人工智能（"AI"）已经成为一个热门词汇，几乎每篇文章、新闻简报、播客和其他数字媒体都会提到它。回顾过去十年，人工智能领域的发展迅速，或许其高潮是ChatGPT的主流爆发，这是一个生成式AI聊天机器人，到2023年1月成为增长最快的消费者应用程序。它被认为是启动AI热潮的功臣，这一趋势至今仍在继续，投资者纷纷向生成式AI投入数百万美元。
尽管采取了更为谨慎的态度，生命科学和其他技术公司也并未落后。根据Grand View Research的一份报告，2022年全球生命科学AI市场的价值为17亿美元，预计从2023年到2030年将以每年10.9%的速度增长。
虽然AI在治疗和药物发现等领域拯救生命的潜力毋庸置疑，但人工智能的风险也非常真实。在这篇博客中，您将了解到：
- AI对生命科学的影响：简要概述了利用AI技术实现突破性医疗里程碑的初创公司，如救命药物。
- 这些公司面临的独特挑战：关键示例包括数据质量和偏见问题、网络安全威胁和技术性能故障。
理解AI对生命科学的影响
未来属于AI，这一点毋庸置疑。它已经在多个方面重塑了生命科学和其他技术公司，其中药物发现以其成本高、周期长和不确定性而领先。
如今，生命科学和其他技术公司使用AI驱动的工具来识别和绘制疾病路径以及研究复杂的蛋白质相互作用。这一策略为各种疾病的新型有效药物铺平了道路。以下是几个例子：
- Insilico Medicine：使用Chemistry42，这是一种基于42种生成算法的专有AI平台，用于确定药物化合物可能针对的生物化学路径。
- Deep Genomics：开发了一种专有的AI平台，通过探索大规模的mRNA生物学数据集来确定潜在的药物靶点。
- Pathos：该公司使用AI扫描大量肿瘤学数据集，以识别潜在的药物靶点并验证它们。
这些只是AI变革力量的一些显著例子。在个性化医疗等领域，AI正占据中心舞台，帮助医疗专业人员制定更个性化的治疗计划和准确的诊断。
生命科学领域AI的挑战
尽管如此，生命科学市场对AI采取了更加谨慎的态度。事实上，这个领域的大多数AI辅助成就仍处于早期阶段，这是有充分理由的。
以下是AI技术对生命科学市场的主要风险：
数据质量和偏见
警告：输入数据不准确对AI模型的危险。
AI模型的强度取决于其训练的数据。毕竟，数据是任何AI系统的命脉；没有数据，AI算法无法学习做出准确预测。
然而，基于不完整数据集训练的AI算法可能会做出有偏见的决策，而基于不准确信息训练的算法可能会做出同样错误的结论，这在现实世界中的AI失败案例中表现得非常明显。
一个显著的例子是苹果信用卡AI算法的性别偏见事件，起因是知名软件开发者David Heinemier Hansson在Twitter上抱怨他的苹果卡信用额度是他妻子的20倍，尽管他们联合申报税并且他的信用评分较差。
他的推文走红后，更多苹果客户指责苹果信用卡AI算法存在性别偏见，促使纽约金融服务部调查负责运营苹果卡的高盛公司。
生命科学和其他技术公司应对此风险高度重视，因为临床试验和药物发现中使用的机器学习模型和算法严重依赖于医疗数据，如电子健康记录。如果这些工具基于有偏见和不完整的数据进行训练，其后果可能是危险的，可能危及患者安全。
网络安全威胁
匿名黑客使用人工智能技术
AI是一把双刃剑，这一点在其被黑客界采用时尤为明显。随着这项技术的进步，犯罪分子的进入门槛不断降低，使他们能够利用AI驱动的网络攻击技术。
深度伪造是一个典型的例子，展示了AI如何重塑网络犯罪。最近，香港一家跨国公司的财务人员在与自认为是同事的人视频通话后被骗转账2500万美元，后来才发现那些人是深度伪造的重建。
对于生命科学和其他技术公司来说，发生AI驱动的数据泄露或社会工程诈骗的风险非常真实。仅在2021年，就有超过4000万份患者记录在美国的数据泄露中被泄露。
然而，AI作为一把双面剑，也带来了优势。根据世界经济论坛的一份报告，AI技术可以用于防御和预防这些攻击。例如，人工智能系统在恶意软件检测方面的准确性很高。AI算法可以设计为分析系统中的可疑活动，指出可能存在数据泄露的可能性。
技术和性能故障
医疗设备：对患者安全至关重要，但容易受到技术和性能故障的影响
随着生命科学和其他技术公司继续在核心业务中整合AI应用，当AI模型的能力被夸大或输出不准确时，总是存在性能故障的风险。
以IBM开发的一款AI工具为例，该工具旨在根据过去的癌症病例文献帮助医生提供癌症患者的治疗建议。内部文件显示，该工具向医生推荐了不安全且不准确的治疗方案，最终导致了一次复杂的AI性能故障。
因此，生命科学公司必须高度重视AI性能故障的风险。虽然自然语言处理技术可以从临床试验和其他领域提取数据，但验证AI建议和数据的有效性至关重要，因为这些模型容易出错。
结论
我们已经结束了关于生命科学市场中人工智能危险性的讨论。显然，整合这一有前景的技术需要所有相关利益相关者的谨慎态度，作为一个受严格监管的行业，我们预计很快会看到政策变化。
尽管AI迄今为止已被证明是游戏规则改变者，但我们尚未看到其全部能力，因为整合仍处于初级阶段。以Insilico Medicine为例，这家生物医学公司利用人工智能的力量在平均时间的15分之一内创造了一种新的类药物分子，这清楚地表明未来确实属于AI。
然而，随着生命科学公司在药物发现、临床试验和个性化医疗中继续利用AI技术，相关的风险不容忽视。毕竟，对于算法和机器学习模型而言，工具的质量取决于其训练数据的质量。
因此，数据偏见导致错误结论的风险非常真实，危及患者的生命。鉴于Watson for Oncology等案例，政府、私营公司和医疗机构必须合作，确保医疗数据系统的透明度和无偏见。
此外，生命科学公司必须重组其网络安全措施，并使员工了解当前趋势。随着AI的发展，区分合成和人类生成的数字媒体变得越来越困难。深度伪造变得越来越逼真，甚至能够通过复杂的社会工程骗局诱骗员工支付数百万美元的公司资金。
因此，随着生命科学公司继续利用AI技术的力量，理解这一技术的两面性至关重要，既要发挥其优势，又要减轻其风险。此外，重要的是要认识到AI作为增强人类能力的工具，而不是替代人类。培养人工智能模型与生命科学专家之间的受监管和共生关系，是这一技术在未来蓬勃发展的重要途径。
常见问题解答
AI在生命科学中的主要应用有哪些？
- 药物发现
- 个性化医疗
- 临床试验和数据分析
- 诊断和成像
- 疾病预测和预防
实施AI在生命科学中的主要挑战是什么？
- 数据质量和偏见
- 网络安全风险
- 性能和技术故障
- 监管障碍
- 有关AI决策的伦理问题
AI如何促进药物发现？
- 分析复杂的生物数据
- 更快地识别潜在药物靶点
- 减少研发成本和时间
- 模拟生化相互作用
医疗保健领域是否有AI失败的真实案例？
- IBM Watson for Oncology推荐不安全的治疗方案
- 苹果信用卡AI算法显示性别偏见
- 由于数据质量差，AI系统做出有缺陷的预测
生命科学和其他技术公司如何减轻AI风险？
- 使用高质量、无偏见的数据
- 定期测试和验证AI系统
- 加强网络安全防御
- 与监管机构合作以确保道德使用AI
AI在生命科学的未来是什么样的？
- 药物发现和精准医疗的进一步发展
- 在临床工作流程中的更广泛整合
- 更严格的法规和伦理指南
- AI工具与医疗专业人员之间的更紧密合作
(全文结束)
