近日,谷歌发布了一份名为《A Policy Framework for Building the Future of Science with AI》的行业研究报告。这份报告主要探讨了人工智能(AI)如何引领科学发现的新时代,并提出了三个政策支柱——基础设施、投资和创新——以确保AI对科学产生积极影响并惠及每个人。报告中包含了许多关于如何利用AI推动科学进步和解决全球性问题的有价值的见解和建议。
人工智能(AI)正在引领科学发现的新纪元,改变我们进行研究的方式,并加速科学突破的步伐。AI的能力在于处理海量数据、识别模式和生成新假设,这有助于科学家解答曾经认为在我们有生之年无法解决的问题。
AI已经在推进科学和改变生活方面取得了实际进展。机器学习和预测技术正在帮助诊断遗传疾病、早期识别癌症、开发疫苗、预测天气、野火和洪水,并加速实现可持续发展目标(SDGs)。这些实用工具的背后是AI在众多领域的基础科学研究方法,包括物理学、神经科学、地球科学、海洋学、太空探索、聚变能源和气候科学等。
全球各国政府可以采取关键步骤,赋予科学家发现新药物、寻找癌症治疗方法、检测和减轻自然灾害、推动实现可持续发展目标(SDGs)等更多能力。本报告概述了政府可以追求的三个具体政策支柱——“三个I”——以确保AI对科学产生积极影响并惠及每个人:基础设施、投资和创新。
基础设施是关键。高质量的科学数据和计算资源可以解锁AI驱动的科学解决方案。政策制定者应建立国家和国际中心,提供AI工具和资源以推进科学。这些中心将为利用AI进行科学工作提供数据、计算和教育资源的访问权限。
投资至关重要。持续的政府资金对于雄心勃勃的长期科学研究至关重要。政府应确定优先领域以指导资金投向,并为解决最紧迫的问题创建公共挑战。新的公私合作伙伴关系和资金模式可以在培养AI科学生态系统和建立强大的人才库方面发挥重要作用。
创新推动进步。科学依赖于协作和信息的开放交流。全球法律框架可以保护科学思想市场。政府应共同努力创建协调一致、可互操作的法规,以鼓励科学进步,特别是在版权、隐私和跨境数据流动等领域。旨在领导AI科学使用的政府还应制定移民政策,以吸引和留住AI技能人才。
AI在自然科学中的应用正在以前所未有的速度加速发现。例如,在结构生物学中,X射线晶体学曾是了解蛋白质结构最快的途径。现在,Google DeepMind的AlphaFold预测蛋白质的3D结构,已导致公开可用的蛋白质结构数据库,免费提供2亿个预测的蛋白质结构。这个数据库目前已有超过250万用户,来自190多个国家。
在气候科学和可持续性方面,AI已成为建模、预测和减灾努力中不可或缺的工具。AI增强了对来自卫星和气象站的大量气候数据的分析,导致更准确的气候模型。AI还有助于预测洪水等自然灾害,使高级预警和准备成为可能。Google的洪水预测AI模型在100多个国家预测洪水,帮助超过7亿人口。
AI在能源领域的应用也开辟了新的科学途径,从利用可再生能源到核聚变几乎无限的清洁能源的前景。AI通过实时数据分析和预测建模,预测可再生能源的能量生产,具有高准确性。智能电网使用AI动态平衡供需、优化能源存储和管理分布式能源,从而减轻可再生能源发电波动的影响。
在健康科学领域,AI提供了一些最有希望的用例。AI的进步承诺在疾病检测和治疗方面实现重大改进,特别是在资源有限的社区和世界地区。AI技术已经帮助科学家开发疫苗、诊断遗传疾病和早期识别癌症。AI可以准确解读视网膜扫描,检测糖尿病视网膜病变,这是影响约1亿人的可预防性失明原因。
这些在人类历史上前所未有的显著进步,只是AI对科学潜在贡献的开始。全球科学界可以做得更多,以解锁这项技术的全部潜力,造福人类。但科学家不能单独实现这些好处。他们依赖于政府、学术界和工业界合作培养的生态系统——一个提供急需的基础设施、强大的资金、稳定的技能人才管道以及相关的教育和培训计划的环境。除了基础设施和其他资源投资外,政府还可以通过建立支持基础科学和技术突破的创新政策来解决社会最紧迫的问题。
没有旨在促进AI驱动科学进步的政策,国家就有可能被其他国家在创新和经济增长方面甩在后面。由于支持科学进步的底层AI技术发展迅速,监管框架需要与技术无关,能够适应发展步伐,避免变得过时。我们与政策制定者共同承诺,通过适当的防护措施管理AI的风险,并强调需要一个平衡的监管方法,优先考虑研究、创新、科学和技术,同时建立法规以解决风险。
这篇文章的灵感来自于《A Policy Framework for Building the Future of Science with AI》这份报告。除了这份报告,还有一些同类型的报告也非常有价值,推荐阅读,这些报告我们都收录在同名星球,可以自行获取。
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