Технічні гіганти бачать у ШІ ліки від раку. Але генеральний директор Eli Lilly вважає, що він «не особливо хороший» у вирішенні біологічних або хімічних проблем

Пошук ліків від раку триває вже тисячі років. Деякі з найдавніших досліджень датуються стародавнім Єгиптом, де Імхотеп, лікар і архітектор фараона Джосера, описав людську пухлину на папірусі приблизно 2600 року до н.е.

Рекомендоване відео

Зараз зростає кількість технологічних лідерів, які хвалять штучний інтелект як ключ до розв’язання медичної загадки, яка мучить лікарів тисячоліттями. Це те, що прогнозувала президент Google Рут Порат у жовтні минулого року. І саме тому генеральний директор Anthropic Даріо Амодей ввів термін «зжатий 21-й століття», відображаючи його думку, що ШІ прискорить медичний прогрес. Але деякі фахівці у медицині вважають, що цей прогноз принаймні трохи перебільшений.

У недавньому інтерв’ю на подкасті Plain English з Дереком Томпсоном генеральний директор Eli Lilly Девід Рікс сказав, що ШІ ще далеко до лікування хвороби.

«Якщо просто попросити їх розв’язати біологічні або хімічні питання, вони не дуже хороші в цьому», — сказав він. «Вони навчені на людській мові, а не на мові хімії, фізики та біології.»

Однією з причин, чому інвестиції в ШІ досягли рекордних рівнів, порівнянних із ВВП деяких розвинених країн, є віра в те, що ця технологія може сприяти революційним науковим проривам. Під час прес-брифінгу президента Дональда Трампа минулого року, що оголосив проект Stargate — інвестицію у 500 мільярдів доларів у інфраструктуру ШІ до 2029 року — виконавчий директор Oracle Ларрі Еллісон сказав, що цей проект може призвести до створення вакцини від раку, яку можна розробити всього за 48 годин.

Поточна реальність досліджень раку за допомогою ШІ

Хоча Рікс має деякі сумніви щодо можливостей ШІ у наукових дослідженнях, кілька моделей ШІ зробили значний прогрес у дослідженнях раку. Наприклад, модель Sybil AI Гарварду у 2023 році точно передбачила ризик розвитку раку легень протягом шести років.

А модель AlphaProteo від Google DeepMind довела свою важливість у розробці білкових зв’язувачів, що націлюються на певні молекули, включаючи ті, що пов’язані з раком. Насправді Eli Lilly використовує AlphaFold, ще одну систему ШІ, розроблену Google DeepMind, і підтримує з нею партнерство.

Але Рікс сказав, що поточні можливості ШІ — це лише крапля в морі порівняно з потребою у додаткових наукових дослідженнях. «Ми можемо навчити машину досить добре передбачати, наприклад, структуру білка», — сказав він. «Але це лише одна тисячна частина проблем, з якими ми стикаємося у відкритті ліків.»

Генеральний директор Eli Lilly робить ставку на спеціалізовані моделі ШІ для досягнення наукових проривів. Під час інтерв’ю він зазначив, що більшість великих мовних моделей (LLMs) не володіють нюансами, необхідними для роботи з біологією, але він вважає, що моделі, навчені на передових і специфічних даних, колись зможуть це зробити.

«Майбутнє полягає у створенні все більшої кількості моделей для вузьких прогнозних задач, бо біологія, на відміну від людської мови, не слідує однаковим правилам у всіх випадках», — сказав він, подібно до AlphaFold і AlphaProteo від Google DeepMind.

Проте Рікс вважає, що люди, з або без ШІ, ще дуже далекі від успіху у біологічних дослідженнях і розробках, незважаючи на вже досягнуті успіхи у медицині. «Ми — щось на кшталт малюка у мові біології», — сказав він.

Приєднуйтесь до нас на Форумі інновацій у сфері праці Fortune 19–20 травня 2026 року в Атланті. Наступна ера інновацій у сфері праці вже тут — і старий сценарій переписується. На цьому ексклюзивному, енергійному заході зберуться найінноваційніші лідери світу, щоб дослідити, як ШІ, людство і стратегія знову змінюють майбутнє роботи. Реєструйтеся зараз.