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皮斯托亚联盟研究发现四分之一的生命科学专业人士不知道他们的人工智能模型使用哪些数据
皮斯托亚联盟是一个倡导在生命科学研发领域加强合作的全球性非营利组织，该联盟发布的数据表明，日益严重的“科学内容危机”正在限制人工智能在研发中的准确性和采用。民意调查发现，超过四分之一的生命科学专业人士 (27%) 不知道其组织的人工智能或法学硕士系统使用哪些科学内容或仅依赖标题和摘要......
来源:Lab Bulletin发布日期：2025年12月11日
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作者/来源：皮斯托亚联盟
来自阿斯利康、拜耳、诺华、福泰等公司的专家齐聚一堂，共同探讨人工智能制剂、加速临床试验和技能差距
皮斯托亚联盟是一个倡导在生命科学研发领域加强合作的全球性非营利组织，该联盟发布的数据表明，日益严重的“科学内容危机”正在限制人工智能在研发中的准确性和采用。调查发现，超过四分之一的生命科学专业人士 (27%) 不知道其组织的人工智能或法学硕士系统使用哪些科学内容，或仅依赖标题和摘要。与此同时，只有大约三分之一 (36%) 的人将内部文档插入模型中。因此，许多人工智能系统都是建立在不完整或可追溯性不足的科学证据之上，降低了人们对人工智能输出可靠性的信心。这项民意调查是在皮斯托亚联盟在波士顿举行的美国年度会议上进行的，该会议聚集了来自制药、技术和学术界的 170 多名专家，探讨人工智能的挑战以及安全使用所需的护栏。
“从会议的讨论中可以清楚地看出，许多人工智能模型尚未利用提供权威结果所需的全部科学证据。许多组织在数据和治理方面仍处于学习阶段，考虑到患者安全的利害关系，这一点不容忽视。我们的民意调查还显示，38% 的受访者表示他们的版权和许可政策不明确或未得到执行，这意味着许多组织还可能在本已昂贵的药物开发过程中面临罚款的风险，”Neal 说Dunkinson，CCC（版权清算中心）高级总监。 “为了确保模型建立在最高质量和最完整的科学数据集的基础上，业界必须确保所使用的任何数据集都是人工智能就绪的：这意味着结构正确、获得许可且透明。”