霍夫曼的初创公司Manas AI正在开发一种人工智能引擎，旨在加速传统上缓慢的癌症药物研发过程。该公司的联合创始人兼首席执行官受著名癌症医生西达尔塔·穆克吉的一次晚宴启发，公司的使命是“将药物发现从长达十年的过程缩短到几年内完成”。

然而，霍夫曼对生成式人工智能的热情远不止于新药靶点和小分子药物。他认为，最先进的大规模AI模型——如OpenAI和Anthropic等公司提供的前沿模型——应成为医疗保健的基石。

霍夫曼在4月16日伦敦WIRED Health大会上表示：“如果作为医生，你没有使用一种或多种前沿模型作为第二诊断意见，我认为这几乎是在犯医疗过失。这些AI系统虽然很多并非专门为医学训练，但它们已经吸收了超过万亿字的信息。作为第二意见，它们带来了人类无法比拟的超能力。”

这样的观点无疑会让许多医生感到震惊。今年早些时候，一项重要研究指出，大型语言模型在为公众提供医疗建议时存在风险，因为它们可能提供不准确且易变的信息。

霍夫曼的观点是，人们不应将关键的思考能力完全交给AI模型，而应将其作为额外的信息来源，他相信这能有效防止误诊。他本人也会将前沿模型作为自己健康问题的第二诊断意见，并坚持他的私人医生团队也这样做。

他对WIRED Health的观众说：“你完全可以说，‘不，我认为你错了，我觉得是这个原因。’但如果你不把它当作第二意见，你无论是作为医生还是患者，都是在犯错。”

面对英国国家医疗服务体系（NHS）因漫长等待名单和人手短缺，尤其是家庭医生严重不足而面临的压力，霍夫曼认为迫切需要一种大型语言模型，能作为每部智能手机上的免费医疗助手。他建议这也可以作为预约人类医生前的初步分诊工具。

他说：“我们医生数量远远不够，大多数人无法获得医疗服务。考虑到‘NHS应该如何重塑？’每个人都应该与这个医疗助手互动。”

尽管作为药物研发领域的创业者，霍夫曼存在利益冲突，但他也希望AI能在协助FDA及其他监管机构评估新药、加速有前景药物面世方面发挥更大作用。

他说：“作为硅谷人，我希望有一天FDA也能使用生物模型进行测试，判断‘我们应该加快审批这个药，因为负面后果的可能性较低。’但我认为这短期内难以实现。”

至于Manas AI，霍夫曼表示人类判断仍在公司决定追踪哪些靶点中发挥关键作用。穆克吉会仔细审查AI引擎提出的方案，筛选出真正有价值的候选者，剔除“荒谬无稽”的建议。

虽然公司最初专注于癌症领域，霍夫曼相信AI发现引擎的潜力远不止于此，它还能帮助识别慢性病和极罕见疾病的药物候选分子，而这些疾病传统上对制药公司来说经济效益较低，研究较少。

霍夫曼说：“我认为十年后，每种重大疾病都会有靶向分子，至少能带来显著改善。”