當(dāng)全球資本涌入AI制藥賽道，算法算力被反復(fù)歌頌時(shí)，一個(gè)致命暗礁卻被悄然擱置——人類專家的“經(jīng)驗(yàn)黑箱”。最頂尖的科學(xué)頭腦正本能地守護(hù)著賴以生存的“隱性知識(shí)”，這些無(wú)法被數(shù)據(jù)化的直覺(jué)與經(jīng)驗(yàn)，恰是藥物研發(fā)最珍貴的黃金礦藏。當(dāng)AI模型因“饑餓訓(xùn)練”而步履蹣跚，我們不得不承認(rèn)：技術(shù)狂奔的背后，一場(chǎng)關(guān)于信任、利益與生存權(quán)的隱秘戰(zhàn)爭(zhēng)已然打響。

       一、經(jīng)驗(yàn)壟斷——被掐住咽喉的 AI 命脈

       在生物醫(yī)藥領(lǐng)域，AI 制藥正以其強(qiáng)大的計(jì)算能力和數(shù)據(jù)處理能力，為藥物研發(fā)帶來(lái)新的曙光，有望打破傳統(tǒng)藥物研發(fā)周期長(zhǎng)、成本高、成功率低的困境，被視為行業(yè)變革的關(guān)鍵力量。然而，當(dāng)我們深入探究其發(fā)展進(jìn)程時(shí)，會(huì)發(fā)現(xiàn)人性因素正成為阻礙 AI 制藥技術(shù)突破的深層次難題，其中經(jīng)驗(yàn)壟斷問(wèn)題尤為突出。

       資深科學(xué)家在藥物研發(fā)領(lǐng)域積累的 “看家本領(lǐng)”，是其職業(yè)生涯的寶貴財(cái)富。這些本領(lǐng)涵蓋了多年實(shí)踐中獲得的 “失敗教訓(xùn)”、對(duì)分子特性的敏銳 “直覺(jué)”，以及對(duì)臨床反應(yīng)的精準(zhǔn) “嗅覺(jué)” 等。從知識(shí)的本質(zhì)來(lái)看，這些屬于隱性知識(shí)，它們高度依賴個(gè)體的經(jīng)驗(yàn)和感悟，難以用具體的數(shù)據(jù)和規(guī)則進(jìn)行量化與表達(dá)。例如，在藥物合成實(shí)驗(yàn)中，科學(xué)家憑借長(zhǎng)期積累的經(jīng)驗(yàn)，能敏銳地察覺(jué)到反應(yīng)過(guò)程中一些微妙的變化，判斷實(shí)驗(yàn)是否會(huì)成功，而這種直覺(jué)很難轉(zhuǎn)化為 AI 能夠理解的數(shù)字化信息。

       從知識(shí)資本化角度分析，這些隱性知識(shí)是資深科學(xué)家在行業(yè)內(nèi)立足的核心競(jìng)爭(zhēng)力，是一種無(wú)形的資本。在知識(shí)經(jīng)濟(jì)時(shí)代，知識(shí)就是財(cái)富，科學(xué)家通過(guò)多年的學(xué)習(xí)和實(shí)踐積累了這些獨(dú)特的知識(shí)，它們能夠轉(zhuǎn)化為實(shí)際的科研成果和經(jīng)濟(jì)利益。以發(fā)現(xiàn)新的藥物靶點(diǎn)為例，科學(xué)家憑借自己的 “分子直覺(jué)” 和 “臨床嗅覺(jué)”，可能會(huì)發(fā)現(xiàn)一個(gè)全新的、具有潛在治療價(jià)值的靶點(diǎn)，圍繞這個(gè)靶點(diǎn)開發(fā)的藥物一旦成功上市，將為科學(xué)家所在的企業(yè)帶來(lái)巨大的經(jīng)濟(jì)效益，科學(xué)家本人也會(huì)因此獲得豐厚的回報(bào)，包括經(jīng)濟(jì)獎(jiǎng)勵(lì)、學(xué)術(shù)聲譽(yù)等。

       從職業(yè)安全感層面考量，科學(xué)家們擔(dān)心一旦將自己的核心知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)毫無(wú)保留地傳授給 AI，自己將面臨被技術(shù)替代的風(fēng)險(xiǎn)。在當(dāng)前的就業(yè)市場(chǎng)中，技術(shù)的快速發(fā)展使得一些重復(fù)性、規(guī)律性的工作逐漸被自動(dòng)化和智能化工具所取代。藥物研發(fā)領(lǐng)域雖然專業(yè)性強(qiáng)，但 AI 的強(qiáng)大計(jì)算和學(xué)習(xí)能力，使其在某些方面已經(jīng)能夠承擔(dān)部分傳統(tǒng)上由科學(xué)家完成的工作，如藥物分子的初步篩選等。如果科學(xué)家將自己的關(guān)鍵知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)完全交給 AI，那么他們?cè)谄髽I(yè)中的價(jià)值可能會(huì)被削弱，甚至面臨失業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)。這種對(duì)職業(yè)前景的擔(dān)憂，使得科學(xué)家們本能地對(duì)知識(shí)共享持謹(jǐn)慎態(tài)度，不愿意將自己的 “看家本領(lǐng)” 如實(shí)投喂給 AI，導(dǎo)致 AI 模型在訓(xùn)練過(guò)程中難以獲取最有價(jià)值的那部分知識(shí)，如同在數(shù)據(jù)荒漠中掘金，發(fā)展受到極大限制。

       二、惡性循環(huán)——?dú)埲睌?shù)據(jù)催生信任崩塌

       AI 制藥的發(fā)展高度依賴大量高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)是訓(xùn)練 AI 模型的基石，決定了模型能否學(xué)習(xí)到準(zhǔn)確、有效的知識(shí)，從而為藥物研發(fā)提供有價(jià)值的指導(dǎo)。然而，當(dāng)前 AI 制藥領(lǐng)域面臨著嚴(yán)重的數(shù)據(jù)投喂不足問(wèn)題，這使得 AI 在藥物研發(fā)過(guò)程中的表現(xiàn)不盡如人意。

       由于資深科學(xué)家對(duì)自身經(jīng)驗(yàn)的保留，AI 難以獲取到藥物研發(fā)中至關(guān)重要的隱性知識(shí)，導(dǎo)致其訓(xùn)練數(shù)據(jù)存在嚴(yán)重缺失。在藥物靶點(diǎn)篩選環(huán)節(jié)，AI 模型需要分析大量的生物數(shù)據(jù)，包括基因序列、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)等，以識(shí)別出與疾病相關(guān)的潛在靶點(diǎn)。但由于缺乏專家的 “分子直覺(jué)” 和 “臨床嗅覺(jué)” 等經(jīng)驗(yàn)知識(shí)的補(bǔ)充，AI 模型可能無(wú)法準(zhǔn)確判斷一些復(fù)雜的生物關(guān)系，從而篩選出錯(cuò)誤或低效的靶點(diǎn)。在實(shí)際應(yīng)用中，一些基于 AI 篩選的藥物靶點(diǎn)，進(jìn)入臨床試驗(yàn)階段后，發(fā)現(xiàn)與預(yù)期效果相差甚遠(yuǎn)，導(dǎo)致研發(fā)進(jìn)度受阻，浪費(fèi)了大量的時(shí)間和資源。

       AI 在藥物研發(fā)中的平庸表現(xiàn)，進(jìn)一步強(qiáng)化了專家對(duì) AI 的不信任態(tài)度。專家們憑借自己多年的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，對(duì) AI 給出的結(jié)果持懷疑態(tài)度，認(rèn)為 AI 無(wú)法真正理解藥物研發(fā)的復(fù)雜性和微妙之處。這種不信任使得專家們更加不愿意將自己的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)與 AI 共享，進(jìn)一步加劇了數(shù)據(jù)封鎖的狀況。例如，在某些藥企中，專家們?cè)诿鎸?duì) AI 提出的藥物分子設(shè)計(jì)方案時(shí)，往往會(huì)因?yàn)閾?dān)心方案的可行性和安全性，而選擇繼續(xù)沿用傳統(tǒng)的研發(fā)方法，這使得 AI 失去了更多學(xué)習(xí)和改進(jìn)的機(jī)會(huì)。

       由此，AI 制藥領(lǐng)域形成了 “數(shù)據(jù)饑餓——模型失靈——信任流失——數(shù)據(jù)封鎖” 的惡性循環(huán)。在這個(gè)循環(huán)中，AI 由于缺乏足夠的數(shù)據(jù)而無(wú)法提升性能，其在藥物研發(fā)中的作用難以充分發(fā)揮；而專家對(duì) AI 的不信任和數(shù)據(jù)封鎖，又使得 AI 無(wú)法獲得更多的數(shù)據(jù)來(lái)改進(jìn)模型，導(dǎo)致其始終無(wú)法突破當(dāng)前的困境。這種惡性循環(huán)不僅阻礙了 AI 制藥技術(shù)的發(fā)展，也使得藥物研發(fā)的效率難以得到有效提升。

       更危險(xiǎn)的是，AI 在藥物靶點(diǎn)篩選、分子設(shè)計(jì)中的隱性偏差，可能會(huì)潛伏數(shù)年直至臨床階段才暴露出來(lái)。在藥物研發(fā)過(guò)程中，從靶點(diǎn)篩選到藥物上市，通常需要經(jīng)歷漫長(zhǎng)的時(shí)間和多個(gè)階段的試驗(yàn)。如果 AI 在早期階段引入了隱性偏差，這些偏差可能會(huì)在后續(xù)的研發(fā)過(guò)程中逐漸積累，而不被及時(shí)發(fā)現(xiàn)。當(dāng)藥物進(jìn)入臨床階段，面對(duì)真實(shí)的患者群體時(shí)，這些偏差可能會(huì)導(dǎo)致藥物的療效不佳、副作用嚴(yán)重等問(wèn)題，最終由患者和藥企共同買單。這不僅會(huì)給患者的健康帶來(lái)嚴(yán)重威脅，也會(huì)給藥企帶來(lái)巨大的經(jīng)濟(jì)損失，打擊整個(gè)行業(yè)對(duì) AI 制藥的信心 。

       三、破局密鑰：讓知識(shí)共享者成為 AI 煉金術(shù)的受益者

       利益綁定機(jī)制：知識(shí)產(chǎn)權(quán)共榮

       為打破 AI 制藥發(fā)展困境，構(gòu)建合理的利益綁定機(jī)制至關(guān)重要。將知識(shí)貢獻(xiàn)轉(zhuǎn)化為知識(shí)產(chǎn)權(quán)股份，是一種可行且有效的方式，例如靶點(diǎn)專利分成模式。在藥物研發(fā)過(guò)程中，當(dāng)專家憑借自身知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，為 AI 提供關(guān)鍵的靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)、藥物設(shè)計(jì)思路等知識(shí)貢獻(xiàn)時(shí)，可將這些貢獻(xiàn)量化為知識(shí)產(chǎn)權(quán)股份。

       從實(shí)際操作層面來(lái)看，首先需明確知識(shí)產(chǎn)權(quán)的歸屬和價(jià)值評(píng)估。當(dāng)專家貢獻(xiàn)的知識(shí)產(chǎn)生新的靶點(diǎn)專利時(shí)，通過(guò)專業(yè)的知識(shí)產(chǎn)權(quán)評(píng)估機(jī)構(gòu)，結(jié)合靶點(diǎn)的創(chuàng)新性、市場(chǎng)潛力、研發(fā)成本等多方面因素，確定該專利的價(jià)值。隨后，按照事先約定的比例，將專利股份分配給貢獻(xiàn)知識(shí)的專家。在后續(xù)的專利應(yīng)用和商業(yè)化過(guò)程中，如專利授權(quán)給藥企進(jìn)行藥物開發(fā)，或者專利產(chǎn)品上市銷售后，專家可依據(jù)其持有的股份，獲得相應(yīng)的經(jīng)濟(jì)收益，即專利分成。這種方式將專家的個(gè)人利益與 AI 驅(qū)動(dòng)的研發(fā)成果緊密相連，使專家從 “AI 替代對(duì)象” 轉(zhuǎn)變?yōu)?“AI 聯(lián)合創(chuàng)始人”。

       以某知名藥企與科研團(tuán)隊(duì)合作的 AI 制藥項(xiàng)目為例，科研團(tuán)隊(duì)的專家憑借多年積累的對(duì)特定疾病領(lǐng)域的研究經(jīng)驗(yàn)，為 AI 模型提供了關(guān)鍵的靶點(diǎn)信息?；诖?，AI 成功篩選出一系列具有潛力的藥物分子，并最終圍繞該靶點(diǎn)申請(qǐng)了專利。按照事先簽訂的協(xié)議，科研團(tuán)隊(duì)的專家獲得了一定比例的靶點(diǎn)專利股份。當(dāng)該專利被授權(quán)給藥企進(jìn)行臨床開發(fā)，藥企需按照銷售額的一定比例向?qū)＜抑Ц秾＠殖?。隨著藥物研發(fā)的推進(jìn)和市場(chǎng)的認(rèn)可，專家獲得了豐厚的經(jīng)濟(jì)回報(bào)，這不僅激勵(lì)了專家在項(xiàng)目中持續(xù)貢獻(xiàn)知識(shí)，也吸引了更多同行愿意參與到類似的 AI 制藥合作項(xiàng)目中。

       價(jià)值升維戰(zhàn)場(chǎng)：重塑專家角色

       在 AI 制藥時(shí)代，專家角色的重塑是實(shí)現(xiàn)人機(jī)協(xié)同、打破發(fā)展瓶頸的關(guān)鍵。專家從傳統(tǒng)的重復(fù)實(shí)驗(yàn)者升級(jí)為 AI 決策指揮官，是順應(yīng)技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)的必然選擇，這一轉(zhuǎn)變具有多方面的必要性和顯著優(yōu)勢(shì)。

       傳統(tǒng)藥物研發(fā)模式下，專家需耗費(fèi)大量時(shí)間和精力在重復(fù)性的實(shí)驗(yàn)操作上，如藥物合成、細(xì)胞實(shí)驗(yàn)等。這些工作不僅繁瑣，且容易受到人為因素的影響，效率較低。而 AI 的介入，能夠承擔(dān)起這些重復(fù)性、規(guī)律性的任務(wù)，如利用高通量實(shí)驗(yàn)技術(shù)進(jìn)行藥物分子的合成與篩選，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法快速分析大量的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。此時(shí)，專家可以從這些繁瑣的工作中解放出來(lái)，將更多的時(shí)間和精力投入到更高層次的決策和戰(zhàn)略規(guī)劃中。

       專家在跨學(xué)科整合與臨床轉(zhuǎn)化中發(fā)揮著不可替代的關(guān)鍵作用。藥物研發(fā)是一個(gè)涉及多學(xué)科知識(shí)的復(fù)雜領(lǐng)域，需要整合生物學(xué)、化學(xué)、醫(yī)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)等多個(gè)學(xué)科的知識(shí)。專家憑借其深厚的專業(yè)知識(shí)和豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，能夠理解不同學(xué)科之間的聯(lián)系和相互作用，從而有效地協(xié)調(diào)和整合各方資源。在 AI 生成藥物設(shè)計(jì)方案后，專家可以從生物學(xué)和醫(yī)學(xué)的角度，評(píng)估方案的可行性和潛在風(fēng)險(xiǎn)，確保方案符合臨床需求和人體生理特點(diǎn)。

       在臨床轉(zhuǎn)化方面，專家能夠?qū)?shí)驗(yàn)室中的研究成果順利轉(zhuǎn)化為實(shí)際的臨床應(yīng)用。他們熟悉臨床試驗(yàn)的流程和規(guī)范，能夠與臨床醫(yī)生密切合作，設(shè)計(jì)合理的臨床試驗(yàn)方案，解讀臨床試驗(yàn)結(jié)果。在將 AI 發(fā)現(xiàn)的新型藥物分子推向臨床試驗(yàn)階段時(shí)，專家可以根據(jù)自己對(duì)疾病機(jī)制和臨床實(shí)踐的了解，確定合適的劑量、給藥方式等關(guān)鍵參數(shù)，提高臨床試驗(yàn)的成功率。以腫瘤藥物研發(fā)為例，專家可以結(jié)合腫瘤學(xué)、藥理學(xué)、臨床醫(yī)學(xué)等多學(xué)科知識(shí)，對(duì) AI 篩選出的腫瘤靶向藥物進(jìn)行全面評(píng)估，優(yōu)化藥物的治療方案，使其更好地應(yīng)用于臨床治療，為患者帶來(lái)實(shí)際的治療效果。

       四、從 “替代人類” 到 “人類增強(qiáng)” 的價(jià)值躍遷

       AI 制藥的最終目標(biāo)并非用算法完全取代科學(xué)家，而是構(gòu)建一個(gè) “人機(jī)共生體” 的協(xié)同模式，實(shí)現(xiàn)人工智能與人類智慧的深度融合，共同推動(dòng)藥物研發(fā)的創(chuàng)新與進(jìn)步。在這個(gè)理想模式中，AI 和人類專家各自發(fā)揮其獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，形成緊密協(xié)作的關(guān)系。

       AI 憑借其強(qiáng)大的計(jì)算能力和數(shù)據(jù)處理能力，能夠承擔(dān)高通量篩選與模式挖掘的任務(wù)。在藥物研發(fā)過(guò)程中，需要對(duì)海量的生物數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，包括基因序列、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)、藥物分子特性等。AI 可以快速處理這些數(shù)據(jù)，從龐大的數(shù)據(jù)庫(kù)中篩選出潛在的藥物靶點(diǎn)和有潛力的藥物分子，大大提高篩選效率，縮短研發(fā)周期。通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法，AI 能夠?qū)Υ罅康膶?shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，挖掘其中隱藏的模式和規(guī)律，為藥物研發(fā)提供有價(jià)值的線索和預(yù)測(cè)。

       而人類專家則專注于駕馭更高階的能力，如定義真問(wèn)題、解讀矛盾數(shù)據(jù)、權(quán)衡倫理風(fēng)險(xiǎn)等。在藥物研發(fā)的起始階段，人類專家憑借其深厚的專業(yè)知識(shí)和豐富的臨床經(jīng)驗(yàn)，能夠準(zhǔn)確地定義疾病的關(guān)鍵問(wèn)題，確定藥物研發(fā)的方向和目標(biāo)。在面對(duì)復(fù)雜的生物系統(tǒng)和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)時(shí)，人類專家能夠運(yùn)用自己的專業(yè)判斷力，解讀其中的矛盾和不確定性，做出合理的決策。在藥物研發(fā)過(guò)程中，還涉及到諸多倫理問(wèn)題，如藥物的安全性、有效性、臨床試驗(yàn)的倫理規(guī)范等，人類專家需要權(quán)衡這些倫理風(fēng)險(xiǎn)，確保藥物研發(fā)符合倫理道德標(biāo)準(zhǔn)。

       這種 “人機(jī)共生體” 的模式對(duì)提升藥物研發(fā)效率和質(zhì)量具有重要意義。通過(guò) AI 與人類專家的協(xié)作，可以充分發(fā)揮雙方的優(yōu)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)。AI 的高效數(shù)據(jù)處理能力和人類專家的專業(yè)判斷能力相結(jié)合，能夠更準(zhǔn)確地篩選藥物靶點(diǎn)和分子，提高藥物研發(fā)的成功率，加速藥物研發(fā)進(jìn)程，為患者帶來(lái)更多有效的治療藥物。

       結(jié)語(yǔ)

       解開AI制藥的死結(jié)，鑰匙不在服務(wù)器機(jī)房，而在人性博弈場(chǎng)的制度創(chuàng)新。當(dāng)我們不再苛求科學(xué)家“無(wú)私分享”，轉(zhuǎn)而設(shè)計(jì)“貢獻(xiàn)即獲益”的理性機(jī)制；當(dāng)企業(yè)停止渲染“AI替代論”，轉(zhuǎn)而承諾“經(jīng)驗(yàn)資本化”的價(jià)值通路——那些塵封在頭腦中的黃金經(jīng)驗(yàn)，終將匯成滋養(yǎng)行業(yè)的智能血脈。未來(lái)的贏家，必屬于那些能讓退休專家的直覺(jué)，通過(guò)AI獲得永生的企業(yè)。畢竟，對(duì)抗熵增的從來(lái)不是技術(shù)，而是讓知識(shí)流動(dòng)的智慧。