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《关于生成式人工智能在生物与生物医学科学中的应用建议》这份报告由美国实验生物学联合会于2025年1月发布，旨在探讨生成式人工智能在生物和生物医学研究领域的现状、潜在益处与风险，并提出负责任使用该技术的建议。

 

报告首先概述了生成式人工智能在生物和生物医学研究中的快速应用和发展。这些应用涵盖了从加速研究进程、生成新假设，到分析复杂数据集并提供新见解的多个方面。然而，生成式人工智能的使用也引发了伦理、方法论、法律和监管等方面的重大问题。因此，美国实验生物学联合会成立了一个生成式人工智能任务小组，负责开发相关建议。

 

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任务小组的主要目标包括：评估生成式人工智能在生物与生物医学研究中的当前应用情况；确定与该技术相关的潜在益处和风险；为包括关键利益相关方群体在内的各方制定负责任使用生成式人工智能的建议；以及为联邦机构、政策制定者、学会和研究人员提供关于生成式人工智能对生物和生物医学科学及其科学学会的相关性和影响的建议。

 

在探讨生成式人工智能的应用时，报告指出了其在当前和潜在应用方面的广泛性。例如，在生物医学和生物学研究领域，生成式人工智能已被用于优化实验设计、预测蛋白质结构，以及辅助药物研发等。同时，报告还强调了该技术未来可能带来的更多创新和应用。

 

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然而，报告也指出了生成式人工智能应用过程中存在的挑战和问题。其中，伦理问题是最为突出的一个方面。由于生成式人工智能能够生成、分析和解释大量数据，并且这些数据会随着时间的推移而不断更新，因此如何确保数据的准确性、透明性以及避免偏见，成为了一些亟待解决的问题。此外，知识产权、数据隐私和安全等方面的问题也不容忽视。

 

为了解决这些问题，报告提出了一系列建议。在政策和监管方面，报告建议所有利益相关各方，包括美国实验生物学联合会，应与政府机构和政策制定者合作，提供关于生成式人工智能政策制定的反馈。同时，报告还呼吁建立全面的政策和监管框架，以确保生成式人工智能在生物和生物医学研究中的负责任使用。

 

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在科学完整性和知识产权方面，报告强调了制定和应用特定于生成式人工智能的伦理准则的重要性。这些准则应涵盖从作者身份确认、人类监督、数据管理到避免偏见等多个方面。此外，报告还建议利益相关各方仔细考虑使用或不使用生成式人工智能工具的影响，并特别注意由此产生的科学完整性问题。

 

在数据隐私和安全方面，报告指出，在生物和生物医学科学中，存在使用生成式人工智能可能带来显著危害的情况。因此，需要提高隐私和安全水平以保护个人和研究人员的利益。这包括加强数据保护措施、确保数据处理的透明性和可追溯性等方面。

 

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在人才队伍影响、培训和教育方面，报告强调了为生物和生物医学研究领域提供全面的生成式人工智能培训和教育资源的重要性。这包括创建研究人员专注的生成式人工智能工具包、提供政府培训资助以及建立生成式人工智能教育资源中央存储库等措施。此外，报告还建议建立新的导师网络，将生成式人工智能专家与生物和生物医学科学家联系起来，以支持持续的学习需求并应对生成式人工智能技术的快速发展。

 

综上所述，该报告认为生成式人工智能是一项具有变革性的技术，具有巨大的潜力，但也可能加剧现有问题并带来新的挑战。利益相关各方之间的密切合作对于实现生成式人工智能的积极效益，维护科学诚信和尊重个人权利至关重要。报告提出的建议旨在帮助生物和生物医学科学界充分利用生成式人工智能的优势，同时减少其风险。该报告还强调了持续监测和适应性治理的重要性，以应对生成式人工智能技术的快速发展和不断变化的需求。