以大模型为代表的人工智能正颠覆许多行业，国内也掀起了一场科技竞速，企业纷纷切入这一热门赛道。5月28日，在2023中关村论坛上，科技界大咖围绕人工智能展开头脑风暴，火力全开输出真知灼见，不仅前瞻技术、剖析产业，也给出了理智、冷静的投资线路图。
未名脑脑科技有限公司创始人、CEO高妍：
(资料图片仅供参考)
助力脑疾病实现精准诊疗
大脑是公认的最复杂、最难理解的系统，以阿尔茨海默症为例，面对这个大脑的“橡皮擦”，人类至今未找到确切的病因，这也意味着很难对症下药，更不用说取得立竿见影的效果。基于这种复杂性，以脑为圆心的脑科学也被认为是生命科学最尖端、最前沿的领域。在5月26日的中关村论坛上，未名脑脑科技有限公司（以下简称“脑脑科技”）创始人、CEO高妍向北京商报记者分享了她对于脑科学、脑疾病领域人工智能应用、精准诊疗等方面的诸多看法。
Q：大脑的复杂具体体现在哪里？脑疾病领域数字诊疗能够发挥怎样的作用？
A：我们经常会说，人类科学最后的疆域有两个，一个是浩瀚的宇宙，还有一个就是人类的大脑。人脑大约有1000亿个神经元，而且每个神经元之间还有8个突触作为链接，复杂程度可想而知。
在临床上，我们发现越来越多的疾病，本质上是大脑出现了问题。而且在脑疾病面前，临床更多是症状学的诊断，而不是病因学上的诊断。
精准医疗是找到一组最适合病人的治疗手段，在临床上就是要找到“抑郁症们”背后的根源，也就是大脑哪个地方出了问题，这才是脑疾病精准诊疗最需要致力的方向。脑脑科技之所以做数字疗法，也是为了找到明确的靶点之后，再找到更适合这组人的治疗方法，这也包括两个层面，治疗效果更好以及安全质量更高。
Q：目前脑脑科技在与医院的临床合作中取得了哪些成果？
A：去年，脑脑科技成功成为北京脑科学临床转化的重点项目，与北京安定医院合作在抑郁症领域开展精准诊疗。
所谓的精准诊疗，其实利用的就是多维多组学的方法。通常一个维度的数据很难解释大脑疾病的原因，多组学就像是人工智能领域的多模态，能够融汇影像、语言、基因蛋白甚至患者行为监测等方面的数据，最终汇总起来形成患者立体化的数据刻画，也就是脑疾病领域的数字孪生。目前很多脑疾病的治疗手段就像是漫无目的的扫射，在数字孪生的基础上找靶点，再针对靶点做治疗，就相当于给治疗找“靶子”，这也是多维多组学精准诊疗的主要发力点。
Q：您认为人工智能技术将如何赋能脑科学？将在解决脑疾病方面发挥怎样的作用？
A：人们对于高维度的事物是很难理解的，大脑就是这样一个高维度的脏器，但它同时也给我们输出了大量的数据，如何处理、解读数据就成了最大的难点。
包括一些药物的治疗效果在内，医学的发展其实得益于工业革命后统计学的发展。但大脑本身十分复杂，不同个体之间又存在明显的异质性，想在脑疾病领域找到治疗组比安慰剂组更有效的结果，是很困难的事情。其背后的原因在于，单单是这组人如何定义，就需要大量的数据及算法分析支撑，这时候人工智能就能够发挥作用了。
整体上讲，人工智能对脑科学的影响是分阶段进行的。第一阶段，基于多维多组学方面的信息采集，动辄是千万级的，正常人很难理解，人工智能其实就是在帮助我们对数据做“降维”，这是人工智能给脑科学的最大帮助。
第二阶段就是应用端，能否帮助我们优化决策方案，找出优于传统经验的预测结果。
第三阶段强调的就是系统性，帮助我们做预测。当然这种预测本身也是双刃剑，其中涉及到很多监管、伦理及安全性的问题，最终决定权还是要在人的方面。但至少在效率问题上，人工智能能够帮助我们优化和提升决策上的效率，特别是在中国医疗供给侧严重不足的情况下。
我相信，未来脑疾病一定是脑科学、临床医学及人工智能等几个学科的交叉，才有可能解决人类脑疾病的问题。
贝克资本创始人、董事长、CEO张克：
投资人工智能需看清应用场景
开年至今，以ChatGPT为代表的生成式人工智能稳稳占据科技圈“C位”，从大模型到应用，国内也掀起了一场科技竞速。5月27日，在2023中关村论坛期间举办的ChatGPT与人工智能前沿技术交流会上，贝克资本创始人、董事长兼CEO张克认为，人工智能已经是明确的趋势，企业“蜂拥”是必然的选择。除此之外，对于人工智能行业的投资现状，张克也给出了自己的见解。
Q：人工智能成为新风口，企业争相布局的同时，也引发了外界对于AI是真火还是虚火的争议，您如何看待这种情况？
A：人工智能已经成为明确的趋势，企业蜂拥是必然的选择。在人工智能领域如果别人都在做，你不做，那你就落后了。
Q：自ChatGPT走红之后，人工智能是否会取代人类也成为了热门话题，对此您怎么看？
A：最初流水线上的机器人已经替代不少人工了，那时候我们尚且能说机器人只会执行机械的指令，越是简单、重复性的工作就越容易被替代已经成为共识。但现在“GPT们”衍生了更多的功能，比如情感陪伴等，也势必会产生更大的替代问题。我相信技术会不断进步，但我也认为，未来也一定会有一天，人们发现人工智能不能再无限制发展了。
这有点像金融市场上新出的衍生品，没有看清风险的时候自然就会受到追捧。金融的本质是对风险定价的交易，当你定性地识别到了风险的因素，同时还能量化每一个因素带来的影响大小，那就一定能够控制该风险。但遗憾的是，对于人工智能来说，目前对于风险的定性和定量的评估，人类似乎都还处于无法准确评估的阶段。
Q：目前投资领域对于生成式人工智能的态度是怎样的？
A：贝克在投资中有一个原则：审慎进取、成就伟大。我们有一套完整的流程，包括行研、司研和投研，遇到一个项目，先做行业研究，看清楚赛道的宽度、成长性以及红蓝海，再做公司研究，找到它的核心优势和护城河，判断它是否能够做到行业里的前三。最后是投研，包括估值、交易结构、风控、投资预期、退出条款等。外界之所以会产生对人工智能领域“热钱涌动”的感觉，主要是因为在美国存在海量资本相当程度的追捧式投资。这是完全不一样的投资逻辑。
贝克有投过一些AI领域的企业。但具体要投多少，是必须要仔细评估其与产业发展落地紧密相连的程度。我们不想去碰那些看不清应用场景的标的，实话说虽然我们能够判断人工智能有其技术的先进性，但对于行业落地方面，我们似乎还没能完全弄清楚、看明白。
Q：您认为在科技行业尤其是硬科技行业的投资有何要点？
A：投资是一门很讲究审慎的学问，成功和失败处于严重的非对称性，是典型的乘法原则，任何一个环节为“0”，最后的结果就会变成“0”。在投资领域，假设一共十个环节，每个环节的成功率都是50%，那么最终的成功率就是1/2的10次方，已经小于千分之一了！更何况50%的概率在行业中也已经算高的了。
这也是我提倡跨机构“独立决策、联审联投”的原因，一方面能够规避风险，更重要的是剩下的资金可以投其他的项目，因为后面的路还长，当下的永远不会是最好的项目，固定总数资金的分散投资，一定是最稳健的。值得注意的是，联审联投的做法根本性不同于常见的Club Deal（俱乐部模式）。俱乐部模式往往是单纯因为某人投了所以自己也跟着投，但那是典型的羊群效应，由于没有“联审”机制和“独立决策”，所以俱乐部模式是单纯的跟风、互相壮胆的跟风，因此压根儿不是降低风险，相反却是放大了风险。
北京商报记者 杨月涵
