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00:00:00,000 --> 00:00:04,240
朋友們,諾奖得主親口承認,AI走錯路了,他的卻無能為力。

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00:00:04,240 --> 00:00:10,240
哈薩比斯在最近的訪談說了一句很重的話,如果由他來做出,AI應該在實驗室多待10到20年。

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00:00:10,240 --> 00:00:15,600
他不會急著賣錢,他會先多做幾個AlphaFold這樣的工具,說不定癌症都能被更早攻破下來。

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00:00:15,600 --> 00:00:20,240
因為AlphaFold不是一個普通的工具,它推進的是整個人類做科研的速度。

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00:00:20,240 --> 00:00:24,240
你身體裡面從一根頭髮到免疫系統,底層它都離不開蛋白質。

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00:00:24,240 --> 00:00:29,600
而蛋白質的3D形狀只要折磋了一點,後面可能就是癌症、白血病、阿爾茲海默症。

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00:00:29,600 --> 00:00:36,240
在過去的50年,人類也要搞清楚一個蛋白質的結構,再得花幾年時間幾十萬美金,還得靠X涉嫌一點點上。

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00:00:36,240 --> 00:00:39,600
而AlphaFold直接就把這件事情從幾年壓到了幾秒鐘。

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00:00:39,600 --> 00:00:45,920
更狠的是,哈薩比斯還算過一比账,既然10秒鐘就能折一個蛋白質,那2億個蛋白質它一年就能全部算完。

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00:00:45,920 --> 00:00:49,360
那為什麼不乾脆做成免費的數據庫,開放給全世界人用?

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00:00:49,360 --> 00:00:53,800
而就這個拍腦袋的決定,後來讓全球的300萬科學家都在免費地用AlphaFold。

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00:00:53,800 --> 00:00:56,360
幾十種相關藥物也已經進入了零床實驗。

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00:00:56,360 --> 00:01:01,240
有一個製藥公司的科學家甚至說,再過幾年,我們真的有可能吃到第一批AI設計的藥。

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00:01:01,240 --> 00:01:05,120
而現在我們面臨的問題是,ChackGPT一出來,整條路就一下子偏了。

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00:01:05,120 --> 00:01:11,720
2022年11月30日,ChackGPT橫空出世,AI行業的重心一夜之間轉向了語言模型和消費期的產品。

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00:01:11,720 --> 00:01:13,800
全行業都開始了大模型的裙背景散。

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00:01:13,800 --> 00:01:15,560
谷歌也直接拉響了紅色情報。

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00:01:15,560 --> 00:01:19,880
哈薩比斯也從一個專注做科學的實驗室負責人,變成了谷歌的AI掌舵者。

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00:01:19,880 --> 00:01:22,440
他自己也坦白說,現在不是他想要的AI。

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00:01:22,440 --> 00:01:27,080
他想要的是,像歐洲核子研究中心那樣,全球最頂尖的科學家一起合作,

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00:01:27,080 --> 00:01:30,360
每走一步都把原理和後果講清楚,充分驗證。

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00:01:30,360 --> 00:01:33,800
哪怕他會慢十年二十年,也比現在這種一路狂奔更穩。

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00:01:33,800 --> 00:01:35,000
但現實由不得他。

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00:01:35,000 --> 00:01:38,120
在資本和市場的裹挾下,現在的AI公司都在卷什麼?

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00:01:38,120 --> 00:01:42,360
都在卷誰的模型更好,更快,卷誰的模型能幫老闆裁掉更多的人。

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00:01:42,360 --> 00:01:46,520
就過2025年,科技行業的裁員超過了10萬,一半以上都跟AI有關。

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00:01:46,520 --> 00:01:50,600
而今年以來,甲库文宣布裁員3萬人,亞馬遜也宣布裁員1.6萬人。

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00:01:50,600 --> 00:01:54,280
哈瑟比斯說,一個本來可以治癒癌,發現新材料的工具,

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00:01:54,280 --> 00:01:56,600
現在被迫先去幫企業降本子效了。

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00:01:56,600 --> 00:01:59,400
現在整個AI行業都在走一條可能不是最優的路,

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00:01:59,400 --> 00:02:01,400
而我們所有人都在為這條路買單。

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00:02:01,400 --> 00:02:05,000
那另一條路是什麼?哈瑟比斯專門成立了一個AI的製藥公司。

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00:02:05,000 --> 00:02:07,960
它想把原來需要10年研發,90%的失敗率,

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00:02:07,960 --> 00:02:11,640
需要幾十億成本的藥物研發過程,用AI徹底重做一遍。

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00:02:11,640 --> 00:02:17,720
而現在他們已經有了18-19個藥物項目正在推進,覆蓋了心臟病、癌症、免疫病這些最難治的病。

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00:02:17,720 --> 00:02:22,440
而它領導的另一個項目,已經破解了人類基因密碼,能精準地定位致病突變。

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00:02:22,440 --> 00:02:29,080
哈瑟比斯還說,在未來50年,AI很可能會幫我們實現可控的核聚變,治癒疾病,解決糧食和水資源的問題。

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00:02:29,080 --> 00:02:32,200
不過,這一切的前提是AI必須要走到正確的路上。

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00:02:32,200 --> 00:02:37,640
最後主持人問他,2016年,你板子上那張寫著,解決蛋白質折疊問題的變遷還在嗎?

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00:02:37,640 --> 00:02:39,240
現在你桌上寫的是什麼呢?

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00:02:39,240 --> 00:02:43,880
哈瑟比斯胡笑著說,現在他的桌上貼滿了變遷,差不多有上百張。

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00:02:43,880 --> 00:02:47,000
而上面寫的就是今天晚上他必須要做完的30件事。

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00:02:47,000 --> 00:02:49,880
一個純粹的科學家,他現在已經不能決定自己做什麼了。

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00:02:49,880 --> 00:02:53,800
這個最懂AI應該往哪個方向走的人,他已經沒有權力決定AI的方向了。

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00:02:53,800 --> 00:02:56,400
現在能決定AI方向的是資本和市場,

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00:02:56,400 --> 00:02:58,880
但他們最關心的還是怎麼賺更多的錢。