今年，第20屆遠見高峰會（簡稱2022遠見高峰會）邀請「創新工場」董事長兼首席執行官李開復，以預錄影片方式發表演說：「AI助攻科技研發」，與觀眾分享他對AI世界的洞察。
影片一開始，李開復就指出，過去五、六年內已經看到AI在許多場域的應用，諸如工廠製造、無人駕駛或自動化的客服。
但他認為，最大的一個機會還在於「AI for Science」。他以2017年Science雜誌特刊中所提及，AI會變革科學（AI Transforms Science），因此可用AI當作基礎技術，利用數據推動更多科學上的新發現。
「過去科學上的發現，很多都是隨機的，或是依靠科學家如天才一般的領悟！」但今日擁有海量的數據，因此可以利用數據去做出假設，或者是利用創造數據的方式來驗證成果。
李開復說，AI已正在學習科學家的大腦，並突破了過去很多限制。像是遺傳學家，透過AI發現了某些基因跟自閉症有關，未來對相關疾病的預測就能更精確。
AI＋科學 vs AI X科學
目前AI應用有兩個模式，一個為AI加科學，另一個是AI乘科學。
他觀察，傳統的科學研究和產業的轉換是比較慢的，但是AI能夠極大化的加速這個過程。
李開復舉例，有一間AI製藥公司（Insilico Medicine）就是「AI＋科學」的案例。他們利用AI模型來模擬一個小分子藥物發現的過程，也因為採用AI跟化學引擎的技術，大幅降低所花費的時間與金錢。
另一塊更大的機會就在AIＸ科學。像是Deep Mind的AlphaFold 2就是很好的例子，他用AI做蛋白質的摺疊，這是過去人類50年來無法做出來的事情，就因為利用AI，把絕大部分的蛋白質都已經摺疊完，就可以用此做基礎，推動各個平台的新發明。
所以AIＸ科學，不是單純把AI加入一個領域，而是把整個機會空間都放大。
然而，總是會有人質疑，投資科學能夠賺錢嗎？
李開復就以美國的莫德納公司為例，他們所用的mRNA技術製藥，所開發出的新冠藥物，讓公司成為千億美金級別的公司。而mRNA正是運用計算機技術、信息技術跟AI技術所產生的，正是AI乘科學的體現。
「六個步驟」尋找AI投資科學的巨大機會
目前，創新工場評估要怎麼投資AI應用在科學領域，有六個步驟。
首先，識別出有哪些技術的新浪潮要到來；第二，是觀察這商業機會跟技術有無結合機會；第三，是尋找在這波科技浪潮中，最優秀的科學家以及具有技術轉化可能性的技術，看他們有沒有興趣創業。
第四，若科學家想要創業，就會協助打造一個完整的團隊來跨過技術到商業化的「死亡谷」；第五，科學家若不想自己出來創業，卻願意幫助學生，但這往往需要從零開始去打造一家新的公司。創新工場也有強大的投資團隊來協助他們組建核心團隊來進行創業，協助團隊開發技術、產品乃至商業化探索。
第六，一旦投資一家公司，創新工場就會幫助公司去連接全球的網絡，讓他們產品有機會獲得國際級的競爭力。
以上的這些獨特模式，創新工場內部將之稱為Venture Building「塔尖孵化」模式，創新工場也做了幾家這樣的公司。
最後，李開復認為，如今創新工場的工作有歷史性的意義，不但將AI應用在產業上可以賺錢，若把AI正確應用在科學上，還可以造福全體人類。
