我们共有六个孩子，最大的孩子12岁。他们中还没有一个人拥有手机，也没有人问过我们“人工智能是否会毁掉他们的生活”。

事实上，人工智能确实有可能毁掉他们的未来。他们会了解到：那些开发最强大人工智能系统的专家曾警告说，这项技术可能会以我们目前还无法控制的方式变得危险；他们会听到一些预测，指出他们未来可能想从事的工作可能会消失；他们还会听到关于“真相”、“权力”以及“我们的制度是否能够跟上人工智能发展的步伐”的各种争论。

我们无法告诉他们这些担忧都是无稽之谈……因为我们并不认为这些担忧是错误的。

然而，另一个更大的危险正悄然逼近：随着关于人工智能的讨论变得越来越悲观，我们可能会过于关注可能发生的问题，而忽视了那些已经开始好转的积极趋势。

这并不是在鼓励我们自满——这些风险确实存在，因此需要立即采取行动。我们需要的是一种“务实的乐观主义”（即既认识到风险，又对未来保持希望的态度）。

我们从事的是一个充满失败风险的领域：我们致力于研究疾病，试图找出可能对人类有效的药物。作为药物研发的前线工作者，我们已经开始看到人工智能正在改变这个行业的运作方式。

药物研发历来就是一项充满挑战的任务：历史上，大约有90%的候选疗法在进入人体试验阶段时就会失败；一种成功的药物可能需要十年甚至更长时间才能研发出来，而且研发成本高达数十亿美元。但这些统计数据掩盖了真正的代价——每一种失败或未能上市的药品，都意味着还有患者仍在等待治疗的机会。

在现代药物研发过程中，科学家们通常是从生物学理论出发，寻找可能影响疾病进程的分子，然后对这些分子进行测试……但绝大多数情况下，他们最终会发现自己的假设是错误的。而人工智能正在改变这一现状。

我们近距离见证了人工智能如何成倍放大人类在洞察与发现方向上的这一转变。最近，我们看到一个研究团队利用人工智能从头设计抗体，针对医学界一些最棘手的靶点，开辟了曾令制药业一些最顶尖团队束手无策的路径。在附近，另一个仅有五名科学家的团队利用人工智能驱动的实验系统，在不到六个月的时间里，从一种具有挑战性的新药构想，推进到在灵长类动物身上展示出我们认为独一无二的抗癌能力。按常规，这类雄心勃勃的项目需要专家团队耗费数年时间。

正在改变的，不仅仅是可供我们预测人类生物学的工具。改变的是发现过程本身的速度：提出构想、构建、在物理世界中测试、从结果中学习，然后重新开始。科学方法本身正开始加速，科学探索的数量、每一美元支出所能推动健康进步的机会，正开始规模化。

上个月，默克和莫德纳报告称，一款针对黑色素瘤的个性化癌症疫苗显著延缓了疾病扩散。这一结果本身就非同寻常，相关研究已在其他场景中展开。我们尤其感到兴奋的是，这些不断增长的临床证据，结合人工智能工具和自动化实验室，能够向更多竞争者敞开这一领域的大门。证据降低了这一路径的不确定性，而这些工具又能降低推进它所需的成本和时间。二者结合，可以把更多团队和更多资本带入我们抗击癌症的斗争，并以前所未有的速度扩大有待测试的有前景构想的数量。我们才刚刚起步。

任何声称 AI 已解决药物研发难题的人，都是在兜售产品。去年，63 家公司共有 117 个 AI 赋能的药物项目进入人体试验阶段，却没有一个获批。生物学让数代杰出科学家折戟沉沙，AI 也无法废除生物学规律。模型会出错，药物会失败，患者的反应总会以无人预料的方式出现。

但我们看到了绿芽，看到了方向的显著重新校准，而非终点的到达。在对抗疾病、改善人类健康的战役中，方向才是制胜关键。AI 正开始为我们提供寻找这一方向的更好途径。

这才是我们乐观的根源。并非因为我们认为围绕 AI 的危险被夸大了，也非因为医学即将变得轻而易举。我们两者皆不信。这源于我们目睹一项技术开始改变一个历史上进展极其缓慢的领域。

我们的孩子将继承这一切。他们将生活在我们正在争论的动荡之中，也将面对我们无人预料的其他动荡。他们理应拥有认真对待这些风险的领导者，拥有愿意在后果未全知、最危险后果尚未不可逆转前就采取行动的机构。他们也理应知晓，此刻还发生了什么。

曾经无法理解的疾病，正揭示更多秘密。机器如今能搜寻人类大脑独自无法发现的可能性。药物正以不同方式被设计。那些因过于罕见或复杂而无法获得足够关注的疾病，正变得更易攻克。

如果这一切开始产生复利效应，我们的孩子继承的人类健康基线，将有别于我们自己继承的基线。

我们尚不知 AI 将从孩子们这一代夺走什么。但从我们的视角看，我们开始看到它可能给予他们的东西。那也是一个值得讲述的故事。