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以大模型為代表的人工智能正顛覆許多行業，國內也掀起了一場科技競速，企業紛紛切入這一熱門賽道。5月28日，在2023中關村論壇上，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、剖析產業，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始人、CEO高妍：

(資料圖片僅供參考)

助力腦疾病實現精準診療

大腦是公認的最復雜、最難理解的系統，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。基于這種復雜性，以腦為圓心的腦科學也被認為是生命科學最尖端、最前沿的領域。在5月26日的中關村論壇上，未名腦腦科技有限公司（以下簡稱“腦腦科技”）創始人、CEO高妍向北京商報記者分享了她對于腦科學、腦疾病領域人工智能應用、精準診療等方面的諸多看法。

Q：大腦的復雜具體體現在哪里？腦疾病領域數字診療能夠發揮怎樣的作用？

A：我們經常會說，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1000億個神經元，而且每個神經元之間還有8個突觸作為鏈接，復雜程度可想而知。

在臨床上，我們發現越來越多的疾病，本質上是大腦出現了問題。而且在腦疾病面前，臨床更多是癥狀學的診斷，而不是病因學上的診斷。

精準醫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量更高。

Q：目前腦腦科技在與醫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化的重點項目，與北京安定醫院合作在抑郁癥領域開展精準診療。

所謂的精準診療，其實利用的就是多維多組學的方法。通常一個維度的數據很難解釋大腦疾病的原因，多組學就像是人工智能領域的多模態，能夠融匯影像、語言、基因蛋白甚至患者行為監測等方面的數據，最終匯總起來形成患者立體化的數據刻畫，也就是腦疾病領域的數字孿生。目前很多腦疾病的治療手段就像是漫無目的的掃射，在數字孿生的基礎上找靶點，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力點。

Q：您認為人工智能技術將如何賦能腦科學？將在解決腦疾病方面發揮怎樣的作用？

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據，如何處理、解讀數據就成了最大的難點。

包括一些藥物的治療效果在內，醫學的發展其實得益于工業革命后統計學的發展。但大腦本身十分復雜，不同個體之間又存在明顯的異質性，想在腦疾病領域找到治療組比安慰劑組更有效的結果，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，就需要大量的數據及算法分析支撐，這時候人工智能就能夠發揮作用了。

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據做“降維”，這是人工智能給腦科學的最大幫助。

第二階段就是應用端，能否幫助我們優化決策方案，找出優于傳統經驗的預測結果。

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

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。　　

貝克資本創始人、董事長、CEO張克：

投資人工智能需看清應用場景

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

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

A：人工智能已經成為明確的趨勢，企業蜂擁是必然的選擇。在人工智能領域如果別人都在做，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替代不少人工了，那時候我們尚且能說機器人只會執行機械的指令，越是簡單、重復性的工作就越容易被替代已經成為共識。但現在“GPT們”衍生了更多的功能，比如情感陪伴等，也勢必會產生更大的替代問題。我相信技術會不斷進步，但我也認為，未來也一定會有一天，人們發現人工智能不能再無限制發展了。

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：目前投資領域對于生成式人工智能的態度是怎樣的？

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，找到它的核心優勢和護城河，判斷它是否能夠做到行業里的前三。最后是投研，包括估值、交易結構、風控、投資預期、退出條款等。外界之所以會產生對人工智能領域“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領域的企業。但具體要投多少，是必須要仔細評估其與產業發展落地緊密相連的程度。我們不想去碰那些看不清應用場景的標的，實話說雖然我們能夠判斷人工智能有其技術的先進性，但對于行業落地方面，我們似乎還沒能完全弄清楚、看明白。

Q：您認為在科技行業尤其是硬科技行業的投資有何要點？

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，任何一個環節為“0”，最后的結果就會變成“0”。在投資領域，假設一共十個環節，每個環節的成功率都是50%，那么最終的成功率就是1/2的10次方，已經小于千分之一了！更何況50%的概率在行業中也已經算高的了。

這也是我提倡跨機構“獨立決策、聯審聯投”的原因，一方面能夠規避風險，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，固定總數資金的分散投資，一定是最穩健的。值得注意的是，聯審聯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，由于沒有“聯審”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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