Nature 期刊近日发表两项研究，介绍由谷歌 DeepMind 和 FutureHouse 独立开发的双套人工智能系统，它们旨在辅助而非取代人类科学家，以加速科学发现进程。这两套多智能体系统能够协同完成生成假设、设计实验、分析数据及优化假设的全流程，有效应对科研日益复杂和跨学科的挑战。 DeepMind 推出的 Co-Scientist 系统基于 Gemini 构建，具有通用性，初步验证聚焦于生物医学领域。该系统成功提出了针对急性髓系白血病的新药候选及联合疗法，相关细胞实验显示其潜在疗效；此外，它还在肝纤维化药物靶点发现及抗生素耐药机制解析方面取得突破。FutureHouse 开发的 Robin 系统则利用 OpenAI 和 Anthropic 的多模型技术，专注于实验生物学中的药物研发。Robin 帮助研究人员识别了治疗年龄相关性黄斑变性的新策略，包括锁定视网膜细胞内的可调节过程并提出未被尝试过的药物候选方案，同时规划了深入探索其机制的后续研究。 研究团队强调，尽管 AI 系统大幅提升了科研效率，但人类科学家在整个流程中始终处于核心主导地位，确保关键决策的准确性与伦理合规性。Co-Scientist 和 Robin 的现实演示展示了未来人机协作科研的雏形，标志着 AI 在推动医学突破和科学探索方面的巨大潜力。不过，所有 AI 提出的治疗方案仍需经过严格的临床前测试和临床试验验证，方可成为实际有效的医疗手段。