「AIが病気を治す」とシリコンバレーは豪語、製薬CEOは懐疑的
姉妹サイトの新着
米製薬会社のCEOたちは、シリコンバレーが掲げる「AIが病気を治す」という将来像に懐疑的だとWSJが報じた。この記事を受けてHacker Newsでは、新薬開発の本当のボトルネックは候補物質の発見ではなく、治験や承認審査にかかる膨大な時間とコストにあるという指摘が相次いだ。AIが官僚的な承認プロセスを高速化できるのか、それとも人間が意図的に遅くしている仕組みそのものなのかで、参加者の見方は分かれた。議論の後半では、効果の怪しい灰色市場のペプチド薬が広まっている現状を挙げ、人々が安全性よりも「効くかもしれない」という期待を優先しがちだという指摘も出た。
シリコンバレーはAIが病気を治すと言うが、製薬会社のCEOたちは信じていない
出典: wsj.com / 元記事はこちら
そもそも効率化できる仕事なら『お役所仕事』とは呼ばれない。お役所仕事というのは、わざと遅らせるために組み込まれた工程のことだ。
それ以上に、新薬開発で本当のボトルネックは候補物質を見つけることではないと理解している。時間がかかるのは治験と承認審査のプロセスだ。製薬会社は同時に複数の候補を進めることでこれに対応しているが、AIが効くとしてもそこではない。苦労しているのは薬を承認プロセスの中で導いていく部分だ。
治験薬の9割は第1〜3相で失敗する。AIが失敗しにくい候補を作れるようになれば、それは大きな前進だ。ただ今のAIにそれができるとは思えないし、人間よりAIの方が優れているかどうかを確かめるだけでも、何年、何十年、そして何十億ドルもかかるだろう。
今のAI/MLツールが複雑さの管理に優れているとは思わない。むしろ、優秀なエンジニアが書くコードに比べて、出力されるコード1行あたりの複雑さはずっと増えている。
闇市場のペプチドがここまで広まっている状況を見ると、人々は安全よりも『効くかもしれない』という希望を優先しているようだ。
ボディビルダー以外では、それほど普及しているとは思わない。
分かりやすい例はセマグルチドだろう。GLP-1というペプチドの一種で、最近はダイエット薬として一般にも広まった。『オゼンピック』という名前で知っている人も多いはずだ。
その層の外でも広く使われている。
AI企業のCEOたちが主張しているのは『AIが今後10年でほとんどの病気を治す』という話だ。たとえ今日からラボの作業を完全に自動化できたとしても、それだけではその主張に全く届かない。
『ケーブル会社』は今もインターネット接続を売っているのでは?新薬開発で難しく、金も時間もかかる部分は、発見そのものではない。
つまり、彼らの言い分はおそらく正しいと言っているのか?インターネットはケーブル会社にとって脅威にはならなかった。
この種の記事は結局、反AI派と親AI派の過激な人たちを呼び込むだけで、面白い議論は始まらない。
他サイトの新着
数学と新薬開発は全く別のゲームだ。AIは新薬探索の分野で何十年も使われてきている。化学・生物学のデータやシミュレーションはコードや証明よりずっと曖昧で、突き詰めれば量子力学そのものだ。
おそらく夢物語だとは思うが、AIが量子コンピューターの開発を実用的な速度で加速させ、その量子コンピューター自身が、化学・生物学の領域で高速に実験を繰り返すために必要なフィードバックループをAIに与える、という黄金の道筋があるのではないかと考えてしまう。
それは一般的な定義とは違う。
この話題の背景と論点
新薬開発でAIの活躍が期待されやすいのは候補化合物を見つける「発見」の工程だが、実際に時間とコストがかかるのは臨床第1〜3相の治験と承認審査で、治験薬の約9割はこの段階で脱落する。AIが分子設計を高速化しても、安全性と効果を人体で確かめる工程そのものは短縮しづらく、ここに「AIが病気を治す」という楽観論と製薬業界の現場感覚とのズレがある。スレッドでは、GLP-1系ペプチド(オゼンピックなど)が灰色市場で広がっている例も挙がり、安全性より「効くかもしれない」という期待が優先されがちな消費者心理も話題になった。AIの過大評価については、数年前「AIはライターやプログラマーの仕事を奪わない」と言われていた構図との類似を指摘する声もあった。
※本記事は海外掲示板 Hacker News のスレッド「Silicon Valley Promises AI Will Cure Disease. Drugmaker CEOs Aren’t Buying It」から抜粋し、編集部で日本語に意訳したものです。訳文の責任は当サイトにあります。
まだコメントはありません。