ยักษ์ใหญ่เทคโนโลยีมองว่า AI สามารถรักษาโรคมะเร็งได้ แต่ซีอีโอของ Eli Lilly พบว่าเทคโนโลยีนี้ ‘ไม่ได้ดีเป็นพิเศษ’ ในการแก้ปัญหาชีววิทยาหรือเคมี

(SeaPRwire) –   การตามหาเคลื่อนไขสำหรับมะเร็งมีมาหลายพันปี ความวิจัยที่รู้จักกันตั้งแต่ยุคแรกๆ เกิดขึ้นในอียิปต์โบราณ โดย Imhotep หมอและสถาปนิกของกษัตริย์ Djoser ได้อธิบายเกี่ยวกับเนื้องอกในมนุษย์บนแผ่นปาปิระราวปี 2600 ปี ค.ศ. 

ปัจจุบัน ผู้นำเทคโนโลยีจำนวนมากกำลังสรรเสริญ AI ว่าเป็นกุญแจในการแก้ปัญหา Medical Mystery ที่ทำให้หมอสับสนมาหลายพันปี นี่คือสิ่งที่ประธาน Ruth Porat กล่าวเมื่อเดือนตุลาคมที่แล้ว และนี่เป็นเหตุผลที่ CEO of Anthropic คือ Dario Amodei คิดชื่อว่า “” ซึ่งสะท้อนถึงความมองของเขาว่า AI จะเร่งความก้าวหน้าในทางการแพทย์ แต่บางคนในวงการแพทย์คิดว่าคำพยากรณ์นี้มีการประเมินเกินจริงอย่างน้อยเล็กน้อย

ในการสัมภาษณ์เมื่อเร็วๆ นี้บนกับ Derek Thompson CEO of Eli Lilly คือ David Ricks กล่าวว่า AI ยังห่างไกลจากการรักษามะเร็ง

“ถ้าคุณขอให้พวกมันแก้ปัญหาในวิชาชีววิทยา или เคมี พวกมันไม่ค่อยเก่งเท่าไร” เขากล่าว “พวกมันถูกฝึกด้วยภาษามนุษย์ ไม่ใช่ภาษาเคมี ฟิสิกส์ และชีววิทยา”

หนึ่งในเหตุผลที่การลงทุนใน AI ถึงระดับ纪录สูงสุด ซึ่งแข่งขันได้กับ GDP ของบางประเทศ คือความเชื่อว่าเทคโนโลยีนี้สามารถทำให้เกิดความก้าวหน้าทางวิทยาศาสตร์รvolutionary ในระหว่างการแจ้งข่าวของประธานาธิบดี Donald Trump ในโครงการ Stargate Project เมื่อปีที่แล้ว — การลงทุน 500 พันล้านดอลลาร์ในโครงสร้าง AI ผ่านปี 2029 — ประธานกรรมการ Larry Ellison กล่าวว่าโครงการนี้สามารถนำไปสู่วัคซีนป้องกันมะเร็ง ซึ่งสามารถจัดทำได้ใน 48 ชั่วโมงเท่านั้น 

ความเป็นจริงปัจจุบันของการวิจัย AI เกี่ยวกับมะเร็ง

แม้ว่า Ricks มีความสงสัยบางอย่างเกี่ยวกับความสามารถในการวิจัยวิทยาศาสตร์ของ AI แต่โมเดล AI หลายๆ ตัวได้ทำการก้าวหน้าได้อย่างมากในการวิจัยมะเร็ง ตัวอย่างเช่น โมเดล Sybil AI ของ Harvard ในปี 2023 สามารถพยากรณ์ความเสี่ยงเกิดมะเร็งปอดในช่วง 6 ปี

และโมเดล AlphaProteo ของ Google DeepMind ได้ประสบความสำเร็จในการออกแบบ protein binders ที่เป้าหมายไปที่โมเลกุลบางชนิด รวมถึงโมเลกุลที่เกี่ยวข้องกับมะเร็ง ในความเป็นจริง Eli Lilly ใช้ AlphaFold ซึ่งเป็นระบบ AI อื่นๆ ที่พัฒนาโดย Google DeepMind และรักษาจุดพันธมิตรกับ Google DeepMind

แต่ Ricks กล่าวว่าความสามารถของ AI ปัจจุบันยังเป็นเพียงหยดน้ำในถังเทียบกับความต้องการในวิจัยวิทยาศาสตร์เพิ่มเติม “เราสามารถให้เครื่องคอมพิวเตอร์ทำนายสิ่งต่างๆ ได้ดี เช่น ทำนายโครงสร้างของโปรตีน” เขากล่าว “แต่นี่เป็นเพียง 1 ใน 1,000 ปัญหาที่เราเผชิญในขั้นตอนการค้นหาเภสัช” 

CEO of Eli Lilly กำลังวางเดิมพันลงในโมเดล AI ที่สร้างขึ้นสำหรับจุดประสงค์เฉพาะเพื่อทำให้เกิดความก้าวหน้าทางวิทยาศาสตร์ ในระหว่างสัมภาษณ์ เขาเน้นว่า LLM ส่วนใหญ่ไม่สามารถ掌รณีรายละเอียดที่จำเป็นในการจัดการกับชีววิทยา ซึ่งเขาคิดว่าโมเดลที่ถูกฝึกด้วยข้อมูลขั้นสูงและเฉพาะเจาะจงสามารถทำได้ในวันหนึ่ง

“อนาคตที่นี่คือการสร้างโมเดลเพิ่มเติมสำหรับปัญหาการทำนายที่จำกัดเหล่านี้ เพราะชีววิทยาไม่เหมือนภาษามนุษย์ ไม่ปฏิบัติตามกฎเดียวกันในทำนองเดียวกัน” เขากล่าว โดยคล้ายกับ AlphaFold และ AlphaProteo ของ Google DeepMind

ถึง如此 Ricks ยังคิดว่ามนุษย์ ไม่ว่าจะมี AI หรือไม่ ก็ยังห่างไกลจากการวิจัยและพัฒนาทางชีววิทยา แม้ว่าจะมีความก้าวหน้าในทางการแพทย์แล้ว “เราเปรียบเสมือนเด็กเล็กในภาษาชีววิทยา” เขากล่าว