今天看到 DeepMind 掌门人 Demis Hassabis 登上《财富》封面，说要用 AI 把新药研发周期压缩到十分之一。说实话，看到这条新闻的时候，我正在大理的咖啡馆里发呆，第一反应不是”哇好厉害”，而是——这跟我有什么关系？
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一个卖账号的，为什么关心 AI 制药
我得承认，我对生命科学基本是个小白。什么蛋白质折叠、靶点预测，论文摘要我都看得费劲。但我有一个听起来很民科的目标：借 AI 实现长生不老。5 年目标。
是的，我知道这听起来像是在说梦话。
但你想想，AlphaFold 预测蛋白质结构这事，几年前也没人信吧？现在 Hassabis 说要把 10-15 年的新药研发周期压缩到 1-2 年，我选择相信他不是在画饼。毕竟他已经证明过一次了。
作为一个卖 AI 账号的人，我每天接触的都是 Cursor、Claude、ChatGPT 这些工具。但我真正期待的，是有一天 AI 能帮我解决一个更根本的问题——怎么活得更久。
这不是开玩笑。
今天日报里让我眼前一亮的
除了 Hassabis 那条，还有一个让我觉得挺有意思：VC-RDAgent，用”虚拟病例”来训练罕见病诊断 AI。
罕见病诊断最大的问题是什么？没数据。真实病例太少，隐私限制又多，AI 想学都没得学。这帮人换了个思路：不用真病例，用知识库合成”虚拟标准病例”来训练。
这个思路让我想起我之前写 AI 课程的经历。
去年我写了 3 个 AI 课程，每个几十万字，加起来卖了不到 30 块。血亏。但写的过程中我发现一个问题：好的教学案例太少了。真实的、有代表性的、能让人学会的案例，特别稀缺。
后来我就开始”编”案例——不是瞎编，是根据真实场景合成一些典型情况。效果反而比用真实案例好，因为真实案例往往太复杂、太特殊，新手看不懂。
VC-RDAgent 干的事情，本质上是一样的：用知识合成数据，绕开真实数据稀缺的问题。
说点跟日报无关的
最近大理的天气开始回暖了，咖啡馆里的人也多了起来。
我的账号生意还算稳定，每天发发货、处理处理售后。130 多天了，没出过大问题。说实话，比我之前在闲鱼卖东西的时候省心多了——那时候动不动就被扣分、封号，提心吊胆的。
有时候我会想，我现在做的事情，跟 Hassabis 做的事情，差了十万八千里。他在用 AI 改变制药行业，我在卖 AI 工具的账号。
但转念一想，淘金热的时候，卖铲子的也挺重要的吧？
而且说不定哪天，Isomorphic Labs 真的搞出了什么抗衰老的药，我作为一个早期关注者，能比别人早知道几天。这也算是一种优势？
好吧，我承认这个逻辑有点牵强。
一个小困惑
今天日报里还有一条：密歇根大学的 AI 几秒钟读完脑部 MRI，准确率 97.5%。
97.5% 听起来很高，但我有个疑问：剩下那 2.5% 怎么办？
在急诊场景下，2.5% 的误判意味着什么？是漏诊了需要紧急处理的病人，还是把不紧急的病人误判成紧急？这两种错误的后果完全不一样。
我不是专业的，这个问题可能论文里有回答，但我没看懂。如果有懂的朋友，欢迎告诉我。
总之，今天的日报让我对”AI + 生命科学”这个方向又多了一点信心。虽然我自己可能等不到长生不老那一天，但至少，进展是在发生的。
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