【專訪】Socher：AI攻得下生物學，前提是先補足資料
AI 能不能治好癌症？Yahoo Finance 的節目 Power Players 請來 Richard Socher。他是搜尋引擎 you.com 執行長，也透過創投 AIX Ventures 投資新創，早年是用神經網路處理語言的研究者。他剛出版新書《The Eureka Machine》，主張 AI 是科學新發現的鑰匙。主持人問他：矽谷的錢，下一站是不是醫療？
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Socher 說，AI 能解決哪個領域，要看有沒有資料可以模擬，而生物學還缺資料。可是 AI 已經會寫程式，會聊天，難道還不夠聰明，碰不了生物學？他的答案落在一張棋盤，和一顆還做不出來的虛擬細胞上。他也談到醫生會像棋手一樣被 AI 練得更強，以及醫療是少數只在乎產出，不在乎工作數的產業。
◎AI 先贏下有資料的地方，生物學卡在量測不夠
主持人說，大家聽了太多做 App，做模型的故事，醫療會不會是錢的下一站？Socher 回答，醫療肯定是其中之一。接著他講出自己的判斷標準：一個領域只要資料夠多，能夠模擬，或能驗證對錯，AI 遲早會把它解決。他舉西洋棋和圍棋為例。棋盤上一切都看得到，可以模擬無數次，AI 就這樣練到超越人類。
那下一步呢？他說，網路上現成的資料大家都用過了，很多領域還缺資料，生物學就是其中之一。他說："We cannot build a simulation of a virtual cell."（我們還做不出一顆虛擬細胞的模擬。）原因是量測還不夠。所以新創公司在做擾動實驗：在細胞裡關掉一個基因，觀察細胞怎麼變，再一個一個基因試下去。
他舉了幾家公司。Profluent 用大型語言模型生成新蛋白質。聊天機器人預測的是下一個英文字，它預測的是下一個胺基酸。這家公司剛和禮來談成 25 億美元的交易。Parallel Bio 在培養皿裡培養類器官，拿到 FDA 核准，可以跳過動物試驗，因為老鼠的免疫系統跟人差很多。他說，生物學正從背誦的學科，變成可以動手修改的工程。
他也承認有難處。就算 AI 找到神藥，要通過 FDA 的各種核准，還得花好幾年。長壽研究也很複雜。心臟裡有許多不同的組織，比較難處理。肝臟容易得多，能補回兩三成就有幫助。至於虛擬細胞什麼時候做得出來，他沒有給時間。
◎醫生會像棋手，跟 AI 一起變強
資料讓病人變聰明，醫生的位置也跟著變。Socher 說，現在跟大型語言模型談一兩個小時，懂的未必比醫生少。他就曾經在看診時提出一項檢驗，教了醫生一件新東西。不過他認為醫生還是很重要，因為處方藥和法律都需要有人監督。他拿棋界打比方：頂尖棋手輸給 AI 後，有些人退出，有些人接受 AI，結果變得更強。在 AI 環境下長大的 Magnus Carlsen 那一代，失誤更少。他自己的做法是每年做預防性掃描和抽血。
◎醫療是少數只問產出，不問工作數的產業
主持人追問，人會不會被 AI 擠出去？Socher 說，某種程度上會，但方向是對的。他說醫療是少數連業內人都同意的產業：重點是產出多少健康的人，不是創造多少工作。沒有人想在癌症照護多出一萬個工作，但每個人都希望自己的癌症被治好。他拿 iPhone 比方：億萬富翁和中產家庭的青少年，用的手機差不多。過去要讀完自己癌症的最新論文，得請一群昂貴的腫瘤科醫師，現在問 ChatGPT 就可以。
回到那個疑問：在 Socher 看來，問題不在 AI 夠不夠聰明，而是生物學還沒有一張看得清全局的棋盤。接下來可以觀察兩件事。一是 Profluent 與禮來的合作能不能做出新藥。二是他新創立的 Recursive。這家公司要讓 AI 自己研究 AI，先從 AI 研究本身做起，幾年後再擴展到其他科學。
說明寫書的原因：AI 的下一個前沿是物理，化學，生物，醫學等科學發現；也提到就算 AI 找到神藥，通過 FDA 核准仍要好幾年。
談到花一兩個小時使用大型語言模型，就能掌握大量醫療資訊；他曾在看診時建議一項檢驗，醫生原本並不知道。
介紹以人類幹細胞培養類器官，獲 FDA 核准跳過動物試驗的公司，說生物學正從背誦的學科變成工程學科。
介紹 Profluent 用語言模型預測胺基酸，生成新蛋白質，並提到它與禮來的 25 億美元交易。
提出判斷標準：資料夠，能模擬或能驗證的領域，AI 會解決；以西洋棋，圍棋說明，並說生物學缺的是做虛擬細胞所需的量測。
以西洋棋與圍棋選手被 AI 擊敗後反而變強為例，說明醫生未來會如何與 AI 合作。
談 AI 風險與監管：主張監管 AI 的應用，而不是監管抽象的智慧；以自駕車需要認證為例。
評論 Hugging Face 事件：說 AI 並沒有真的逃脫，真正的問題是獎勵駭客（reward hacking）與對齊；用考生想駭進學校電腦來比方。
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