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以大模型為代表的人工智能正顛覆許多行業(yè)，國內(nèi)也掀起了一場科技競速，企業(yè)紛紛切入這一熱門賽道。5月28日，在2023中關(guān)村論壇上，科技界大咖圍繞人工智能展開頭腦風暴，火力全開輸出真知灼見，不僅前瞻技術(shù)、剖析產(chǎn)業(yè)，也給出了理智、冷靜的投資線路圖。

未名腦腦科技有限公司創(chuàng)始人、CEO高妍：

(資料圖片僅供參考)

助力腦疾病實現(xiàn)精準診療

大腦是公認的最復(fù)雜、最難理解的系統(tǒng)，以阿爾茨海默癥為例，面對這個大腦的“橡皮擦”，人類至今未找到確切的病因，這也意味著很難對癥下藥，更不用說取得立竿見影的效果?；谶@種復(fù)雜性，以腦為圓心的腦科學也被認為是生命科學最尖端、最前沿的領(lǐng)域。在5月26日的中關(guān)村論壇上，未名腦腦科技有限公司（以下簡稱“腦腦科技”）創(chuàng)始人、CEO高妍向北京商報記者分享了她對于腦科學、腦疾病領(lǐng)域人工智能應(yīng)用、精準診療等方面的諸多看法。

Q：大腦的復(fù)雜具體體現(xiàn)在哪里？腦疾病領(lǐng)域數(shù)字診療能夠發(fā)揮怎樣的作用？

A：我們經(jīng)常會說，人類科學最后的疆域有兩個，一個是浩瀚的宇宙，還有一個就是人類的大腦。人腦大約有1000億個神經(jīng)元，而且每個神經(jīng)元之間還有8個突觸作為鏈接，復(fù)雜程度可想而知。

在臨床上，我們發(fā)現(xiàn)越來越多的疾病，本質(zhì)上是大腦出現(xiàn)了問題。而且在腦疾病面前，臨床更多是癥狀學的診斷，而不是病因?qū)W上的診斷。

精準醫(yī)療是找到一組最適合病人的治療手段，在臨床上就是要找到“抑郁癥們”背后的根源，也就是大腦哪個地方出了問題，這才是腦疾病精準診療最需要致力的方向。腦腦科技之所以做數(shù)字療法，也是為了找到明確的靶點之后，再找到更適合這組人的治療方法，這也包括兩個層面，治療效果更好以及安全質(zhì)量更高。

Q：目前腦腦科技在與醫(yī)院的臨床合作中取得了哪些成果？

A：去年，腦腦科技成功成為北京腦科學臨床轉(zhuǎn)化的重點項目，與北京安定醫(yī)院合作在抑郁癥領(lǐng)域開展精準診療。

所謂的精準診療，其實利用的就是多維多組學的方法。通常一個維度的數(shù)據(jù)很難解釋大腦疾病的原因，多組學就像是人工智能領(lǐng)域的多模態(tài)，能夠融匯影像、語言、基因蛋白甚至患者行為監(jiān)測等方面的數(shù)據(jù)，最終匯總起來形成患者立體化的數(shù)據(jù)刻畫，也就是腦疾病領(lǐng)域的數(shù)字孿生。目前很多腦疾病的治療手段就像是漫無目的的掃射，在數(shù)字孿生的基礎(chǔ)上找靶點，再針對靶點做治療，就相當于給治療找“靶子”，這也是多維多組學精準診療的主要發(fā)力點。

Q：您認為人工智能技術(shù)將如何賦能腦科學？將在解決腦疾病方面發(fā)揮怎樣的作用？

A：人們對于高維度的事物是很難理解的，大腦就是這樣一個高維度的臟器，但它同時也給我們輸出了大量的數(shù)據(jù)，如何處理、解讀數(shù)據(jù)就成了最大的難點。

包括一些藥物的治療效果在內(nèi)，醫(yī)學的發(fā)展其實得益于工業(yè)革命后統(tǒng)計學的發(fā)展。但大腦本身十分復(fù)雜，不同個體之間又存在明顯的異質(zhì)性，想在腦疾病領(lǐng)域找到治療組比安慰劑組更有效的結(jié)果，是很困難的事情。其背后的原因在于，單單是這組人如何定義，就需要大量的數(shù)據(jù)及算法分析支撐，這時候人工智能就能夠發(fā)揮作用了。

整體上講，人工智能對腦科學的影響是分階段進行的。第一階段，基于多維多組學方面的信息采集，動輒是千萬級的，正常人很難理解，人工智能其實就是在幫助我們對數(shù)據(jù)做“降維”，這是人工智能給腦科學的最大幫助。

第二階段就是應(yīng)用端，能否幫助我們優(yōu)化決策方案，找出優(yōu)于傳統(tǒng)經(jīng)驗的預(yù)測結(jié)果。

第三階段強調(diào)的就是系統(tǒng)性，幫助我們做預(yù)測。當然這種預(yù)測本身也是雙刃劍，其中涉及到很多監(jiān)管、倫理及安全性的問題，最終決定權(quán)還是要在人的方面。但至少在效率問題上，人工智能能夠幫助我們優(yōu)化和提升決策上的效率，特別是在中國醫(yī)療供給側(cè)嚴重不足的情況下。

我相信，未來腦疾病一定是腦科學、臨床醫(yī)學及人工智能等幾個學科的交叉，才有可能解決人類腦疾病的問題?！　?/p>

貝克資本創(chuàng)始人、董事長、CEO張克：

投資人工智能需看清應(yīng)用場景

開年至今，以ChatGPT為代表的生成式人工智能穩(wěn)穩(wěn)占據(jù)科技圈“C位”，從大模型到應(yīng)用，國內(nèi)也掀起了一場科技競速。5月27日，在2023中關(guān)村論壇期間舉辦的ChatGPT與人工智能前沿技術(shù)交流會上，貝克資本創(chuàng)始人、董事長兼CEO張克認為，人工智能已經(jīng)是明確的趨勢，企業(yè)“蜂擁”是必然的選擇。除此之外，對于人工智能行業(yè)的投資現(xiàn)狀，張克也給出了自己的見解。

Q：人工智能成為新風口，企業(yè)爭相布局的同時，也引發(fā)了外界對于AI是真火還是虛火的爭議，您如何看待這種情況？

A：人工智能已經(jīng)成為明確的趨勢，企業(yè)蜂擁是必然的選擇。在人工智能領(lǐng)域如果別人都在做，你不做，那你就落后了。

Q：自ChatGPT走紅之后，人工智能是否會取代人類也成為了熱門話題，對此您怎么看？

A：最初流水線上的機器人已經(jīng)替代不少人工了，那時候我們尚且能說機器人只會執(zhí)行機械的指令，越是簡單、重復(fù)性的工作就越容易被替代已經(jīng)成為共識。但現(xiàn)在“GPT們”衍生了更多的功能，比如情感陪伴等，也勢必會產(chǎn)生更大的替代問題。我相信技術(shù)會不斷進步，但我也認為，未來也一定會有一天，人們發(fā)現(xiàn)人工智能不能再無限制發(fā)展了。

這有點像金融市場上新出的衍生品，沒有看清風險的時候自然就會受到追捧。金融的本質(zhì)是對風險定價的交易，當你定性地識別到了風險的因素，同時還能量化每一個因素帶來的影響大小，那就一定能夠控制該風險。但遺憾的是，對于人工智能來說，目前對于風險的定性和定量的評估，人類似乎都還處于無法準確評估的階段。

Q：目前投資領(lǐng)域?qū)τ谏墒饺斯ぶ悄艿膽B(tài)度是怎樣的？

A：貝克在投資中有一個原則：審慎進取、成就偉大。我們有一套完整的流程，包括行研、司研和投研，遇到一個項目，先做行業(yè)研究，看清楚賽道的寬度、成長性以及紅藍海，再做公司研究，找到它的核心優(yōu)勢和護城河，判斷它是否能夠做到行業(yè)里的前三。最后是投研，包括估值、交易結(jié)構(gòu)、風控、投資預(yù)期、退出條款等。外界之所以會產(chǎn)生對人工智能領(lǐng)域“熱錢涌動”的感覺，主要是因為在美國存在海量資本相當程度的追捧式投資。這是完全不一樣的投資邏輯。

貝克有投過一些AI領(lǐng)域的企業(yè)。但具體要投多少，是必須要仔細評估其與產(chǎn)業(yè)發(fā)展落地緊密相連的程度。我們不想去碰那些看不清應(yīng)用場景的標的，實話說雖然我們能夠判斷人工智能有其技術(shù)的先進性，但對于行業(yè)落地方面，我們似乎還沒能完全弄清楚、看明白。

Q：您認為在科技行業(yè)尤其是硬科技行業(yè)的投資有何要點？

A：投資是一門很講究審慎的學問，成功和失敗處于嚴重的非對稱性，是典型的乘法原則，任何一個環(huán)節(jié)為“0”，最后的結(jié)果就會變成“0”。在投資領(lǐng)域，假設(shè)一共十個環(huán)節(jié)，每個環(huán)節(jié)的成功率都是50%，那么最終的成功率就是1/2的10次方，已經(jīng)小于千分之一了！更何況50%的概率在行業(yè)中也已經(jīng)算高的了。

這也是我提倡跨機構(gòu)“獨立決策、聯(lián)審聯(lián)投”的原因，一方面能夠規(guī)避風險，更重要的是剩下的資金可以投其他的項目，因為后面的路還長，當下的永遠不會是最好的項目，固定總數(shù)資金的分散投資，一定是最穩(wěn)健的。值得注意的是，聯(lián)審聯(lián)投的做法根本性不同于常見的Club Deal（俱樂部模式）。俱樂部模式往往是單純因為某人投了所以自己也跟著投，但那是典型的羊群效應(yīng)，由于沒有“聯(lián)審”機制和“獨立決策”，所以俱樂部模式是單純的跟風、互相壯膽的跟風，因此壓根兒不是降低風險，相反卻是放大了風險。

北京商報記者 楊月涵

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