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show notes
今年已经有智能体接一句话的指令，就在真实细胞上跑完一整轮实验，自己看结果，自己发现哪一步搞砸了。变化的速度比我们讨论它的速度快。
所以这期我们不打算再问 AI 能做到哪一步，而是聊聊剩下的那部分：这些事都被接手之后，人还有什么是拿得住的。本期节目，我们依然请到了Phylo的联合创始人屈元昊，以及从大药企归国加盟临港实验室的计算科学家袁博。
聊下来，我们跟过的聚焦于怎么选一个值得做的问题；一堆结果看着都挺像回事的时候，你凭什么相信其中一个；出了错谁来负责；还有你能不能把一个复杂的想法讲明白，讲到别人愿意跟着你干。
也许以后判断一个科学家，看的不再是他会做什么实验，而是他问了什么问题。
(03:46) 如果 AI 给的靶点从一开始就是幻觉，锅谁来背
(05:15) 自动驾驶与会计的启示
(06:54) 做平台还是交付结果？风险与定价的分水岭
(08:38) "AI for Science" 到底在说哪一环
(11:20) 从单点突变到网络扰动：系统生物学的回归
(14:11) AlphaGo 的正面教材，与外行颠覆内行的反面教材
(17:20) AI 的 Context 优势，与"能否产生新知识"之争
(19:08) 虚拟细胞：生物学的圣杯还有多远
(23:49) 人类短期内最不可替代的特质是什么
(30:14) AI 作为深度对话伙伴，降低科研沟通的门槛
(36:17) 结语：直接去做，用AI放大自己
👥 本期嘉宾介绍
特邀嘉宾
🌀屈元昊：Phylo公司联合创始人，斯坦福大学癌症生物学博士。博士期间主导开发 CRISPR-GPT 与通用生物医学 AI 科学家 Biomni，完成 a16z 领投的 1350 万美元种子轮融资。长期深耕 AI × 生物学的可规模化落地。
⚡袁博：临港实验室 AI for Health 方向负责人，哈佛大学生物医学博士（师从 Chris Sander 与 Aviv Regev）。曾任默沙东AI副总监，并先后在Google DeepMind与Google Brain任研究科学家。致力于将大模型应用于国家级真实世界临床数据，推动 AI 赋能药物开发与精准健康管理的规模化落地。
常驻嘉宾
🧪 小橙：生物物理学博士，专注于化学生物学与肿瘤靶向治疗。目前致力于新型靶向癌症疗法的开发，并正在推动AI和精准医疗在临床医学中的应用。
🧠 小水博士：神经生物学博士，博士后研究员，研究神经退行性疾病中的细胞死亡机制，擅长干细胞、类器官建模与活细胞成像，同时深度应用 AI 进行疾病的机制研究。
（鸣谢斯坦福大学Loh Kang Yong在本期播客准备期间的讨论和帮助）
