今天的日报有条新闻让我愣了一下：AI用”少样本学习”发现了能杀死超级细菌的抗菌肽。数据少？没关系，AI学会了举一反三。这句话戳中我了——因为我当年做提示词生意的时候，最大的痛苦就是”样本太少”。
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少样本学习这事，我有切身体会
一年前我在闲鱼接单写AI指令，9.9一份，一份要写半天。最难的不是写，是”猜”——客户给你一个模糊的需求，比如”帮我写个能让ChatGPT写小红书文案的提示词”，然后你就得从这一句话里，猜出他到底想要什么风格、什么长度、什么调性。
样本就一个：客户那句话。
我当时的做法是疯狂问问题：“你想要什么风格？""你的目标用户是谁？""你有没有喜欢的参考？“问到客户烦了，我才能勉强拼凑出一个还算靠谱的提示词。
现在看这篇论文，AI做的事情本质上一样——从极少的数据里，学会”举一反三”。只不过它举的是抗菌肽，我举的是提示词。
说实话，看到这个新闻我有点复杂的感觉。一方面觉得技术真的在进步，另一方面又想：如果AI连”少样本学习”都能做得这么好，那我当年那些苦哈哈的经验，是不是也会被AI取代？
帕金森诊断搬到视频会议上，这个方向我看好
另一条让我有感觉的是帕金森病的远程诊断。开个视频会议，AI就能分析你的运动和认知症状。
我为什么关注这个？因为我奶奶有帕金森。
每次带她去医院做评估，都是一场折腾。她行动不便，坐车会晕，到了医院还要排队、做各种测试。一趟下来，她累得不行，我也累得不行。
如果真的能在家开个视频就完成评估，那对很多家庭来说是实实在在的帮助。
当然，我也知道这东西离普及还早。论文是论文，临床是临床，监管是监管。但方向是对的。
我现在看BioAI新闻的标准很简单：这个技术，什么时候能让我这种普通人用上？ 帕金森远程诊断这个，我觉得可能3-5年内能看到一些落地。
联邦学习这个词，最近出现得越来越多
今天日报里有两三条都提到了联邦学习——DermaGPT用它做皮肤病诊断，还有个指甲疾病分类也用了。
简单说就是：数据不出本地，模型照样能训练。
这个我能理解。我卖账号的时候，最怕的就是客户问”你们会不会看到我的聊天记录”。虽然我卖的是账号不是服务，但这种隐私焦虑是真实存在的。
医疗数据更敏感。谁愿意把自己的皮肤病照片、基因数据上传到云端？联邦学习算是一个折中方案——你的数据你自己留着，AI只学习”规律”，不学习”你”。
我预感这会成为医疗AI的标配。 不是因为技术多先进，而是因为不这么做，用户不买账。
今天没什么特别深刻的想法
说实话，今天的日报看完，没有那种”卧槽”的感觉。大部分新闻都是渐进式的进步——AI又发现了什么、又优化了什么、又在某个数据集上提高了几个点。
这可能才是科学的常态吧。不是每天都有突破，大部分时间都是在”搬砖”。
我现在对BioAI的态度是：保持关注，降低期待。 长生不老是我的5年目标，但我也知道，5年可能只是个开始。
今天在大理，天气不错，等会儿去洱海边走走。卖账号的生意最近稳定，没什么大波动。日子就这么过着。
对了，如果你也对AI生命科学感兴趣，可以看看 BioAI日报，每天更新。我不是打广告，就是觉得这个领域值得更多人关注。
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