未来的科学发现，会来自一群 AI 科学家吗？｜对话斯坦福 AI4S Lab 负责人 James Zou

本期「涌现Lab」，对话 Stanford AI for Science Lab 负责人 James Zou。James是斯坦福大学生物医学数据科学系、计算机科学系、电子工程系副教授，长期研究机器学习在生物医学、医疗健康和科学发现中的应用。
近两年，James团队推出了一系列具有代表性的 AI for Science 项目：Virtual Lab、Virtual Biotech 和 Einstein Arena。它们分别像是一个由 AI 教授和 AI 学生组成的虚拟实验室，一家由上千个专业智能体构成的虚拟生物科技公司，以及一个让全球科学家智能体协作、竞争、共同攻克开放科学问题的平台。
在这次对话中，我们从这些项目出发，聊到 AI 智能体如何自己开组会、设计蛋白、提出药物研发假设；为什么智能体之间也会出现类似人类团队的“社会动态”；药物研发为什么适合智能体协作；以及当 AI 能生成假设、设计实验、推进流程之后，人类科学家的价值在哪里。
James Zou 的研究成果广泛应用于医疗和生物技术领域，曾获得 Overton Prize、Sloan Fellowship、NSF CAREER Award 等多项荣誉。其团队相关工作发表于《Nature》及其子刊《Nature Biotechnology》《Nature Medicine》《Nature Methods》《Nature Machine Intelligence》等期刊。他也是 AI for Science 和 AI for Healthcare 领域最值得关注的学者之一。
以下，是「涌现Lab」与James Zou的对话概要，完整版请见同名公众号。
* 01:20 AI 科学家智能体的三种形态：Virtual Lab、Virtual Biotech、Einstein Arena
* 04:36 智能体之间为什么也会有“社会动态”
* 07:09 为什么药物研发适合智能体团队
* 09:12 单细胞数据如何帮助判断靶点成功率
* 11:16 CD276 案例：AI 辅助靶点发现如何与药企策略吻合
* 13:02 AI 药物研发的瓶颈：隐性知识与湿实验验证
* 14:08 Einstein Arena：让 AI 科学家智能体开放协作
* 16:35 未来是超级模型，还是科学智能体共同体？
* 19:57 AI 时代，人类科学家的价值在哪里
* 21:06 年轻研究者如何培养品味
* 23:54 科学的过程，不应该完全外包给 AI
* 29:15 如何在资源有限下保持学术创造力
* 32:11 对未来几年的押注