新薬研究開発の方向性は？人工知能はどのように発展するのでしょうか?トップ科学者の意見

昨日は第4回世界トップ科学者フォーラムの2日目でした。世界トップの科学者たちがオンラインとオフラインで現在の世界のホットな話題について議論し、デュアルカーボン目標の達成方法、新エネルギーの未来、新薬の研究開発が人類にさらに利益をもたらす方法、人工知能の発展の仕方などを探りました。

技術は二重炭素問題を解決する主な手段である

カーボンニュートラルとカーボンピークは、現在最もホットな話題となっています。炭素排出量、排出、炭素循環を科学的に削減する方法が、トップクラスの科学者の焦点となっています。

11月2日午前に開催された「世界トップクラスの科学者による炭素会議：デュアルカーボンガバナンスフォーラム - 「デュアルカーボン目標」への技術的道」では、1997年ノーベル物理学賞受賞者のスティーブン・チュー氏や2015年マッカーサー天才賞受賞者のペイドン・ヤン氏などの科学者が、科学技術、地球、海洋、経済など多角的な観点から詳細な議論を行った。

チュー・ディユアン氏は世界トップ科学者協会の副会長であり、元米国エネルギー長官。近年は新エネルギー電池の研究開発に携わっている。彼は、人類が直面している主なリスクは気温上昇であり、それが一連​​の課題をもたらし、それを解決する主な方法は温室効果ガスの排出を削減することだと考えている。

良いニュースは、クリーンエネルギーが急速に発展していることだ。「10年から20年後には、より多くのクリーン電力を利用できるようになり、将来的にはその割合が60％に達することを期待しています」と彼は語った。

楊培東氏はナノ粒子ベースの太陽電池と「液体サンシャイン」として知られる人工光合成装置を開発した。彼は、もし人類が光合成をシミュレートし、二酸化炭素触媒とナノマテリアル技術を使って水を分離することができれば、無限のクリーンエネルギーを生み出すことができるだろうと示唆した。

中国科学院院士の焦念志氏は、海洋の観点から、海洋を通じて二酸化炭素排出量を削減し、さらには二酸化炭素排出量をマイナスにする方法を分析した。

円卓フォーラムでは、トップクラスの科学者が全員一致で、テクノロジーが二重炭素問題を解決する主な方法であることに同意しました。低炭素エネルギーの配置が進むにつれて、先進的な低炭素テクノロジーとデジタルテクノロジーは、変革を成功させるための確固たる保証となります。

未来エネルギー開発フォーラムでは、他の科学者らが新エネルギーの可能性と将来について議論した。 2019年のノーベル化学賞を受賞したスタンリー・ウィッティンガム氏は、電池の製造には大量のコバルトやリチウム材料が消費され、リサイクルできない場合は廃棄物も発生すると指摘した。彼は、リチウム電池の価格は将来的に上昇する可能性があり、リチウム電池のリサイクルはできるだけ早く計画されるべきだと考えています。

2018年エニ・フロンティア・エネルギー賞受賞者の王忠林氏も海洋に目を向けている。 「理論上、山東省ほどの広さの海域で、中国全体の電力消費ニーズを満たすことができる」と彼は述べた。これを実現する方法は摩擦ナノ発電機であり、従来の潮力エネルギー開発方法とは異なり、海洋エネルギーの低周波、低振幅のゆっくりとした波を利用して、持続可能な長期開発を行い、さまざまなサイクルの使用ニーズに適応できる秩序ある高品質のエネルギーを実現するという。

新薬開発は人間中心であるべきだ

人類の最高の知恵をどのように活用して、人間の健康の未来についての洞察を得ることができるでしょうか?世界トップクラスの科学者が集う新薬開発フォーラムでは、学術的思考と産業界のビジョンが同時に重視されます。

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「医薬品開発の過程で、私たちはみなユニークな医薬品を見つけたいと願っていますが、問題は多くの分子が絶えず変化していることです。そのため、抗体の特異性を見ることが重要なのです。」2012年のノーベル化学賞を受賞したロバート・レフコヴィッツ氏は、特殊な抗体と特定の解決策が病気に非常に重要であると指摘した。

しかし、2016年のマッカーサー天才賞を受賞した于金泉氏は、多様な分子の中から候補薬を選ぶことが実は最も難しいことだとも指摘した。しかし、科学研究の意義は、科学の本質から産業の進歩を促進することにあります。そのため、実験段階では、彼の研究成果によって企業は当初の50ステップを5ステップに減らすことができ、試験プロセスを大幅に短縮し、患者にとって治癒の希望を近づけることができると彼は指摘した。

より速く、より強力な医薬品開発を目指して、学界や産業界は新たな技術に注目しており、「バーチャル臨床試験」などの概念が次々と生まれている。この分野の専門家である中国科学院の院士、江華良氏は、人工知能などのコア技術が医薬品の開発期間の短縮や臨床試験での臨床データの収集、モデルの構築に役立つと考えています。しかし、科学者たちは臨床試験における人間の主観的な地位も強調した。

フォーラムでは、新薬開発の市場投入までの道のりに焦点を当てるだけでなく、トップクラスの科学者らが最先端の研究や科学研究の経験も共有しました。

2019年のアルバート・ラスカー臨床医学研究賞受賞者のマイケル・シェパード氏は、まず、医薬品研究のダイナミックな性質を指摘した。「糖尿病など、いくつかの典型的な病気については、人々は一般的に、薬でコントロールできると信じています。しかし、医薬品研究が進むにつれて、病気も同時に進行しており、10年前の発症メカニズムが現時点では進化している可能性があります。」と彼は述べた。では、一連の未知のリスクにどう対処すればよいのでしょうか?シェパード氏は遺伝子工学が技術として持つ可能性を肯定した。

2013年のノーベル化学賞受賞者であるアリエ・ワーシェル氏は、演説でCOVID-19パンデミックと製薬業界におけるコンピューター技術の重要な役割に焦点を当て、「今日私たちが持つ膨大な計算能力は、過去には解決できなかった多くの問題を解決することができます」と述べた。

科学者たちは、どんな新しい方法や技術が使われても、患者が中心にならなければならないと指摘している。今後も、研究に対してオープンな姿勢を保ち、研究を実際の成果に転換することを継続的に推進し、最終的により多くの人々に利益をもたらす必要があります。

次のノーベル賞は人工知能に授与されるのでしょうか？

世界トップクラスの科学者によるデジタル未来フォーラムで、フォーラムの司会者、香港科技大学コンピュータ科学工学部の准教授である陳凱氏が「人工知能は50年後に世界をどのように変えるか」という難しい質問を投げかけたところ、トップクラスの科学者たちは「トップクラスの学生」でさえこの質問に答えるのは難しいだろうと述べた。

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「50年というのは本当に長い時間です。50年前に戻れば、私たちが今経験している世界を想像できなかったかもしれませんし、トップクラスの科学者になることもできなかったかもしれません」。2014年のノーベル生理学・医学賞を受賞したエドワード・モーザー氏は、未来を予測すること、特にこのような中核技術の未来を予測することに関しては、まだほとんど何もわかっていないと語った。

しかし、確かなのは、「50年後には大きな変化が起きるだろう」ということだ。1986年にチューリング賞を受賞したジョン・ホップクロフトは、この推測を「革命」という形でさえ提唱した。

50年後の未来を予測するのは難しいが、ホップクロフト教授は5年という短期的な視点から、今後の人工知能の発展において注目すべき課題を整理した。 「まず、人工知能の発展は因果関係の思考ではなく、ある種の相関関係を強化していることを認識する必要があります。そのため、人工知能のガバナンスは説明可能性と透明性の原則に従い、倫理と道徳に基づいて機械の行動を規制する必要があります。さらに、偏見とプライバシー保護の問題は人工知能の発展においてより顕著になる可能性があります。人工知能が生活の中でより普及するにつれて、法的規範もそれに応じて修正される必要があります。」

2007 年のチューリング賞受賞者であるジョセフ・スファスキー氏の見解では、一定の意思決定能力を持つ現在の弱い人工知能システムであれ、将来の完全な自律性を備えた強力な人工知能であれ、人間の参加と価値を無視することはできない。セキュリティ、倫理、法律などの考慮に基づき、自律型人工知能システムがどのように人間と協力するかが今後の検討課題となるでしょう。

人間は本当に人工知能より劣っているのかという疑問に対して、各分野のトップ科学者たちはより肯定的な姿勢を示している。

「信号無視をどうやって防ぐのか？人間にこの質問をしたら、『バリケードを追加すればいい』と言うでしょうが、AIは『その人を道路から移動させろ』と言うかもしれません」ホップクロフト教授はこの例を使って、常識的な判断を下す際のAIの限界を説明した。

2002 年のフィールズ賞受賞者であるローラン・ラフォルグ教授は、人工知能と人間が直面している重要な課題を指摘しました。それは、何が重要であるかをいかにして見つけるかということです。科学者たちも、人間の知能から人工知能へのインスピレーションが将来のデジタル技術の発展における重要なポイントの一つとなることは間違いないという点で一致しています。

文：陳碩

写真: 倪珠欣

編集者: チャン・ツィウェイ

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