gregmushen 辩 AI 医学：模型能找答案，绕不开实证三重约束
gregmushen · x · 2026-10-12
gregmushen 与 reallyoptimized 就「AI 能否加速医学突破」展开长线程辩论。gregmushen 提出三个层层递进的问题：
- 模型能否发现正确答案？
- 输入中是否有足够信息区分正确答案？
- 我们能否验证答案正确？
他的核心论点：人们总能准确预测 #1（模型能力会指数进步），却忽视 #1 仍受制于 #2 和 #3——而这两者并不天然受益于技术 S 曲线。因此即使模型进步近乎垂直，结果仍会被高估、时间线被低估。
在后续交锋中，他以 NHANES、BIOBANK 和数千个 RCT 为例指出：现有观察性数据只能找相关性、无法确立新干预的因果效应——如果 ASI 明天发明一种从未有人接受过的细胞重编程疗法，任何大数据集里接受该疗法的人数都是零。对方则反驳：未来会出现无法想象的新证据标准，生物学被「解决」后观察数据将过时，且量子模拟等突破可能改变测量方式本身。gregmushen 坚持无论如何，替代性的证据标准本身也需要实证评估，且人类试验的渐进验证无法绕过。
所属事件:评论者：量子技术也绕不开AI制药的实证验证瓶颈(3 条相关)→
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