「AIがすべての病気を治愈する。」
この言葉はGoogle DeepMindのCEO Demis Hassabisの口から、Google I/Oのメインステージで語られた。
The VergeのVictoria Songは率直なタイトルの反論記事を書いた：「すべての病気を治愈する、だと？そんなに急がないで。」
私はVictoriaの判断に同意するが、違う角度から言いたい：なぜこの種の話が業界に与える害が、一般大衆に与える害より大きいのか。
これは初めてではないし、最後でもない
AI「すべての病気を治愈する」の物語は少なくとも5年間循環している：
- 2021年：AlphaFoldがタンパク質折りたたみ問題を解決、メディアは「薬物発見が革命される」と報道
- 2023年：AIが新規抗生物質を発見、メディアは「スーパーバクテリアが救われる」と報道
- 2025年：AI支援臨床試験設計、メディアは「新薬開発期間が80%短縮される」と報道
- 2026年：Demis Hassabisが「AIはすべての病気を治愈する」と発言
毎回部分的に真実＋大量の誇張。タンパク質折りたたみは確かに解決されたが、「すべての病気を治愈する」の間には10以上の溝がある。
問題はAIの能力ではなく、物語のスケールにある
DeepMindはAI＋医療分野で本当に素晴らしい仕事をしている。AlphaFoldは本物、AlphaMissenseは本物、薬物発見での進捗も本物だ。
しかし「すべての病気を治愈する」という発言の問題は、AIにできないことではない——おそらく50年後に振り返れば、AIは確かに医学的進歩を大幅に加速させたかもしれない。
問題は：「すべての病気を治愈する」と言うとき、「治愈する」と「すべて」の定義を再定義している。
- アルツハイマー病の原因は今も完全には理解されていない
- ほとんどの癌の不均一性は、「癌を治愈する」が実際には「数十の異なる病気を治愈する」ことを意味する
- 希少疾患の患者は少なすぎて、商業インセンティブが研究開発を駆動するのに十分ではない
- 医療システムへのアクセシビリティ——薬があっても、どれだけの人が使えるのか？
これらは技術的な問題ではない。生物学、経済学、社会学の問題だ。AIはこれらの問題を解決できない。少なくとも「より大きなモデルをトレーニングする」方法では。
起業家と投資家への誤導
この話の最も有害な側面は、起業家と投資家に非現実的な期待を作り出すことだ。
AI医療スタートアップの創業者として、DeepMindのCEOが「AIはすべての病気を治愈する」と言うのを聞くと——自分の赛道に無限の可能性があると思う。そして発見する：
- FDA承認プロセスはAIを使ったからといって速くならない
- 第相臨床試験の失敗率はモデルの参数量が大きいからといって低くならない
- 病院の調達は人生を疑うほど長い
そしてburn rateが尽き、会社が閉じる。AIがうまくいかないから失敗したのではない。物語に騙されたから失敗したのだ。
DeepMindの仕事を尊敬している
繰り返すが：DeepMindのチームは本当に重要な研究をしている。AlphaFoldは構造生物学のルールを変えた。これは間違いない。
しかし幹部の公式発言は、テクノロジー業界に常见的な過剰約束に increasingly 似てきている。この発言の副作用は：
AI医療に対する一般大衆の期待を科学的現実から引き離し、困難な仕事をしている本当の研究者を非現実的な期待で押し潰す。
助言
次回「AIがXを治愈する」と聞いたら、3つの質問をしよう：
- どの具体的なXを話しているのか？ 「すべての病気」は具体的でない。「アルツハイマー病」は具体的だ。
- 研究室から臨床までどれくらいかかるか？ 通常10〜15年。
- 科学研究をしているのか、資金調達のスピーチをしているのか？ この2つのシナリオでの「治愈」の意味は完全に異なる。
AIは医学を変える。这一点は疑いない。
しかし「すべての病気を治愈する」は科学的予測ではない。それはPRスローガンだ。
違いは重要だ。
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