AlphaFold war ein Durchbruch für die Vorhersage von Proteinstrukturen, aber es hat die Wissenschaft nicht vollständig revolutioniert. Experten von Google DeepMind und dem Biohub reflektieren jetzt über die Grenzen des Systems und darüber, was es braucht, um KI-Modelle zu bauen, die biologische Phänomene wirklich verstehen – nicht nur Muster in Trainingsdaten nachbilden. Der Artikel problematisiert auch das „Bitter Lesson"-Denken der KI-Skalierung: Manchmal reichen größere Modelle allein nicht aus, um echte wissenschaftliche Durchbrüche zu erreichen.
