Table of contents
Open Table of contents
AI 当搭子这事，我有话说
Demis Hassabis 说的是 AI 成为科学家的”超级外脑”，用 agentic workflows 辅助研究级问题求解。听起来很美好对吧？
但我想说的是另一件事。
去年我写 AI 课程的时候，也试过让 AI 当我的”写作搭子”。结果呢？AI 生成的内容确实快，但总是差点意思——要么太泛泛，要么逻辑不通，要么就是那种”正确但没用”的废话。我花在修改 AI 输出上的时间，比自己从头写还多。
所以我现在对”AI 协作”这个词有点 PTSD。
不是说 AI 不行，而是——AI 能帮你做什么，很大程度上取决于你自己有多强。科学家用 Gemini 攻克数学难题，那是因为他们本身就懂数学，知道怎么问问题、怎么验证答案。我一个卖账号的，让 AI 帮我写课程，结果就是一堆需要大改的半成品。
这大概就是”AI 放大器”理论的现实版本：强者用 AI 更强，弱者用 AI 还是弱。
今天日报里真正让我兴奋的
说实话，Gemini 那条新闻我看完就过了。真正让我多看了两眼的是这条：AlphaFold 预测 E2-E3 泛素连接酶配对。
为什么？因为这和我的”长生不老”目标有关系。
泛素化是细胞清除垃圾蛋白的主要通路，PROTAC 药物就是利用这个机制来”定点清除”致病蛋白。衰老的一个重要原因就是细胞里的垃圾蛋白越积越多，清除系统跟不上。如果能精准控制泛素化通路，理论上就能帮细胞更高效地”倒垃圾”。
当然，从论文到临床还早着呢。但至少方向是对的。
团队还上线了一个叫 UbiqCore 的网站，数据和结构都能查。我虽然看不懂那些蛋白质结构图，但这种”把研究成果开源出来”的做法，我是真心点赞的。
一个小白的困惑
今天还有一条关于代谢组学的新闻，叫 DeepMet。Nature Genetics 发的，听起来很厉害。
但说实话，我没看懂它具体解决了什么问题。
代谢组学我知道是研究细胞里各种小分子代谢物的，和衰老、疾病都有关系。但”探索哺乳动物代谢组的新工具”这个描述太模糊了，我不知道它比之前的工具好在哪里。
这就是我看 BioAI 新闻的常态：大概知道这个领域很重要，但具体技术细节经常一脸懵。
不过没关系，我的策略是”先收藏，等以后看懂了再说”。反正我的目标是 5 年内借 AI 实现长生不老，现在看不懂的东西，说不定过两年就懂了。
最近卖账号的一点感想
扯远一下。
最近 Cursor 和各种 AI 编程工具卷得厉害，我的账号生意反而越来越好。这让我想到一个道理：越是技术快速迭代的时候，“卖铲子”的生意越好做。
用户不知道该选哪个工具，就都想试试。试试就要账号。账号从哪来？从我这来。
所以我现在对 AI 行业的态度是：技术细节我可能不懂，但商业逻辑我看得很清楚。AI 越卷，我越开心。
好了，今天就写到这。明天继续看日报，继续当一个对长生不老有执念的账号贩子。
📰 完整版日报请��?BioAI 生命科学日报