投资人 citrini 称 AI 药物结合模拟准确率仅 49%
先了解这件事
2026 年 10 月 25 日，投资人 citrini 发布长文，剖析「AI 派」与「生物学派」在 AI 能否加速药物发现上的分歧，并以亲身实践佐证：AI 的 in silico 结合模拟准确率只有 49%。他指出，要提高准确率，必须把实验室数据输入模型重新训练，而获取这些数据所需时间是生成分子的 30 倍，这构成了瓶颈。同日的后续报道补充了他对两派立场更完整的描述：AI 派信奉 scaling laws 与 bitter lesson，认为模型变强即可超越已有发现；生物学派则更强调生物系统的复杂性。citrini 在文中还表示，两年内治愈阿尔茨海默病等目标并不现实。生物学派主张，可靠的 in silico 毒理学模拟至少还需 5 至 10 年，且 AI 无法把 6 个月的临床试验压缩到 3 个月。目前争论仍集中在数据获取成本与模拟可靠性两端，尚无进一步验证结果公布。
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报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
- AGI Hunt投资人 citrini：AI 药物结合模拟准确率仅 49%，瓶颈在数据获取
投资人 citrini 长文剖析「AI 派」与「生物学派」对 AI 能否加速药物发现的分歧，他以亲身实践佐证 AI 的 in silico 结合模拟准确率只有 49%。想把准确率提上去得把实验室数据喂回模型，而获取这些数据的耗时是生成分子的 30 倍。生物学派认为可靠的 in silico 毒理学模拟至少还需 5-10 年，AI 也无法把 6 个月的临床试验压缩到 3 个月。
- AGI Hunt投资人 citrini 长文剖析 AI 派与生物学派在药物发现上的分歧
投资人 citrini 发表长文，剖析 AI 圈与生物学圈在 AI 能否加速药物发现上的立场分裂。他引述实验数据指出，AI 药物结合模拟的准确率仅约 49%，并认为两年内治愈阿尔茨海默病等目标并不现实。文中提到，AI 派信奉 scaling laws 与 bitter lesson，认为模型变强即可超越已有发现，生物学派则更强调生物系统的复杂性。
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