李江
近日，在第13屆全球蛋白質結構預測競賽上，舉世聞名的AlphaGo（阿爾法狗）的開發者DeepMind公司，憑藉其最新開發的人工智慧程序AlphaFold擊敗其他97種算法奪得冠軍，贏得43個參賽蛋白中的25個單項最佳模型，成功預測了蛋白質的三維結構。那麼，該成果對於生命科學研究特別是基因科研的發展意味著什麼？又將帶來哪些倫理挑戰呢？本期我們邀請權威專家為您詳細解析。——編者
人工智慧的介入已成為生命科學研究發展的必然
基因是生命的藍圖，蛋白質是生理功能的執行者、生命現象的直接體現者。預測蛋白質結構，有助於了解蛋白質的作用，了解蛋白質如何行使其生物功能，認識蛋白質與蛋白質或其他分子之間的相互作用。這無論是對於生物學還是醫學和藥學，都是非常重要的。尤其是深入了解蛋白質摺疊與錯誤摺疊的關係，對於闡明人類諸多疾病，如糖尿病、帕金森症和阿爾茨海默病等的致病機制以及尋找治療方法將大有裨益。
但解析蛋白質結構一直是生物學領域的大難題。主要是耗時費力，如果手動模擬蛋白質的每一種可能結構，要花的時間預計比宇宙的年齡會更長。想要獲得一個蛋白質的結構，需要的不僅是經驗與技術，有時還需要碰運氣。儘管科學家們為提高預測效率和質量投入了大量的資金和精力，但此前尚未尋找出理想的方法。
此次人工智慧系統AlphaFold通過深度學習，根據所包含的胺基酸計算預測蛋白質的結構且準確程度遠遠高於現有預測方法，雖未像AlphaGo戰勝圍棋世界冠軍那樣引起全球民眾關注，卻讓人工智慧、生命科學等相關領域的專家深受鼓舞與震驚。可以說，人工智慧系統又一次樹立起了「裡程碑」，而且這一次是在更加複雜、專業的生命科學研究方面。因而，其形成的衝擊在程度上不亞於當年的AlphaGo。據悉，2017年底，谷歌還拿出了一款名為DeepVariant的人工智慧系統，旨在運用最先進的人工智慧技術，建立更精確的人類基因組譜圖。那麼，人工智慧的介入對生命科學研究特別是基因科研的發展意味著什麼？
我想，人工智慧的介入已成為生命科學研究發展的必然。它極大地推動了基因科學研究的發展，我們應認真對待，揚利抑弊，使之為生命科學研究甚至推動人類進步服務。
人工智慧使疑難疾病的識別和施治更有效
從純粹的科學研究角度來說，AlphaFold成功預測蛋白質三維結構可以證明，人工智慧的介入為生命科學研究迅猛發展插上了翅膀，已經成為基因科學家的得力研究助手。人工智慧是基於大數據、基於對很多過去的經驗積累的深度學習產生的智能體，可以幫助人類拓展視野，甚至改變思維方式，進而增強認識事物的能力。藉助人工智慧算法的輔助指導，研究人員可更好地尋找並優化研究方向，提高研究效率。在研究過程中，人工智慧可以承擔閱讀文獻、設計和運行實驗，並分析實驗結果的工作，處理研究人員希望擁有但又極感頭痛的海量數據。海量數據的機械性處理不僅枯燥、緩慢，還容易出錯，而人工智慧因具有算法優勢且無需休息而有力地克服了這些問題。據統計，人力每周大約能完成10次試驗，而機器可以完成1000次。
從科學研究成果應用來看，正是基因科學和人工智慧的興起與蓬勃發展，促進了現代醫學技術的巨大進步。研究表明，除了外傷性疾病，所有的疾病或多或少都是基因的改變、突變和表達的改變造成的。因此，科學家一直不遺餘力地尋找基因和疾病的對應關係，人工智慧通過出色的機器學習能力加速了這一進程，推動形成相應的治療或檢測技術。目前，在預防性篩查方面已經基本實現了人工智慧、基因檢測和深度檢查的結合，而且人工智慧的日益普及正讓這種深度檢查價格迅速下降。
隨著人工智慧的進步，疾病治療有望徹底成為一項信息+基因的科技，依靠人工智慧和基因技術重塑患者體內組織和器官的活性，還能夠開發出相應藥物，直接鎖定一種癌症背後的代謝流程。同時，因為有了基因技術、蛋白檢測等這一系列手段，通過人工智慧對疾病特徵的數字性因果描述與定義，結合每個人特有的基因組信息，可以使疑難疾病的識別和施治方式更有效，最大限度地遏制過去經驗醫療模式下的誤診誤治率，真正實現「精準醫療」，從而幫助人類戰勝疾病、保障健康甚至得到永生。
人工智慧的介入可能加劇基因研究領域的倫理爭議
人工智慧與基因科學的「強強聯合」，有助於全面掌握人類的基因結構、功能及其調控機制，將極大地推動基因科學研究的發展，甚至可以使之發生革命性的變化，從根本上改變人類的健康和生活狀況，但同時也帶來新的倫理衝突，並使該領域原來存在的某些倫理問題進一步顯現。
在新產生的倫理衝突方面，一是關於人的尊嚴問題。人工智慧參與基因研究，事關人的生命健康，具有極強的倫理價值傾向，在其運用之時，應高度關注對倫理價值的評估，但目前尚無普遍的倫理規範，依舊是完全拋開人類的心理和社會屬性，因循生物醫學模式，從而把基因醫學研究又一次推向了極端。而其研究成果的應用，更是涉及「人能像其他客體一樣被設計製造」等對人的本質、價值、尊嚴進行幹涉的問題，還有具體使用中諸如「算法歧視」等歧視性濫用問題，都需要我們審慎對待。
二是責任倫理問題。人工智慧必然日益向高智能、精準化方向發展，在生命科學研究與應用中發揮的作用日益強大。隨之而來的問題是，誰應對其作為一個智能系統的工作過程與工作結果負責？人工智慧的設計者、製造者、維護者、使用者、監督者對此應各負怎樣的社會責任，成為我們不得不面臨的難題。據報導，矽谷已經出現全部由人工智慧操作的「未來」實驗室，其創始人稱該實驗室的「未來」之處在於「我不知道這些機器人在做什麼實驗。因為這些實驗完全是由一個人工智慧程序設計的。」若真如此，誰應對它們的工作過程和結果負責，該負怎樣的責任，如何防止人工智慧系統工作失控帶來的危害，不能不讓人深思。
三是人工智慧成果應用的公平性問題。人工智慧參與開發的檢測與治療技術在應用之初的一段時期付費將比較昂貴，因而其主要消費者也僅限於少數群體，會導致多數普通患者不能接受人工智慧醫療檢測，會在一個階段存在使用上的不公正，甚至可能出現「誰將生存」的問題。但隨著大規模的使用，其費用將會下降。
四是關於人工智慧系統對科研、醫療從業人員就業的結構性衝擊問題。人工智慧有可能取代科研、醫療人員中以機械性、可重複的腦力勞動為主要職業的人員，然而其應用也會創造新的就業崗位。所以在可預見的未來，基因研究與應用領域「機器排擠人」的現象並不絕對存在，但提示我們在人工智慧時代要學會適應新的工作要求，不斷提升自身能力。
除了上述新出現的問題，人工智慧的介入還加劇了基因研究領域一些本已存在的倫理爭議。
一是基因科學研究成果共享問題。雖然基因研究成果的共享性早已為大多數國家所公認並接受，但由於種種原因其真正實施一直困難重重，因此如何保障基因科學研究成果充分平等地造福全人類成為更加迫切需要解決的議題。
二是隱私權保護問題。人工智慧系統在採集信息後會自動進行儲存分析，使用後即便手動刪除了涉及個人隱私的信息，但依然存在找回的可能。而且人工智慧的研究與應用同大數據緊密關聯，涉及海量數據且範圍更加廣泛。因此，人工智慧時代誰應該擁有與基因相關大數據的所有權、使用權，由誰來負責監管以保證其被合理合法使用，如何保護隱私和信息安全等就成為基因科學研究與應用中迫切而又極其棘手的問題，如何設置權限管理用戶保證數據在合法範圍內使用，防止數據資源被濫用造成數據隱私洩露的問題也將更加突出。
三是基因專利權問題。基因是一種有限的資源，按照現行國際規則，對發現的新基因和明確已知基因的功用都可以申請專利。儘管對人類基因實行專利的做法一直存在道德譴責的聲音，認為它違背了「人是目的」的原則，但在各種利益尤其是商業利益的驅使下，隨著越來越多的人類基因及其功能被鑑定，圍繞基因專利權的爭奪會變得愈發激烈。
四是對基因研究的科研倫理要求更加強烈。基因研究及其技術成果應用會深刻影響到人的健康、生命尊嚴與幸福，乃至人類的未來，全世界對此都應慎之又慎。人工智慧的應用使許多研究由慢變快，甚至從不可能變為可能，因此基因科學研究與技術開發將會藉助人工智慧走向何方，難免讓人有些惴惴不安，故而對科研倫理的要求顯得更加強烈。科研人員應嚴肅對待人類的這種「不安」，深刻認識、充分理解基因科學研究及技術開發的倫理要求，以及人工智慧研究與應用的「阿西洛馬23條原則」等規範，嚴格接受相應的倫理道德的約束和調整，保證基因科技研究按照有利於提升人類尊嚴與根本福祉的軌道發展。在這方面，不久前發生的「嬰兒基因編輯」事件應成為強烈的警醒。