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"沈娜娜团圆节火锅",　在武汉城市留言板上，网民留言后，附上了自己与德育优才公司签订的合同。　中国裁判文书网截图。　　两年多过去了，张健依然没有拿到期待已久的工程师中级职称证书。　　2021年10月27日，她和湖北武汉德育优才教育科技有限公司（以下简称“德育优才公司”）签订了职称代评合同。合同约定，只要通过官方组织的能力测评，她就可以拿到证书。后来，她被告知通过了能力测评，但直到现在也没有拿到证书，6000元报名费也没有退回。　　一段时间以来，中青报·中青网记者收到多条线索，不少年轻人与德育优才公司签订职称代评合同后，迟迟没有收到自己的证书，该公司也人去楼空。　　全流程都会有人“一对一”服务　　张健今年35岁，在武汉一家民营建筑工程公司工作。2021年10月22日，她突然接到一个陌生电话，对方自称“可以代办工程师中级职称”。　　正想评中级职称的张健和这名业务员在电话里聊了起来。对方问了问张健的学历、专业、工作年限、工作业绩等，然后告诉她符合申报条件。　　“后来我们加了微信，他给我发了公司营业执照和公司位置。”张健说。　　2021年10月25日，张健来到位于武汉市洪山区鲁磨路紫菘教师公寓内的德育优才公司，见到了跟自己沟通的业务员。这名业务员带张健在公司转了一圈，“我看他们公司有二三十人，规模还可以”。　　随后，这名业务员详细为张健介绍了中级职称办理流程以及公司会提供哪些服务。“他跟我说交完钱，只要去参加能力测评就可以，全流程都会有人‘一对一’服务，包括报名、提供考试资料、工作业绩整理、论文等。他还说，职称评审地点不是武汉，是襄阳。”　　工作、社保都在武汉，为什么不能在武汉评而要去襄阳？张健没有深究。业务员只是告诉她：需要先停掉武汉的社保，在襄阳交几个月社保。　　张健平常出差多，空闲时还要带孩子。经考虑，她和德育优才公司签订了职称代评合同。“我确实比较忙，想着花钱省心吧。”　　双方合同约定，服务费共计1万元，先期交6000元，证办下来再交4000元，证没下来全额退款，合同期限是1年。关于职称评审的具体细节，合同没有列明。　　2022年1月，张健接到通知，去襄阳参加能力测评。后来，德育优才公司又通知她参加第二次能力测评，“说是因受疫情影响，我之前的考试成绩作废了”。　　第二次考试，张健被告知成绩合格。不久，襄阳市人力资源和社会保障局公示了职称评审通过名单，但张健的名字不在名单中。　　感觉可能被骗了，张健联系第一次和她对接的业务员。这名业务员将德育优才公司法定代表人蒋某的微信名片推给了她。“蒋某说，2022年年底还有一次评审，他会再给我报一次。但年底没有任何消息，我也不知道自己报没报上。蒋某后来干脆就联系不上了。”　　2023年2月，张健去了德育优才公司，发现已经人去楼空。她当时就感觉先期交付的6000元“打水漂了”。　　张健的遭遇不是个例。　　2023年6月5日，有网民在武汉城市留言板上留言，称“武汉德育优才教育科技有限公司诈骗70余人”，并附上了一个微信群聊天截图。这个名为“武汉德育职称维权群”的微信群共有73人。不少网民在这条留言下跟帖，“维权群可以拉我进群吗？”“你好，我也被这个人骗了，如何进群交流？”……　　据该公司所在地辖区派出所——武汉市公安局洪山区分局关山街派出所民警介绍，从去年到现在，前来报警声称自己被该公司诈骗的超过20人次，“有的是来所里报警，还有的不在本地，从山东、河南等地打来电话报警”。　　合作公司会对客户进行“包装”　　德育优才公司内部的运作流程到底是怎样的？　　中青报·中青网记者设法联系上一名曾在该公司工作的业务员李杰。他介绍，公司主要在多家互联网平台投放广告。客户看到广告后，如果有意愿，会在相关链接里填入联系方式，业务员会跟客户联系。　　李杰说，公司客户群体全国各地都有，主要办理助理工程师和工程师职称，包括机械、化工、冶金、采矿、煤炭、建材、土木等专业的客户服务，因为他们每天和图纸、工程项目打交道，比较缺乏职称评审所需的文字材料。客户的年龄基本在30岁左右，男女都有。　　在李杰看来，“这些客户自身条件会差一点，如果条件好，没人会花万把块钱来办职称，人家自己评就可以了，也就花几百元。当然也不排除有人的确很忙，想花钱图个方便。”　　客户交钱并签订合同后，德育优才公司的服务正式开始。“我们公司会收集客户的基本信息，包括姓名、电话、学历、工作单位、工作年限等，然后将这些信息发到襄阳的合作公司。我们负责申报，合作公司主要负责整理材料。”　　李杰表示，合作公司会对客户进行“包装”。“他们会按照职称评审要求，为客户整理能够体现工作业绩的文字资料、科研论文和一些奖项。论文可能是真的，但工作材料多数是假的，因为客户根本就没在我们的合作公司工作过。”　　在款项分成上，李杰透露，合作公司大概能拿到50%。他和同事在向客户介绍时，并不会提及合作公司的事情，“客户不问，我们自然不会提。但我感觉多数客户其实知道自己材料造假的事”。　　针对客户社保不在本地的问题，李杰说，公司也能解决。“我们会建议客户先停掉原单位所在地的社保，在申报职称地交纳社保，我们也会协助，就在合作公司交，以满足客户要求。襄阳当时是要求必须有3个月社保。”　　李杰了解到，德育优才公司经“一番操作”，的确曾办下来过一批职称，大概有100多个，这是2021年之前办下来的。“那个时候要求可能没现在高，申报的人也没现在多。举例来说，2020年的时候，襄阳要求外地的交3个月社保，现在要求交1年。”　　2021年年底，德育优才公司的400多个客户职称评审出了问题。　　“听说是这些客户提交的资料没有通过职称评审委员会的审核，直接被退回来了。”李杰说，因为服务费是分两期交的，所以当时公司一共欠客户差不多200万元。公司一边安抚客户，告诉他们可以再次申报，但申报的效果并不理想；另一边为想要退费并且着急的客户退费。“早期退费的，很多都是在派出所协调下退的，公司不会轻易就退费。”　　2022年10月，李杰听说德育优才公司声称资金链断裂。当年11月，李杰离职，他说公司至今还欠着他400元工资和9个月社保。　　职称评审靠的是真才实学　　天眼查数据显示，德育优才公司已于2023年4月13日被武汉市洪山区市场监督管理局列入经营异常名录。截至2024年6月3日，已公示的司法案件共58个，37.9%的涉案案由为服务合同纠纷，84.5%的案件类型为民事案件。　　记者在中国裁判文书网上查询到一份涉德育优才公司的民事判决书。在浙江宁波从事建筑工作多年的陈某，因为工作需要想申报建筑工程专业中级工程师职称。因不懂申报流程和相关程序，通过网上找到德育优才公司。2021年11月22日，陈某与该公司签订了中级职称委托合同，通过转账方式缴纳6000元，但该公司一直未帮助陈某获得证书。多次联系后，该公司同意退费，但一直以各种理由未退费，并拒绝接听陈某电话。陈某诉诸法院后，宁波市北仑区人民法院认定该公司合同违约，判处退还评审费用。　　“花钱保过评职称”的情况在网络上也有很多。　　中青报·中青网记者以“职称评审”为关键词在某网络平台进行检索，前10条均为广告。记者随机进入一个网页，“不过退款”几个大字在页面上十分醒目。记者留了自己的微信，在与“A职称评审-李老师”的聊天过程中，对方多次提及公司有“关系”“渠道”，“交钱就行，100%下证”。　　记者以“办证注意事项咨询”为由，拨通了襄阳市人力资源和社会保障局电话。接电话的工作人员表示，职称评审靠的是真才实学，以后的要求只会越来越严格，在程序上可能有捷径，但评审过程将越来越严谨。“去年我们接到了很多咨询电话，一些人因为找公司代评，交了钱却没有下证，我们直接告诉对方去报警或者走司法途径。”　　这名工作人员提醒，听到“证书直出，只要报名就能拿证”“条件不符合，也有办法帮你搞定”“全国可做”等话术，基本可以断定这家机构是骗子公司。　　北京金台律师事务所律师洪伟表示，申报人通过购买虚假材料申报职称，会面临严重的法律后果。《中华人民共和国治安管理处罚法》第52条规定，伪造、变造或者买卖国家机关、人民团体、企业、事业单位或者其他组织的公文、证件、证明文件、印章的，处10日以上15日以下拘留，可以并处1000元以下罚款；情节较轻的，处5日以上10日以下拘留，可以并处500元以下罚款。此外，《职称评审管理暂行规定》第39条规定，提供虚假材料取得的职称会被撤销，并记入职称评审诚信档案库，纳入全国信用信息共享平台，记录期限为3年。　　中国教育科学研究院研究员储朝晖认为，职称评审委员会的评委自己要“立”起来。“真材料都是个性化的，假材料都是普遍性的，张三李四差不多。公司给他们做的材料，很多都是雷同的，可以相互替代。”评委要加强自身能力建设，善于甄别真假材料，看到假的坚决不让通过；另外，相关中介公司要有底线，可以协助申报人整理材料，为申报流程提供便利，但不能造假，一旦造假应从法律层面严肃追究责任。　　（应受访者要求，文中张健、李杰均为化名）　　来源：中国青年报

"沈娜娜团圆节火锅",界面新闻记者|唐卓雅界面新闻编辑|谢欣　　当地时间10月9日，瑞典皇家科学院宣布，将2024年诺贝尔化学奖授予三位研究领域与人工智能相关的科学家。　　其中，被誉为“AlphaFold之父”的谷歌DeepMind公司戴米斯·哈萨比斯（DemisHassa--**--界面新闻记者|唐卓雅界面新闻编辑|谢欣　　当地时间10月9日，瑞典皇家科学院宣布，将2024年诺贝尔化学奖授予三位研究领域与人工智能相关的科学家。　　其中，被誉为“AlphaFold之父”的谷歌DeepMind公司戴米斯·哈萨比斯（DemisHassabis）博士和约翰·乔普（JohnJumper）博士因为蛋白质结构预测获奖，而华盛顿大学的大卫·贝克（DavidBaker）教授则因计算蛋白设计获奖。　　这些研究成果极大促进了药物研发的进程，技术的突破让AI制药站上风口，尽管这一领域目前成果寥寥，但不妨碍“AI+制药”已经成为医药行业极具想象力的赛道。　　前述研究都涉及到了“蛋白质折叠”的问题。蛋白质折叠是当今分子生物学的核心研究领域之一，蛋白质折叠”的问题就是一维的分子链如何正确折叠成特定的三维形状的问题。而最终的三维形状将决定蛋白质的功能。　　如果能从蛋白质分子的一维分子编码准确预测出蛋白质分子的三维形状，将对人类了解疾病产生的原理、新药研发、理解生命形成的机制产生重要影响。　　过去的十几年时间里，科学家利用冷冻电子显微镜技术、核磁共振或X射线晶体学等技术确定蛋白质的形状，但试错成本高，所需时间和资金不菲。随着计算机科学、AI技术的发展，蛋白质折叠的问题的突破有了希望。　　1996年，贝克与研究生们开始编写一个叫做Rosetta的程序，该程序可以通过输入一段氨基酸序列，预测蛋白质的结构。1998年，贝克首次使用Rosetta参加了CASP（蛋白质结构计算机预测比赛）比赛，表现出色。　　2018年之前，Rosetta在CASP大赛上“打遍天下无敌手”，但是AlphaFold的出现，让Rosetta感受到了危机，AlphaFold首次亮相便拿下比赛亚军。2020年，DeepMind基于初代版本开发的AlphaFold2击败Rosetta卫冕冠军。此次大赛上，在接受检验的近100个蛋白靶点中，AlphaFold2对三分之二的蛋白靶点给出的预测结构与实验手段获得的结构相差无几。　　AlphaFold主要尝试解决的问题也是蛋白质的结构性质预测问题。前述诺贝尔化学奖得主哈萨比斯是DeepMind的创始人兼首席执行官，同时也是AlphaFold项目的负责人。乔普则是AlphaFold项目的首席高级研究员。　　此后，AlphaFold和Rosetta相互角力。2021年7月，DeepMind公司和贝克团队分别在《自然》杂志和《科学》杂志上发表论文，公开了“AlphaFold2”、RoseTTAFold的源代码。RoseTTAFold拥有媲美AlphaFold2的蛋白质结构预测超高准确度，而且更快、所需计算机处理能力更低。　　同月，2021年7月，DeepMind公司在《自然》杂志再次发表论文，描述了AlphaFold对人类基因组编码的所有蛋白质（人类蛋白质组）的准确结构预测。结果显示，AlphaFold能够对人类蛋白质组中58%的氨基酸的结构位置做出可信预测，对36%的氨基酸的结构预测达到很高的置信度，是实验方法覆盖的结构数量的两倍。　　2024年5月8日，DeepMind团队在《自然》杂志发表文章介绍AlphaFold3，其能以较高准确率预测蛋白质与其他生物分子相互作用的结构。该模型能预测含有蛋白质数据银行（ProteinDataBank）内几乎所有分子类型的复合物的结构。　　值得注意的是，对于蛋白质与其他分子的相互作用，与现有预测方法相比，AlphaFold3改进了至少50%，这使AlphaFold3成为首个在生物分子结构预测方面超越基于物理的工具的人工智能系统。　　对于一些重要的相互作用领域，AlphaFold3预测准确度提高一倍（100%），可准确预测如蛋白质、DNA和RNA这样的大型生物分子，也包括配体等小分子的结构以及它们如何相互作用。也就是说，AlphaFold3可预测的范围已经不局限于蛋白质，而是已经扩展到了生物分子领域，药物发现的效率将大大提高，一些“绝症”也有了治愈的可能。　　实际上，已经有不少资本涌入AI制药行业。据行业自媒体智药局统计，单是国内，截至2024年8月5日，AI制药公司已经达到了104家，而2020年底时仅为16家。二级市场上，晶泰科技头顶“国产AI制药第一股”的光环在港上市。据智药局发布的《AI制药行业报告2023》，截至2023年底，全球共有超过80条成功进入临床阶段的AI药物管线。　　相较于传统药物研发，AI能将药物发现、临床前研究的时间缩短近40%，将临床新药研发的成功率从12%提高到约14%。AI制药的瓶颈也显而易见，它仍无法跳脱与颠覆现代药物研发流程的基础轮廓——找到新靶点，再从类药化合物库中层层筛选出最优候选药物分子。　　晶泰科技首席科学家张佩宇曾在接受界面新闻记者采访时表示：“从早期的靶点发现，到化合物发现，到临床前至临床间，甚至审批上市至商业推广都可以用到AI技术的赋能和加速。”　　而目前而言AI主要集中应用于化药及生物药的发现和临床前开发阶段。　　最知名的案例便是，辉瑞的新冠口服药Paxlovid就再药物探索阶段借助了AI的力量。晶泰科技曾帮助辉瑞将研发Paxlovid所需要化合物及其所有可能的固体形态，通过AI算法全部预测且准确匹配实验结果，仅6周就帮助辉瑞确认了候选药物的优势晶型，用于后续的开发和生产。这项工作关乎药品安全、大规模生产以及专利的申报，原本需要耗时半年以上。　　而AI技术在新冠疫情制药中的使用推动了AI投资的增加，根据PrecedenceResearch，AI制药行业将在未来十年保持高速增长。　　不过，AI在制药领域也不是一颗完美的“魔术子弹”。2020年，Exscientia利用AI开发的首款治疗强迫症的药物，因未能达到预期标准而中断。2022年7月，Exscientia与住友制药合作的DSP-1181，因临床I期的研究未达到预期标准停止研发。2023年4月，BenevolentAI公布了其AI药物BEN-2293用于特应性皮炎（AD）的II期试验数据，未达到预期治疗效果。　　直至今年9月19日，国内AI制药企业英矽智能发布AI药物ISM001-055临床IIa期积极结果，数据显示良好的安全性和剂量依赖性的药效趋势，该公司称这是全球首个AI药物概念验证案例。　　这一定程度上鼓舞了AI制药行业的信心，不过，AI制药面临的最大问题仍然是数据壁垒。据亿欧智库研报，过去，药物研发积累的数据并非为人工智能所备，行业至今没有相关的标准数据集，一般通过公开文献、药物专利或者购买而来，这就造成数据不规范。对于药企来说，药物研发数据是企业的核心资产，不会轻易共享。对于医院来说，医院也不会轻易向药企提供数据，医院与医院之间的数据并不互通。　　AI制药企业在获取数据这一步上就卡了壳。据21世纪经济报道，英矽智能联合首席执行官兼首席科学官任峰曾表示，目前，在实操应用层面，还没有用任何中国人的数据，特别是使用中国患者的数据来分析发现靶点的方式尚未普及。　　张佩宇曾对界面新闻记者表示：“目前行业普遍认为，AI需要与湿实验相辅相成，‘干湿结合’才是对AI技术最好的使用。”而自动化与AI的结合使用也是行业未来的趋势。自动化实验能够收集大量的数据，还有望解决AI药物研发的数据短板问题，有助于提升整体研发流程的效率和成功率。大量重复性劳动交给，科学家将有更多时间和精力投入到药物研发的关键环节中，不仅实验产出效率成倍提升，还能减少人为操作引起的实验误差。海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP

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作者：罗鎏海

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