AI能力持续跃升，药物研发为何仍步履艰难
先讲结论工具在迭代，但能改变临床结局的证据依旧稀缺。下一阶段的核心已不再是测试集分数又刷新了多少，而是看模型是否真正参与到项目的真实取舍中——能否帮团队减少错误推进、增加正确决策。Lumina 开篇行业从来不缺新模型，也不缺“AI 正在重塑制药”这样的宏大叙事。真正稀缺的，是一套更难自我欺骗的成功评价体系。《Nature Reviews Drug Discovery》近期刊发了剑桥大学 Andreas Bender 等十余位横跨学界与产业作者的综述长文：技术能力确实在朝前走，临床层面的硬证据目前依然单薄。
先积证据，再谈分类：AI致幻现象的临床困境
人工智能（AI）引发的精神病理现象并非虚构，但当前最欠缺的不是理论解释，而是真实的临床数据。OpenAI在2025年10月估算，约0.07%的周活跃用户在使用ChatGPT时表现出精神病性或躁狂倾向。若以9亿活跃用户计，涉及人数或达63万。该数字虽非精确，却揭示了问题的潜在规模，而同行评审研究仍严重滞后。围绕AI相关精神病，概念层出不穷，临床基础却依然薄弱。当前更紧迫的，不是急于命名，而是系统记录临床现象，正如克雷丕林当年所为。框架很多，数据很少Østergaard最早提出，AI聊天机器人可能诱发易感者产