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陈奕婷女士
生命健康领域资深投资人
资本对于AI新药研发的兴趣主要看中的是AI对于药物研发成功率、效率和创新性这三个维度上的提升 。 AI药物发现是个笼统的概念 ， 里面有很多细分的领域 ， 比如利用AI做新靶点发现 ， 用AI去做化合物的虚拟合成和筛选 ， 还有用AI做临床试验结果的预测 。 这些细分赛道资本都有兴趣 ， 只要它能给药物发现带来价值 。
Q10: AI药物带给人类社会的挑战？
在AI药物研发领域 ， 您会怎样去定义人与AI的关系？它跟其他领域人与AI的关系有什么不同之处？从社会角度看 ， 随着AI与大数据参与药物研发的程度越来越深 ， 从社会学角度你预见我们将面临什么样的挑战？
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高奇琦教授
华东政法大学人工智能与大数据指数研究院院长
上海市大数据社会应用研究会副会长
上海市自然辩证法研究会副会长
在AI药物研发领域 ， 人和AI的关系主要有两种 ， 一种是研发者与AI的关系 ， 另一种则是患者与AI的关系 。 从AlphaFold 让AI算法预测蛋白质结构这样的大突破来看 ， 未来人工智能在研究中的作用会进一步凸显 ， 这有可能会改变AI原来作为一种辅助者的角色 。 这样一种变化的长期发展 ， 可能会使得人类在药物研发中的主体性进一步丧失 。 这实则隐藏着新的危险 ， 因为药物会最终作用到人身上 。 药物使用的目的是为了解决个体的生理或者心理上的某种非常态状况 。 完全由人工智能来主导这样的药物研发是否会导致药物使用的失控或者隐含着新的未发现的风险？
从整个社会角度来看 ， 人工智能用于药物研发 ， 从中长期来看有可能会加剧社会的不公平 。 将来是否可能会出现一些超级药物 ， 或者是某些富裕的群体可以利用特殊药物或基因编辑之后产生超级人类？这样是否会在富裕阶层和贫困阶层之间、从基因或者自然状态上就会导致一种根本性的不平等 。
因此 ， 人工智能用于药物 ， 一方面可能会进一步提高医疗水平 ， 但从另一个角度讲 ， 新技术的运用也有可能会加剧社会的不平等 。 富裕阶层有可能会运用这类超级技术进一步强化基因 。
Appendix：David Rubinsztein教授英文问答原文
Question 4:
“We overestimate the impact of technology in the short-term and underestimate the effect in the long run.” Do you think this statement would apply to AI driven drug discovery?
Answer:
I think this happens with many new technologies and discoveries and I think this is happening with AI-based drug discovery. However, the potential is huge and has the potential to make important contributions in the short-term. Indeed, as you alluded to earlier, the dramatic recent advances in AI-driven protein structure prediction provide unprecedented opportunities and will make this is an exciting time for biology, medicine and drug discovery.
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