仅2天！谷歌AI破解十年谜题，锁定救命药人类全失手（

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十年前，人们喊「嘿，谷歌」，只是为了查天气、找资料如今，同样的呼唤，却可能换来一场足以改写科学史的回答谷歌正在测试一种全新的角色：「AI联合科学家」它不满足于做你的数字秘书，而是走进实验室，和顶尖研究员并肩工作。

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更惊人的是，它只需短短几天，就能提出科学家多年实验才确认的假设；几条指令，就能筛选出潜在的救命药物这听起来像科幻，可它已经在真实实验中发生药物再利用：AI胜过专家十年经验？在医学研究里，药物再利用一直是热门却棘手的赛道：已有药物能否被赋予新使命，用来治疗原本毫无办法的疾病？

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斯坦福大学的肝病学者Gary Peltz就选择把这一问题抛给谷歌的「AI联合科学家」他们的目标是肝纤维化——一种肝脏因损伤而逐步硬化的病症，目前几乎没有有效疗法Peltz团队给AI下达任务：从文献中寻找能作用于表观遗传调控器的现有药物。

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这些蛋白质决定基因如何开关，却不改变DNA本身几天推理后AI交回了3种候选药物；Peltz又凭经验补充了2种五种药物一同被放入实验室，检测它们对肝细胞纤维化模型的效果结果让人瞠目结舌：AI选中的两种药物成功显著减轻纤维化，还显示出促进肝细胞再生的迹象。

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；而人类研究者挑选的两种，却完全无效。

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AI推荐的药物（Suggested 1、2）在实验中显著降低了成纤维细胞活性，表现出抗纤维化效果；而科学家自行挑选的药物并未显示出同等效果最终，团队把目光锁定在一种抗癌药Vorinostat上——它在实验中表现最亮眼，如今正准备进入临床试验阶段。

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在实验室的首秀中，AI就给了人类科学家当头一棒：不是靠运气，而是凭推理与数据，找到了真正有潜力的「救命药」细菌进化谜题：AI提前交出「标准答案」如果说在药物再利用上，AI只是展现了筛选能力，那么在微生物学研究中，它更像一个思维敏锐的推理家。

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2023年，帝国理工学院的微生物学家José Penadés与Tiago Costa曾发现，一些寄生性DNA碎片能够「搭便车」，借助入侵病毒的尾部在细菌群体间传播但奇怪的是，这种机制似乎只在特定宿主中存在。

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那么，为何同样的DNA碎片，会出现在完全不同类型的细菌中？多年的实验工作，始终没有给出明确答案于是，研究团队决定把这一难题交给谷歌的「AI联合科学家」他们把数据、背景论文，以及核心问题一并输入，要求AI给出可能的解释。

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传统科研流程vsAI联合科学家：帝国理工团队花费近10年才逐步验证的细菌DNA传播机制，AI在两天内就生成并排序出相同假设，并提出额外可验证的新思路两天推理之后，AI提交了一系列假设，其中最具说服力的答案是：。

这些DNA碎片不仅能利用自身宿主的病毒尾巴，还能劫持邻近细菌的病毒尾巴来完成跨物种传播这一推测让Penadés团队震惊，因为他们的未发表数据早已暗示过这种机制换句话说，AI在短短两天里获得了他们多年实验才得到的结论。

Penadés在接受采访时直言：我当时甚至怀疑AI入侵了电脑，偷看了我们的数据。更出乎意料的是，AI提出的「次优假设」也正在被验证。它认为这些DNA片段可能通过细菌之间的直接接触实现转移。

图中的蓝色部分展示了一个实验研究流程，该流程导致了在细菌物种间发现DNA转移橙色部分展示了AI如何迅速得出相同的结论对比实验也揭示了差距：研究者同时测试了其他通用大模型，包括OpenAI、Anthropic、DeepSeek，甚至谷歌的Gemini 2.0，但它们都没能提出与实验结果吻合的机制。

唯有这套「联合科学家」系统精准命中在Costa看来，这正说明AI不只是「拼接旧知识」，而是真正具备了推理和生成新假设的能力他说：我们多年辛苦的实验工作，它在两天内就走完了AI如何学会「像科学家一样思考」？。

相比通用大模型，谷歌的「AI联合科学家」最特别的一点在于——它不是一个「单体大脑」，而是一支由多个虚拟研究员组成的团队在这个系统里，每个智能体都有明确分工有的负责天马行空地提出假设；有的扮演批判者，不断挑刺；有的进行修订与优化，把模糊点补全；还有专门的排序者，对不同假设打分排名。

最上层，则有一个「监督者」像首席科学家一样，统筹目标、分配算力、决定是否调用外部数据库与科研工具。整个过程更像是一场学术讨论会，而不是一问一答的对话。

谷歌「AI联合科学家」的工作流程：科学家输入研究目标，监督者将任务分配给不同的智能体，经过生成、反思、演化、检查等多轮迭代后，形成研究假设与方案，并可结合科学家的反馈不断优化这种多轮迭代 内部竞争的架构，保证了最终输出不是一时兴起，而是经过了多轮推敲、优中选优的产物。

更关键的是，它改变了科研流程在传统实验中，研究者需要先提出假设，再花费数年去验证；现在，AI可以在几天内生成多个合理假设，研究者只需挑选最有潜力的进行验证这种「前置推理」大大降低了试错成本，让科学家的时间真正用在「确认」而不是「盲找」。

与此同时，类似的科研AI系统也在全球涌现。斯坦福的Virtual Lab尝试用语言模型自动生成实验设计。

非营利组织FutureHouse在搭建开放科研助手可以预见，一场关于「谁来做科学发现」的竞赛，已经悄然拉开帷幕发现者还是助手？AI科研的争议与前景在斯坦福和帝国理工的实验中，谷歌的「AI联合科学家」展示了令人震惊的推理与发现能力。

但围绕它的角色定位，也存在显著争论：它究竟是「真正的科研伙伴」，还是仅仅是一个高级辅助工具？支持派