专题：2026可持续全球领导者大会第二届绿色产业与可持续消费博览会

　　“2026可持续全球领导者大会 ”于10月20日-22日在上海召开。2013 年诺贝尔生理学或医学奖得主、神经科学家托马斯・苏德霍夫（Thomas C． Südhof）围绕AI与生物医学 、神经科学的边界展开论述 。他提出 ，AI 擅长处理标准化海量数据
，但受制于异构数据与 “验证税
” 难题；AI 将重塑医学实践，却永远无法替代医生 —— 医患之间独特的人际效应
、大脑复杂环路 ，是机器难以复刻的核心
。

　　苏德霍夫以人脑神经环路与电子电路的差异作为开场，点明二者底层逻辑截然不同。在他深耕的生物医学领域 ，AI 已经成为科研实践中无处不在、不可或缺的工具 。科学研究持续产出体量庞大的数据
，AI 在处理像素图像这类格式统〖One〗 、 质量均质的海量信息时优势突出，能够高效完成人力难以承担的规模化运算
。

　　但他随即抛出关键判断：标准化数据仅仅是科学研究的一小部分。真实世界里大量科研数据是非规整
、跨模态的异构信息 ，例如非标准文本、多源异质观测数据，这恰恰是当前 AI 的短板 。AI 的能力边界清晰：它在统一范式的数据任务上游刃有余
，面对杂乱 、多元
、缺乏统一规范的信息时，很难稳定产出可靠结论
。

　　“验证税” ，是苏德霍夫重点警示的 AI 发展瓶颈。他引用近期神经科学领域研究指出
，拖累 AI 科研效率的核心环节，就是对 AI 输出结果的核验工作 。AI 存在固有的幻觉问题 ，输出质量高度依赖输入数据本身的可靠性
，输入瑕疵常常直接带来错误结论。科研人员必须投入大量精力复核 AI 给出的答案，确认信息真伪 ，这笔额外的验证成本
，也就是 “验证税 ”，正在成为生产力增长的拖累 ，并且短期内很难彻底解决
。这一约束不只局限于基础科学
，所有场景下的 AI 生成内容，都不能直接采信 ，都需要人工核验，显著增加研究者负担。

　　在这样的前提下
，苏德霍夫认为科学家的核心价值不会被工具消解 。科研的重心依然是研究者本身，研究者需要锚定真实的生物学问题 ，而非单纯追逐前沿技术
。

　　延伸至医疗场景
，苏德霍夫给出明确观点：AI 不会取代医生，只会改变医疗实践模式。他本人拥有医学背景 ，如今深耕基础研究
，他解释，AI 可以快速调取医学知识、解析数字化病历 、加速药物临床试验与上市后数据分析 ，助力流行病学评估、识别传染病风险
，把医生从海量知识记忆
、基础信息检索工作中解放出来 。有临床医生在《纽约时报》相关报道中将 AI 形容为 “更好的医生
”，认可其强大辅助价值 ，但苏德霍夫强调
，这份能力存在天花板
。

　　医学的本质是面向人的科学，诊疗根植于人与人之间的联结 ，而机器没有共情能力，无法读懂人类大脑复杂的个体反应。他以安慰剂效应作为极具说服力的例证 。在神经、精神类疾病研究中
，安慰剂往往可以产生强度可观的治疗效果，部分场景下的效应强度甚至接近主动治疗组；年轻患者 、周期更短的临床试验 ，更容易观测到更强的安慰剂反应
。脑成像研究证实
，安慰剂起效和大脑内特定激活模式直接相关，以头痛干预为例 ，安慰剂能够激活内源性阿片信号通路
，切实缓解疼痛。

　　这一现象证明，医患关系本身就是治疗的一部分 ，这种源自人际交互
、大脑主观调控产生的生理改变
，不属于标准化数据范畴，也无法被 AI 复刻 。人类不是可以被工程师中立修复的机器 ，诊疗里的共情、信任 、个体精神与生理的联动
，是医学无法被算法简化的内核
。

　　苏德霍夫总结，AI 是生物医学和医疗领域强有力的分析工具 ，是科研与临床的重要帮手；但科学判断
、临床照护、理解人脑独特的生理与心理反应，最终仍然离不开人。技术负责算力
，而科学家与医生，负责理解生命 。

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