谷歌DeepMind联合创始人Demis Hassabis荣获诺贝尔奖展示了人工智能在科学领域的前景

本周，人工智能在诺贝尔奖中引起了轰动。AI先驱约翰·霍普费尔德和杰弗里·辛顿因他们在机器学习领域的突破性成就而荣获2024年物理学奖，这些成就推动了当今的人工智能繁荣。昨天，谷歌深度思维公司的德米斯·哈萨比斯和约翰·朱姆珀以及华盛顿大学生物化学教授戴维·贝克因发现预测和设计新型蛋白质的技术而获得化学奖，这一技术可能会彻底改变治疗药物的制造方式。

一个五十年的梦想

诺贝尔化学奖委员会主席海因ер·林克说，在新闻稿研究人员获得化学奖“实现了50年前的梦想。”这个梦想实际上是之前诺贝尔奖得主、化学家克里斯蒂安·安芬森的愿景，他在1973年提出，仅通过了解其DNA序列就可以预测蛋白质的形状。这一观点的一个推论是，可以通过操纵DNA设计具有特定功能的蛋白质，因为蛋白质的功能主要由其形状决定。

实现这一梦想的进展始于2003年，当时Baker使用蛋白质中发现的20种不同氨基酸设计出了与任何已知蛋白不同的新蛋白。然后在2020年，Hassabis和Jumper利用他们的机器学习模型AlphaFold2取得了令人震惊的突破，该模型使他们能够预测研究人员已经识别出的大约两亿个蛋白中的几乎所有结构。据新闻稿称，此后已有来自190个国家的超过两百万人使用了这一模型。

对于哈萨比斯来说，这个奖项是他职业生涯的一个圆满时刻，他最初通过教会计算机掌握围棋等游戏开始了他的人工智能研究，但一直梦想着更大的目标。更重要的是，这代表了人工智能能够为人类提供的最好的东西。

从远景到科学的最高奖项

十多年前，哈萨比斯就展望了一个未来，在这个未来中，AI模型将会取得重大的科学突破。2014年，当他的人工智能实验室DeepMind仍然主要专注于教会机器玩游戏，并且刚刚被谷歌收购之后，哈萨比斯告诉了MIT科技评论关于他对“AI科学家”的愿景。

“但哈萨比斯在谈到超越现有产品的算法调整，去探索更远的领域时听起来更加兴奋，”文章写道，在提到人工智能如何被用来优化YouTube的推荐或提升公司的搜索能力之后。“他梦想着创造能够生成和测试关于疾病的新假设的‘AI科学家’。”

DeepMind自2016年开始研究蛋白质折叠问题，到2018年时凭借AlphaFold的第一个版本获得了奖项。两年后，该公司推出了AlphaFold 2，在2022年7月宣布成功预测了几乎所有的已知蛋白质。今年早些时候，作为Google DeepMind运营的研究实验室发布了AlphaFold 3，据称它可以预测蛋白质与DNA、RNA及其他多种分子的相互作用，并且相对于之前的模型在准确性方面有了显著改进。

总体而言，这对哈萨比斯来说是一项了不起的成就——同时也清楚地展示了人工智能正在以多快的速度被开发和改进。十年前，这一切还只是一个愿景。本周，这一突破成为了现实，其影响已遍及世界各地，并且刚刚获得了科学领域的最高奖项。

人工智能最积极的影响

虽然在许多行业中使用人工智能模型存在争议——一些企业高管对当今人工智能软件能够带来财务回报的价值表示怀疑——但人工智能在科学发现中的影响已经开始显现，AlphaFold等突破性成果已经证明了这一点。我经常被问及人工智能对人类有哪些积极的影响，或者我认为人工智能最令人兴奋的应用方式是什么。我的回答始终是科学研究和医学突破。

这个夏天，由剑桥科学家开发的一种AI模型在预测阿尔茨海默病进展方面的准确率达到82%，超过了临床测试。几种通过人工智能发现的药物已经进入了一期和二期试验，包括上周Recursion公司的一款癌症治疗药物。

人工智能在药物发现和医学等领域的成功远非确定或没有偏见等问题，但它显然是一个值得追求的目标，一些早期的成就也值得庆祝。

接下来是更多的人工智能新闻。

萨奇拉佐罗
sage.lazzaro@咨询师.fortune.com
sagelazzaro.com

新闻中的人工智能

亚马逊利用人工智能向送货司机显示应取哪些包裹。名为视觉辅助包取技术（VAPR），该公司正在将其送货卡车配备的新技术将用绿色或红色灯光突出显示包裹，以指示哪些包裹是当前停车点需要配送的。此外还会有音频提示，以便司机知道他们选择了正确的包裹。亚马逊希望这项技术能让流程变得更加轻松和高效，消除司机在车厢内翻找包裹的需求。您可以在中阅读更多内容。TechCrunch.

OpenAI预计到2026年可能亏损高达14亿美元，并且要到2029年才能实现盈利。那根据一个故事在《信息》杂志的一篇文章中引用了OpenAI的财务文件。该公司预计到本十年末将花费超过2000亿美元，其中大部分资金用于训练新的AI模型。总亏损可能在2023年至2028年间达到440亿美元。该文档还显示，OpenAI预计到2029年收入将达到1000亿美元，其中ChatGPT将继续占据销售额的大部分。然而，该公司目前的资金消耗情况被认为低于一些早期新闻报道中的预测，在2024年上半年只花费了约3.4亿美元，并且在最近一轮66亿美元融资之前的资产负债表上仍然显示有10亿美元现金，这轮融资将公司的估值定为1570亿美元。

Anthropic通过新的API将批量处理成本减半使用消息批量API，Anthropic表示开发人员可以发送每批多达10,000个查询，这将比标准API调用便宜50%。处理将在24小时内完成，为那些不敏感于时间的任务提供了一种节省成本的方法。新的API现已适用于Claude 3.5 Sonnet、Claude 3 Opus和Claude 3 Haiku，并提供了针对大型语言模型的主要问题之一——推理成本高昂的解决方案。您可以在此了解更多详情：VentureBeat.

广告商调整他们对人工智能的期望，因为早期的努力没有达到预期。在初期的大量炒作之后，业界开始感到怀疑，并且越来越多的人认为许多针对广告商的新人工智能工具并没有带来他们所期望的巨大飞跃。商业内幕网报道指出，在纽约的广告周上，这种变化已经显而易见，当时“业内人士似乎谈论人工智能的局限性与承诺一样多。”然而，大型机构仍在计划对人工智能进行重大投资。

人工智能的实施一直是一团糟，或者至少是一个非凡的挑战。那根据一项调查显示我这周写的特性介绍对于Mercury的Meridian杂志，我深入探讨了企业在将人工智能融入产品和内部流程时所面临的诸多挑战。举例来说，公司正努力应对炒作的影响、确定AI适用的具体场景、处理快速变化的法规、保护其IT架构免受AI泛滥的影响、解决幻觉问题，并且还要面对各种复杂的版权、安全、隐私和合规性问题。而这还只是技术挑战之外的问题。

关于AI的命运

独家：Zoom首席执行官袁征表示，Zoom的未来不是视频，而是工作领域的AI——但它能挑战微软和谷歌吗？—沙伦·戈德曼著

美国希望阻止谷歌垄断新兴的人工智能搜索市场——大卫·梅耶尔撰

新诺贝尔奖得主、人工智能教父杰弗里·辛顿表示，他对他的学生解雇OpenAI首席执行官山姆·阿尔特曼感到骄傲。 —克里斯蒂安·赫岑纳著

温网将在网球比赛中驱逐线审，结束了147年的历史，并转向使用人工智能替代 ——普拉塔娜·普拉卡什

惠而浦CIO表示，从物联网炒作周期中吸取的教训可以应用于生成式人工智能—约翰·凯尔

AI日历

10月22-23日：TedAI，旧金山

10月28-30日：语音与人工智能，弗吉尼亚州阿灵顿

11月19-22日：微软ignite大会，芝加哥

12月2日-6日：AWS re:Invent，拉斯维加斯

12月8-12日：神经信息处理系统（NeurIPS）2024，温哥华，不列颠哥伦比亚省

12月9-10日：福布斯大脑风暴AI，旧金山（注册）这里)

AI焦点数字

20,000到34,000

这就是每天与Rabbit R1互动的用户数量——这款价值200美元的人工智能设备可以作为数字助理使用，执行诸如叫uber之类的操作——根据……一个采访与首席执行官吕杰斯在Decoder播客节目中。在此期节目中，吕杰斯对之前的报道进行了反驳来自原句，没有额外信息需要翻译或添加注释。快公司他说该公司每天只有5000名活跃用户，但他告诉出版物的是，在任何给定时刻都有5000人在使用R1，而不是每日的数字。快公司修正了其文章。整个采访是一场关于这种新型设备、人工智能的未来方向以及当R1连接的用户所使用的服务（如Spotify、Uber等）决定不再希望该公司作为中间商时会发生什么的有趣且有时激烈的对话。