、UC伯克利等提供了2个。

　　如果把这些著名的AI模型和人脑进行比较，可以发现差异不断缩小。随着时间的推移，人工智能逐渐达到人脑所能企及的高度，比如在影像识别方面，在2013-2014年时，人工智能就已经可以达到医生看片的程度。

　　不过，多模态人工智能，即所谓的通用人工智能模型，因为需要切换多模态，目前还没有达到人脑所能企及的程度，但其上升的速度非常快。

　　人工智能的发展进程，还可从不同国家非政府层面的投资态势中体现。斯坦福大学发布的

　　非政府投资为什么特别重要？因为它由市场力量所驱动，其可持续性、投资的长期考虑可能更具优势和潜力。人工智能的巨大投资分布在不同的领域。除了基础性投资之外，行业投资遥遥领先的就是医疗卫生领域。

　　人工智能已经出现很多年了，但是其普及应用程度并不高。既然人工智能有许多优势，为什么这么多年来它的装备应用程度没有想象中的那么高？

　　可以对比人类历史上新技术出现以后，它应用到生产生活中所需要的时间。比如工厂传动装置，早在1890年就已经出现了，但是线%的应用程度是几十年以后的事；再如家庭照明，早在19世纪末期就已经诞生了，可是线%的装备也花了四五十年的时间；还有家用电器设备、工厂辅助电机等，从发明落地到社会家庭生产普及，都用了数十年的时间。

　　因此新技术的应用并不是线性的，而是非线性的。所以尽管人工智能这十多年来并没有在很大程度上普及，但是如果它符合非线性趋势，在未来几十年将会有突破性的增长。

　　四、人工智能对医疗健康领域的变革潜力与实践突破

　　2025年发表在

　　第一，生成式AI助理的应用，提升了客服人员每小时的对话成功率，解决问题的成功率提升了15%，包括缩短单次对话的时间，提升单位时间的对话服务量，以及回答客户问题的成功率。而且越是相对低技能、经验不足的人员，AI助理的帮扶作用越明显。

　　第二，客服人员依从AI助理的建议越多，其工作效率提升越大。客服人员依从AI助理的建议，会随着时间的推移而增加。

　　第三，生成式AI助理的应用，显著提升了客户关系管理水平，减少了顾客提出要与主管对话的频率，有助于提升客服人员的心情和信心，从长远来看会降低员工流失率，这对医疗卫生服务有很大启示。

　　尽管人工智能的应用程度目前还停留在20%以内，但是在医疗健康领域的潜力巨大。原因在于，人类决策的本质是关于行动不确定结果的预判，而人工智能的优势就在于能降低决策所需的信息成本，特别是在医疗卫生领域，信息成本巨大。1963年，美国著名经济学家肯尼斯·阿罗发表在

　　1、不确定性。从人生不生病、生什么病，到医生看完病以后，现有的处方究竟灵不灵？从头到尾都伴随着不确定性；

　　2、异质性。同样一副药，同样的治疗手段，在别人那里是成功的，在我们这里不一定成功；

　　3、信息不对称性。人工智能能够降低信息成本，所以人工智能在医疗健康领域的应用前景广阔。

　　与此同时，医疗卫生领域的数据在规模、颗粒度、连续性方面具有显著优势，这会助力人工智能发展。因为人工智能需要机器学习，需要训练模型。

　　近年来，医疗卫生领域或者与医疗卫生相关的领域在科学发现上取得了前所未有的成就。2024年，两大诺贝尔奖颁给了与人工智能高度相关的领域，一个是化学奖，一个是物理学奖。诺贝尔化学奖得主用AlphaFold2人工智能手段解析了人类蛋白结构折叠组合的高度难题。过去半个多世纪，人类只解析了20多万种大分子蛋白结构，但借助AlphaFold2，在一两年的时间内就解析了2亿多种可能的蛋白结构，将时间提前了2万多年。诺贝尔物理学奖得主是两位计算机科学家，他们在人工神经网络领域作出了巨大贡献，因为人工神经网络是机器学习最重要的基础。

　　此外，人工智能在医药研发方面的贡献巨大，例如发现新的抗生素。上世纪40-60年代被称为抗生素发现的“黄金时代”。但是那段时间之后，新抗生素的发现寥寥无几。直到2020年，麻省理工学院的教授团队通过人工智能发现了几种新型抗生素，可以有效抑制革兰氏超级细菌的生长。这是了不起的成就。

　　人工智能对于临床医疗服务的可能变革都有哪些？

　　2022年，哈佛大学的几位经济学家通过研究探讨了未来五年人工智能对临床医疗服务可能产生的影响。他们认为，在未来五年，应用现有的人工智能技术可以使美国这个医疗费用占GDP最高的国家节约总成本高达5%-10%。其机制包括三个方面：

　　1.在医院层面，临床运营效率会大幅提升，比如手术的优化，住院质量和安全水平的提高。因为人工智能可以快速、全面、精准地判断病人病情恶化的情况以及不良事件的发生。

　　2.在医生层面，可以有效提升医生临床能力的管理，包括优化医生的接诊、诊断、治疗能力，以及医生诊断治疗的连贯管理等方面。

　　3.在支付层面，人工智能有助于提高理赔效率，包括审核、授权等，减少浪费。健康服务管理也可以通过人工智能来提高效率，实现更高程度的个性化健康管理，降低再住院率。人工智能还会提高服务供给关系管理。这些都有助于医疗服务效率和质量的提升。