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斯坦福医学院的研究人员开发了一种 人工智能驱动的虚拟实验室，已经展现出巨大潜力：他们的虚拟科学家团队仅用几天时间，就生成了改进 COVID-19 疫苗的新思路。
詹姆斯·邹（James Zou）博士，斯坦福生物医学数据科学副教授，领导了这一研究。他表示：
“好的科学往往依赖深度的跨学科合作，不同背景的人共同思考和解决问题。但这也是科研中最大的瓶颈之一。”
“与此同时，AI 代理系统（基于语言模型的主动型 AI）正在快速发展。它们不仅能问答，还能检索数据、使用工具，并通过人类语言彼此协作。”
邹的团队因此训练这些 AI 模型，让它们模仿最牛科学家的思维方式：
批判性思考问题
针对研究问题提出不同解决方案
交流并形成可测试的假设
邹说：
“世界上不乏亟需科学解决的难题，而虚拟实验室可以加速解决方案的产生。”
研究团队首次考验虚拟实验室时，让它提出针对新冠病毒（SARS-CoV-2）的新型疫苗策略。
结果：
AI 团队放弃了传统的抗体思路，而是提出 纳米抗体（nanobody） 方案。
纳米抗体比传统抗体更小、更简单，计算建模时更稳定，设计也更具可行性。
实验室科学家 约翰·朴（John Pak） 的团队在现实实验中合成了这些纳米抗体，发现它们不仅结构稳定，还能高效结合新冠病毒新变种，比现有抗体效果更好。
测试结果显示：这些纳米抗体也能结合 5 年前武汉最早的毒株，具有成为 广谱疫苗 的潜力。
邹表示，目前他们正将实验数据反馈给虚拟实验室，进一步优化分子设计。
一个项目的流程：
人类研究者向 AI 主任研究员（AI Principal Investigator, AI PI） 提出科学问题。
AI PI 决定需要哪些子代理（例如免疫学、计算生物学、机器学习等），并分配角色。
每个项目中都会有一个“批评者”代理，专门指出漏洞、提醒常见陷阱、提出建设性批评。
虚拟科学家可使用各种工具，例如蛋白建模系统 AlphaFold。
他们会开团队会，也能进行“一对一”交流，但这些虚拟会议只需几秒或几分钟即可完成。
邹打趣道：
“等我喝完早晨的咖啡，他们已经开了上百场研究讨论会。”
此外，AI 科学家不会疲惫、不需要休息，能并行处理多个任务。人类团队只需在约 1% 的情况下干预，主要是预算控制，防止提出不切实际的想法。
研究人员正尝试让 AI 科学家重新分析已有的生物医学数据集，发现新的规律。
这些 AI 有时能提出 超越人类已发表成果的新见解。
研究团队期待将虚拟实验室应用于更多科学问题，加速创新。
邹总结道：
“生物和医学的数据极其复杂，我们才刚开始探索。AI 科学家常常能发现超出人类研究者的结论，这非常令人兴奋。”
稍后会有顾问老师反馈评估结果