AI與科學領導的未來

今天，人工智慧（AI）技術的進步正在生物學領域帶來世代的變革，改變科學並使我們的道路更加安全。

但這僅僅是個開始。

如果我們能充分利用這個機會，我們可以迎來一個新的發現時代——讓各領域的科學家能夠以曾經被認為無法解決的速度，解決曾經認為無法解決的挑戰。

因此，當全球的決策者和科技領袖下週前往巴黎參加人工智慧行動峰會時，我們對政策制定者的訊息很明確：雖然人工智慧有潛力徹底改變科學並為人類和社會帶來重大利益，但持續的進步並不是自動的——這只有通過私營和公共部門的立即和持續行動才能實現。

在人工智慧時代推進科學的機會

人工智慧已經開始促成科學上的重大進展——未來還會有更多。它正在改變我們進行科學研究的方式，顯著加快科學過程（有時將數百年甚至數千年的傳統實驗和研究縮短到幾個月或幾天），並讓科學家能夠同時以新的方式觀察許多事物。人工智慧還使得更多人能夠參與研究。

例如，僅僅是AlphaFold，就已經被來自190個不同國家的250萬名研究人員使用。我們還將許多重要的、基於人工智慧的進展，如連接組學（connectomics）、全基因組（pangenome）、氣象、材料科學和氣候模型，廣泛提供給科學家。這一切都創造了一個巨大的機會時刻——為人們在現實世界問題上提供切實的好處，並推動經濟增長。

但要實現人工智慧在科學中的巨大潛力，不僅僅需要技術突破；還需要共同努力建立持續進步的基礎。

這就是為什麼想要在這裡領先的國家需要共同合作，建立支持科學家、工程師和持續創新的文化的基礎設施、投資和法律框架。

為了給政策制定者提供立即可行的步驟，今天我們發布了《以人工智慧建設未來科學的政策框架》。

人工智慧時代科學的三個要素：

基礎設施——增加對人工智慧基礎設施的訪問。大多數科學家不需要自己訓練大型人工智慧模型，但他們需要訪問資源來微調大型模型、運行模擬以生成高質量數據，或在他們的專業數據上訓練較小的人工智慧模型。如果沒有建立人工智慧驅動的科學研究和開發基礎設施，他們就必須花精力去協調計算資源、數據和模型的訪問，並熟悉人工智慧工具，這些都會影響他們的核心研究活動。因此，政府必須建立必要的基礎設施，使人工智慧研究工具和資源對更多地方的科學家更可及。他們可以通過設立國家科學人工智慧資源中心，類似於美國國家人工智慧研究資源（NAIRR），使高質量數據、人工智慧模型、計算能力、軟體和教育資源可供人工智慧研究使用。投資——投資於人工智慧科學。突破性的科學發現通常需要長期的承諾和持續的投資。多年來，政府資金在支持雄心勃勃的基礎研究方面發揮了至關重要的作用，促進了學術界、產業和公共部門之間的合作，並吸引了額外的私人（外國或國內）投資。政府應該制定優先領域清單，以指導他們的資金並通過公共挑戰激勵研究合作，旨在解決最緊迫的問題。新穎的公私合營夥伴關係和資金模型可以在促進繁榮生態系統和培養強大的科學和工程人才方面發揮重要作用。創新——實施支持科學和創新的法律框架。隨著全球人工智慧競爭的加速，我們需要在建立高風險應用的框架的同時支持創新。監管不確定性會減緩創新並為科學家和私人投資者創造障礙。為了解決這個問題，政府應建立支持負責任和合理使用數據的創新監管制度，靈活的版權框架和統一的數據隱私法。貿易政策應支持跨境數據流動，增強人工智慧發現所需數據的多樣性。

還有許多挑戰等待人工智慧去解決——以及許多國家可以共同合作以促進重大人工智慧突破的方式。

通過正確的政策和投資框架，政府可以幫助加速科學進步，為科學家清除障礙，讓他們繼續實現將為全人類帶來更美好未來的突破。