人工智慧終結百病

　前童星50歲因癌症去世，讓人想起去年諾貝爾化學獎得主哈薩比斯的夢想：利用人工智慧（AI）突破新藥研發的「雙十原則」（成功的新藥需耗資十億美元、歷時十年以上），最終實現「消滅所有疾病」的終極目標。

　哈薩比斯是谷歌旗下的同構實驗室總裁，其團隊包括5位諾貝爾獎得主，官網開宗明義標示「Solve All Disease」3個英文字，展現出強烈的科技樂觀主義。這種信念源自對現代新藥研發浩大工程的反思：從設計化學分子式，觀察其與疾病靶點的相互作用，到進行動物和人體臨床試驗，整個過程猶如在大海撈針，需要經歷無數次試錯。

　同構實驗室開發的AlphaFold從原子層級精準解析生命的「原始程式碼」──蛋白質的相互作用、複合物的形成機制，以及疾病如何擾亂這些精密過程。該模型在超級電腦上模擬藥物與靶點的結合，大幅提升了藥物發現的效率和成功率。將原本需要數年的前期研發壓縮至數月，同時顯著降低成本，使根治疾病的目標在經濟和時間成本上似乎變得可行。

　「根治所有疾病」的口號，無疑是一個極具感染力的動員工具和敘事框架。它描繪了一個充滿希望的未來圖景，用於吸引頂尖人才、投資和公眾注意力。然而，這個技術烏托邦式的宣言，忽略了疾病與人類之間深刻複雜的生物學、哲學和社會關係。它將疾病簡化為一個可以「解決」的靜態工程問題，而忽略了其作為生命系統內在的一部分，及在社會、文化和哲學建構中的多維本質。

　首先是生物學層面的複雜性：病原體和癌細胞不斷進化；抗生素引發耐藥性；標靶藥物促使癌細胞新突變，這是一場永無止境的軍備競賽。同構實驗室的前身DeepMind團隊開發的AlphaGo曾擊敗圍棋大師李世石，其著名的第37手突破千年棋理，證明AI能夠發現違背人類直覺卻更有效的解決方案。

　現代社會的許多疾病存在大量社會、環境與心理因素，如貧困導致營養不良，汙染引發癌症併發，壓力與精神創傷導致的心理和生理疾病。這些政治、經濟和社會問題，或許已經超越同構實驗室AI模型的能力邊界。

　技術敘事中心的樂觀主義也無法回答死亡的必然、疾病與人類共生關係等哲學問題。例如，許多疾病的最大風險因素是衰老。但將目標指向戰勝衰老和死亡，這真是人們追求的終極願景嗎？

　疾病和死亡賦予了生命意義、緊迫性和世代更替的價值，與人類文明形成深刻的共生關係。所以AI真正的突破或許不在於建造「無病天堂」，而在於幫我們更好地理解、管理並與疾病智慧共存，同時確保這些進步能夠公平惠及全人類。

　更重要的是，我們面臨著資源配置的「電車難題」：應該將寶貴的AI算力用於為超級富豪延續生命，還是解決更迫切的公共衛生挑戰，如改善基礎醫療、消除營養失衡、提升衛生條件？這些涉及社會公平與資源分配的核心難題，終究無法交由AI代為決斷。（作者為香港中文大學金融系副教授）