则更现实:AI更像一名聪明但尚需指导的初级同事。

    科学家依然要提出问题、质疑推理、设计实验。AI缩短的只是生成假设的路径,而不是科学探索的全部复杂性。

    在未来,谷歌的「AI联合科学家」正被多家机构纳入试点。

    谷歌官方博客也确认,目前的「信任测试者计划」已满员,但未来会逐步扩大开放。

    可以预见,不久的将来,科研人员启动新项目时,也许会像开会讨论一样自然地说一句:

    让AI一起来想想吧。

    从药物再利用到细菌进化谜题,谷歌「AI联合科学家」用两次实验让人看到科研加速的可能。

    它能在几天内给出科学家多年才得到的答案,却也引发质疑:

    它是发现者,还是高级助理?未来某天,当顶刊论文的署名栏里真的出现「AI」,你会鼓掌,还是犹豫?

    参考资料:

    https://spectrum.ieee.org/ai-co-scientis

    更新内容

    一、修复bug,修改自动播放;优化产品用户体验。

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    六、1.bug修复,提升用户体验;2.优化加载,体验更流程;3.提升安卓系统兼容性

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