華大集團CEO尹燁：當醫(yī)療行業(yè)遇上AI大模型……
來源：@經(jīng)濟觀察報微博
記者 鄒永勤 人工智能（AI）發(fā)展帶來的大模型熱潮，正迅速在醫(yī)療行業(yè)掀起巨浪。
根據(jù)民生證券2月19日的研究報告，近期全球資本正在爭相涌入AI醫(yī)療領(lǐng)域。2025年1月，全球醫(yī)療保健和AI領(lǐng)域的融資額分別達到94億美元和57億美元，占當月風投總額的58%。
國內(nèi)方面，多家頭部企業(yè)披露了在AI醫(yī)療方面的動作。華大基因（300676.SZ）在2月7日接受眾多機構(gòu)調(diào)研時表示，該公司早在2024年便推出了用于全面智能化解讀的基因檢測多模態(tài)大模型GeneT（Genetic Transformer），未來將致力于打造核心的AI智能醫(yī)療體系；華為在2月18日發(fā)布了基于華為DCS AI解決方案打造的瑞金病理大模型。
上述一系列消息使得A股市場上的AI醫(yī)療板塊近期備受投資者追捧。統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，截至2月20日收盤，春節(jié)后開市以來已有13只AI醫(yī)療概念股漲幅超過50%，成為DeepSeek賽道下的重要分支，其中華大基因的股價漲幅更是高達66.65%。
那么，作為醫(yī)療大模型的先行者之一，華大方面是如何看待近期的醫(yī)療大模型熱潮以及醫(yī)療大模型行業(yè)整體的發(fā)展趨勢呢？2月20日，經(jīng)濟觀察網(wǎng)就此采訪了華大集團CEO尹燁。
AI對個人的全面診療還為時尚早
經(jīng)濟觀察網(wǎng)：DeepSeek引爆的大模型熱潮開始向縱深演繹，市場普遍認為，醫(yī)療行業(yè)將是大模型最可能有豐富場景落地的一個行業(yè)。對此，你怎么看？
尹燁：我曾經(jīng)說過，技術(shù)革命的下一站必將是生命科學，生命科學的變革必將推動生命時代的到來，因為精準醫(yī)學到最后，會成為一個基因組、轉(zhuǎn)錄組、蛋白質(zhì)組、代謝組、菌群組、表觀組、影像組等的組合，這個時候就需要AI來輔助了?，F(xiàn)在來看，這一站可能已經(jīng)到來。
最近大家都在討論一則消息，DeepMind（Google旗下人工智能公司）推出了新一代AI診療系統(tǒng)并宣稱“可以在3秒內(nèi)精準揪出13種早期癌癥”，而且成本還大大降低。這則消息使得資本界大為轟動，高盛因此預言：未來5年全球?qū)⒂?00萬醫(yī)生轉(zhuǎn)行。大家都認為通過AI直接診療的時代不遠了。
確實，在DeepSeek引爆的大模型熱潮下，醫(yī)療行業(yè)已成為大模型落地應(yīng)用的重要領(lǐng)域。大模型憑借其強大的數(shù)據(jù)處理能力和智能化分析能力，正在深刻改變醫(yī)療行業(yè)的生態(tài)。作為生命科學的從業(yè)者，我深刻感受到大模型在基因科技、精準診療、疾病預測、藥物研發(fā)等領(lǐng)域的巨大潛力。至于大模型為醫(yī)療行業(yè)帶來的具體革新方向，網(wǎng)上已經(jīng)有很多分析和解讀，我在此就不一一闡述了。
這些進展可能會給人一種“AI將很快可以替代醫(yī)生面對個人進行診療”的假象，但在我看來，AI提高效率的核心是數(shù)據(jù)，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。沒有數(shù)據(jù)何談大模型分析？巧婦難為無米之炊呀。所以，當以基因組為代表的多組學數(shù)據(jù)產(chǎn)生成本還居高不下的時候，AI對個人的全面診療還為時尚早。
當我們討論大語言模型，尤其是自然語言處理時候，說的僅僅是人類（Human）語言，而不是自然（Nature）生命語言。過去的檢查結(jié)果，要么是多少，要么是陰陽，只有基因數(shù)據(jù)等生命的多組學數(shù)據(jù)才是真正的自然語言，因為它具備了維度極高、模態(tài)極多、繁雜而有序等特征。
所以，在未來全面的個體數(shù)字化醫(yī)療上，誰能以更低的成本產(chǎn)生這些數(shù)據(jù)，誰就贏。這也解釋了，我們?nèi)A大為何要孜孜不倦地在測序技術(shù)上久久為功，因為我們這是在為生命數(shù)據(jù)這個“金礦”造“鏟子”。
目前，包括華大在內(nèi)的眾多企業(yè)正在積極接入DeepSeek等大模型，推動自身業(yè)務(wù)的智能化升級。以華大為例，我們一方面不斷加強在測序技術(shù)上的革新，降低測序成本；另一方面又將大模型技術(shù)應(yīng)用于基因組數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，在基因組數(shù)據(jù)為代表的多組學數(shù)據(jù)上盡可能地增加維度和數(shù)據(jù)量，同時不斷結(jié)構(gòu)化，讓它逐步涌現(xiàn)出相關(guān)智能，輔助大家更好地了解和理解基因，進而理解生命。
為人類壽命帶來新的可能性
經(jīng)濟觀察網(wǎng)：如果大模型在發(fā)現(xiàn)病因和研發(fā)新藥兩方面均能提升效率，那么按這個邏輯走下去，人類的壽命是否將得到延長，甚至無限接近永生？
尹燁：大模型在發(fā)現(xiàn)病因和研發(fā)新藥方面的效率提升，確實為延長人類壽命帶來了新的可能性，但要說“無限接近永生”，仍然是一個極其復雜且充滿挑戰(zhàn)的目標。
DeepMind創(chuàng)始人、諾貝爾化學獎得主戴密斯·哈薩比斯（Demis Hassabis）就曾大膽預測：10年內(nèi)人類將治愈所有疾病，當所有疾病都能被治愈后，人類壽命可能會延長至150歲。這一預測基于生物學上一個重大難題——即蛋白質(zhì)折疊問題，被他們公司開發(fā)的AI模型AlphaFold所解碼，將新藥研發(fā)時間縮短至幾個月甚至幾周，從而大大加快了研究的步伐。
雖然我經(jīng)常講，“本世紀出生的人，人均預期壽命會大大提高”。但對于哈薩比斯的預測，我還是認為過于樂觀。我們也都清晰地看到，在科技飛速發(fā)展的今天，AI的影響力正以前所未有的速度滲透到人類生活的各個角落，并開啟了人類健康管理的新時代。
不過，我們要戰(zhàn)勝的從來都不是疾病和困境，而是心態(tài)。人類的自大和傲慢，從來沒有因為科技的進步而改善。有句話叫做“手里拿著錘子，看什么都是釘子”，如今，科技只是讓這個錘子的錘頭更大而已。
歷史給我們的教訓還少嗎？1928年，青霉素的發(fā)現(xiàn)，讓我們自以為取得了對細菌的絕對勝利，如今，回報給我們的卻是全耐藥細菌；1971年，美國人認為可以像登月一樣在15年內(nèi)攻克腫瘤，如今盡管已經(jīng)取得了重大進展，但腫瘤依然是人類死亡的重要原因；流感疫苗研發(fā)后，曾被寄予控制流感的厚望，但病毒如此狡猾多變，每年流行的毒株仍然可能逃逸疫苗的保護。
所以，即使AI預測得再完美，真實的演化也從來不能被確定預測，所謂“突變”和“涌現(xiàn)”，都是類似于量子力學中“測不準原理”的法則，而這些不可預測性，恰恰是演化之力，生命之美。
退一萬步講，沒有病就沒有痛嗎？身病容易醫(yī)治，但心病呢？AI或所有先進技術(shù)的發(fā)展所帶來的群體心理問題呢？
所謂“已識乾坤大，猶憐草木青”，科技只能決定我們奔跑的速度，愛、文明和悲憫才能決定我們奔跑的方向。與其追求永生，不如將重點放在提高生命質(zhì)量、延長健康壽命上，這或許是更現(xiàn)實且更有意義的目標。
我們應(yīng)該向AI注入人性的光輝
經(jīng)濟觀察網(wǎng)：隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，市場普遍有這樣的擔憂，即AI是否也會像人類一樣誕生意識，從而擺脫人類控制？
尹燁：AI目前無法產(chǎn)生意識，也無法完全取代人類。AI是基于算法和數(shù)據(jù)的計算系統(tǒng)，其“智能”表現(xiàn)為對特定問題的處理能力和決策效率。雖然AI在某些任務(wù)上表現(xiàn)出超越人類的性能，如圍棋、象棋、圖像識別和語音識別等，但這并不意味著AI已經(jīng)或即將取代人類意識。因為AI的這些“智能”表現(xiàn)都是基于大量的數(shù)據(jù)和算法訓練，缺乏人類意識中的主觀體驗和情感色彩。
人類意識是復雜且多維的，涵蓋了情感、創(chuàng)造力、直覺、道德判斷等多個層面，是人類作為生物長期演化的產(chǎn)物。相比之下，AI的創(chuàng)新基礎(chǔ)仍然是人類提供的數(shù)據(jù)和知識，缺乏真正的原創(chuàng)性。在面對復雜的社會問題和道德困境時，AI缺乏真正的道德理解和自主決策能力，無法像人類一樣在道德和倫理問題上做出全面、深入的考量。?
在當下這一刻，我們還看不到AI可以擺脫甚至反制人類的可能性。我們能看到的更多的可能，是會走到一個融合。這有點像十多年前，我們討論互聯(lián)網(wǎng)會不會取代傳統(tǒng)制造業(yè)的時候，當時給出的答案是“不會”，但是傳統(tǒng)制造業(yè)可以變成“互聯(lián)網(wǎng)+”，然后很快獲得比較優(yōu)勢，那么它就會戰(zhàn)勝那些不用互聯(lián)網(wǎng)的部分。
所以，我們說的這個“融合”，不是AI會擺脫、替代或者反制人類，而是先用了AI的人類，可能會更好。
經(jīng)濟觀察網(wǎng)：醫(yī)療大模型的發(fā)展與人類的健康和生命相關(guān)，那么醫(yī)療大模型會“作惡”嗎？
尹燁：我期望AI能跟人類友好地相處。醫(yī)療大模型雖然直接與人類的生命相關(guān)，分析和讀取大量的人類健康數(shù)據(jù)，但AI到底走向善還是惡，還是依賴語料庫的訓練。既然目前AI所學習的語料庫，不管是文本、音頻、視頻，都來自人類的行為，那么人類行善、AI就會行善，人類作惡、AI就會作惡。
從這個意義上講，AI的未來依然取決于人類的現(xiàn)在。我是做生命科學的，我深知看到的人類基因就是一種代碼，我們今天要做的事情就是技術(shù)向上、向善，讓代碼有倫理，讓代碼有愛，我們應(yīng)該向AI注入人性的光輝。
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