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15当 2017年AlphaFold 用几分钟解出一个蛋白质结构、直接颠覆结构生物学既有节奏时，俊廷第一次深刻感受到：AI 不只是提高效率，它正在对一个个学科带来 真正的范式转移（paradigm shift）。从药物开发、医疗诊断，到神经科技与脑机接口，过去几十年累积的知识体系、监管逻辑与专业分工，正在被迫重新书写。
本期嘉宾俊廷，跨越医学、神经科学与政策三个世界：先在阳明医学院与 University of Missouri 完成临床医学训练、神经科学 PhD，再在第一线行医，后来前往 Duke 攻读应用伦理与科学政策硕士（Applied Ethics and Science Policy）。他的研究横跨医疗 AI、AI 评估、脑机接口与思想隐私，是能同时看见“技术能力”与“制度后果”的少数人之一。
在这一集里，我们讨论的不是“AI 能不能做到”，而是一个更紧迫的问题：当 AI 的能力远超现有制度可以处理的界线时，社会要如何在灾难发生前，更新我们的法律、监管与价值共识？ 医疗诊断模型、自动化手术机器人、数字孪生、脑波解码……这些技术在实验室里都已经实现，但政策、责任归属、伦理与社会接受度却远远跟不上。
我们也谈到当今最大的 gap：技术人习惯追求最优解，而政策人则处理利益、博弈与权力结构。真正能推动负责任的 AI，不是单一领域能完成，而是跨学科合作，共同建立可行的中间地带。
如果你正在感受 AI 带来的冲击，或想理解为什么“AI 时代的政策研究”会变得如此紧迫，这一集会帮助你看到更完整的格局——从技术能力，到制度迟滞，再到跨领域合作如何成为人类稳住方向盘的唯一机会。
本期Podcast提到的资源：
“Your Brain on ChatGPT” Paper - arxiv.org
Nita Farahany - nitafarahany.substack.com
AI Evals - datasciencexai.substack.com
00:00:00 Highlights
00:01:59 嘉宾俊廷介绍：医生＋脑神经学PhD+应用伦理与科学政策硕士
00:05:37 2017年亲身经历AI冲击：AlphaFold颠覆结构生物学
00:13:55 AI 红利和断崖：人类依赖AI，直到有一天不再需要你
00:17:45 医生会不会被 AI 取代？
00:21:28 AI困境：工会vs.资本、责任划分、权力结构
00:33:43 AI政策研究与资本和Administration的博弈
00:40:27 AI产品带来的伦理挑战
00:48:32 美国的AI deregulation
00:54:53 AI语境中的永恒哲学话题
01:05:19 政策制定者和工程师如何有效合作
01:12:54 AI让你的大脑“偷懒”与创造力下降？
01:30:18 全民基本收入回来吗？资本主义和优绩主义还能走多远？
01:39:00 等待悲剧推动监管：Don't Look Up
01:43:02 AI政策研究资源分享：Nita Farahany 的 Substack & AI law and policy
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