除了占据公众注意力的聊天机器人和生产力工具外，人工智能正在拓展尖端科学的边界，并帮助全球科学家应对他们社区面临的一些最大挑战。这一深刻转变仍未得到充分重视——它使得这项技术的巨大益处在很大程度上未被开发。
释放人工智能加速科学的潜力是我们两人的核心目标。我们各自的职业生涯都在为这一刻努力——其中一人致力于构建推进科学的终极工具，历经数十年；另一人则致力于推进如何利用技术促进人类进步，使世界各地的人们受益。
五年前，我们的AlphaFold人工智能系统解决了蛋白质结构预测这一长达50年的重大挑战，并将人工智能驱动的科学突破推向了前沿。鲜为人知的是，自那以后，免费开放的AlphaFold蛋白质数据库已被来自190多个国家的300多万研究人员使用。其中超过三分之一的研究人员在中低收入国家工作。它已迅速成为科学家应对世界最紧迫问题的标准工具。
获取这些知识使研究人员能够应对具有全球意义的区域性问题——从马来西亚国立大学的科学家研究比登革热更致命的梅利奥多西斯病的传播方式以加速新治疗方法的开发，到印度比尔拉理工学院的研究人员培育抗炭腐感染的大豆。
AlphaFold是我们证明人工智能推动科学力量的第一个重要例证，但这仅仅是个开始：我们正在看到一系列开放获取研究工具带来的早期可喜成果。AI协作者正在帮助科学家发现新的原创知识，并为棘手的科学问题生成新颖假设；研究表明，它独立提出了与研究人员花费数年开发的相同假设，应用于寻找现有药物的新用途或更好地理解细菌如何对抗生素产生耐药性。EarthAI使用基础模型和跨模态推理提供地理空间洞察，可改善环境监测和灾害应对。AlphaGenome可以预测哪些突变正在推动癌症发展，并可能帮助我们更好地理解人类疾病的分子基础，开发更加个性化的疗法。
许多人将人工智能驱动的研究进展视为未来的福利和努力目标，但它对公共卫生、粮食安全、危机韧性等方面的影响正在改善人们今天的生活。例如，在医疗保健领域，人工智能模型正被用于有效诊断影响数百万人的疾病，如结核病、癌症等。我们与科学和医疗合作伙伴共同构建了一个人工智能模型，专门帮助那些可能无法定期接受筛查的患者检测糖尿病视网膜病变——这是一种可治疗但日益成为可预防性失明原因的疾病。该模型已在全球进行了60万次筛查，而印度和泰国的新合作伙伴关系将在未来十年内将这一数字扩大到至少600万次。
在粮食安全方面，我们正在开发植物表型基础模型，以帮助加速开发新的气候适应型种子。同样，在气候韧性方面，印度政府率先使用人工智能驱动的季风预测，向3800万农民发送预警，帮助他们就何时种植作物做出更明智的决定。我们已将河流洪水预测能力从几个国家扩展到150多个国家，覆盖超过20亿人口居住的地区，预测提前期达6天以上。
人工智能显然有潜力帮助解决社会面临的一些最大挑战，但由于科学家和其他创新者继续面临资源和基础设施的障碍，进展仍然不均衡。如果世界要真正从人工智能对科学和社会的积极潜力中受益，更多科学家需要获得合适的工具、技术和合作伙伴关系。
实现这一现实不能仅靠任何一家公司或政府单独完成：它需要研究人员、科技公司、学术界、非政府组织、私营部门、公共部门等之间的行动和伙伴关系。这就是即将举行的印度AI影响峰会——由新兴经济体主办的首届全球AI峰会——如此重要的原因。这是来自所有这些领域的领导者不仅讨论人工智能及其影响，而且共同设计一个人工智能服务所有人的未来的机会。我们最大的一些机遇——例如加速科学以应对饥饿或疾病等全球挑战——以及风险本质上是国际性的，只能共同解决。我们对峰会及未来一年工作的希望和目标很简单：让人工智能为每个人所用，以便下一次重大科学突破可以在任何地方实现。
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