李江

近日，在第13屆全球蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測競賽上，舉世聞名的AlphaGo（阿爾法狗）的開發(fā)者DeepMind公司，憑借其最新開發(fā)的人工智能程序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(yù)測了蛋白質(zhì)的三維結(jié)構(gòu)。那么，該成果對于生命科學(xué)研究特別是基因科研的發(fā)展意味著什么？又將帶來哪些倫理挑戰(zhàn)呢？本期我們邀請權(quán)威專家為您詳細(xì)解析。——編者

人工智能的介入已成為生命科學(xué)研究發(fā)展的必然

基因是生命的藍(lán)圖，蛋白質(zhì)是生理功能的執(zhí)行者、生命現(xiàn)象的直接體現(xiàn)者。預(yù)測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，有助于了解蛋白質(zhì)的作用，了解蛋白質(zhì)如何行使其生物功能，認(rèn)識蛋白質(zhì)與蛋白質(zhì)或其他分子之間的相互作用。這無論是對于生物學(xué)還是醫(yī)學(xué)和藥學(xué)，都是非常重要的。尤其是深入了解蛋白質(zhì)折疊與錯誤折疊的關(guān)系，對于闡明人類諸多疾病，如糖尿病、帕金森癥和阿爾茨海默病等的致病機(jī)制以及尋找治療方法將大有裨益。

但解析蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)一直是生物學(xué)領(lǐng)域的大難題。主要是耗時費(fèi)力，如果手動模擬蛋白質(zhì)的每一種可能結(jié)構(gòu)，要花的時間預(yù)計比宇宙的年齡會更長。想要獲得一個蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)，需要的不僅是經(jīng)驗與技術(shù)，有時還需要碰運(yùn)氣。盡管科學(xué)家們?yōu)樘岣哳A(yù)測效率和質(zhì)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。

此次人工智能系統(tǒng)AlphaFold通過深度學(xué)習(xí)，根據(jù)所包含的氨基酸計算預(yù)測蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)且準(zhǔn)確程度遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于現(xiàn)有預(yù)測方法，雖未像AlphaGo戰(zhàn)勝圍棋世界冠軍那樣引起全球民眾關(guān)注，卻讓人工智能、生命科學(xué)等相關(guān)領(lǐng)域的專家深受鼓舞與震驚。可以說，人工智能系統(tǒng)又一次樹立起了“里程碑”，而且這一次是在更加復(fù)雜、專業(yè)的生命科學(xué)研究方面。因而，其形成的沖擊在程度上不亞于當(dāng)年的AlphaGo。據(jù)悉，2017年底，谷歌還拿出了一款名為DeepVariant的人工智能系統(tǒng)，旨在運(yùn)用最先進(jìn)的人工智能技術(shù)，建立更精確的人類基因組譜圖。那么，人工智能的介入對生命科學(xué)研究特別是基因科研的發(fā)展意味著什么？

我想，人工智能的介入已成為生命科學(xué)研究發(fā)展的必然。它極大地推動了基因科學(xué)研究的發(fā)展，我們應(yīng)認(rèn)真對待，揚(yáng)利抑弊，使之為生命科學(xué)研究甚至推動人類進(jìn)步服務(wù)。

人工智能使疑難疾病的識別和施治更有效

從純粹的科學(xué)研究角度來說，AlphaFold成功預(yù)測蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)可以證明，人工智能的介入為生命科學(xué)研究迅猛發(fā)展插上了翅膀，已經(jīng)成為基因科學(xué)家的得力研究助手。人工智能是基于大數(shù)據(jù)、基于對很多過去的經(jīng)驗積累的深度學(xué)習(xí)產(chǎn)生的智能體，可以幫助人類拓展視野，甚至改變思維方式，進(jìn)而增強(qiáng)認(rèn)識事物的能力。借助人工智能算法的輔助指導(dǎo)，研究人員可更好地尋找并優(yōu)化研究方向，提高研究效率。在研究過程中，人工智能可以承擔(dān)閱讀文獻(xiàn)、設(shè)計和運(yùn)行實驗，并分析實驗結(jié)果的工作，處理研究人員希望擁有但又極感頭痛的海量數(shù)據(jù)。海量數(shù)據(jù)的機(jī)械性處理不僅枯燥、緩慢，還容易出錯，而人工智能因具有算法優(yōu)勢且無需休息而有力地克服了這些問題。據(jù)統(tǒng)計，人力每周大約能完成10次試驗，而機(jī)器可以完成1000次。

從科學(xué)研究成果應(yīng)用來看，正是基因科學(xué)和人工智能的興起與蓬勃發(fā)展，促進(jìn)了現(xiàn)代醫(yī)學(xué)技術(shù)的巨大進(jìn)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(dá)的改變造成的。因此，科學(xué)家一直不遺余力地尋找基因和疾病的對應(yīng)關(guān)系，人工智能通過出色的機(jī)器學(xué)習(xí)能力加速了這一進(jìn)程，推動形成相應(yīng)的治療或檢測技術(shù)。目前，在預(yù)防性篩查方面已經(jīng)基本實現(xiàn)了人工智能、基因檢測和深度檢查的結(jié)合，而且人工智能的日益普及正讓這種深度檢查價格迅速下降。

隨著人工智能的進(jìn)步，疾病治療有望徹底成為一項信息+基因的科技，依靠人工智能和基因技術(shù)重塑患者體內(nèi)組織和器官的活性，還能夠開發(fā)出相應(yīng)藥物，直接鎖定一種癌癥背后的代謝流程。同時，因為有了基因技術(shù)、蛋白檢測等這一系列手段，通過人工智能對疾病特征的數(shù)字性因果描述與定義，結(jié)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(jīng)驗醫(yī)療模式下的誤診誤治率，真正實現(xiàn)“精準(zhǔn)醫(yī)療”，從而幫助人類戰(zhàn)勝疾病、保障健康甚至得到永生。

人工智能的介入可能加劇基因研究領(lǐng)域的倫理爭議

人工智能與基因科學(xué)的“強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合”，有助于全面掌握人類的基因結(jié)構(gòu)、功能及其調(diào)控機(jī)制，將極大地推動基因科學(xué)研究的發(fā)展，甚至可以使之發(fā)生革命性的變化，從根本上改變?nèi)祟惖慕】岛蜕顮顩r，但同時也帶來新的倫理沖突，并使該領(lǐng)域原來存在的某些倫理問題進(jìn)一步顯現(xiàn)。

在新產(chǎn)生的倫理沖突方面，一是關(guān)于人的尊嚴(yán)問題。人工智能參與基因研究，事關(guān)人的生命健康，具有極強(qiáng)的倫理價值傾向，在其運(yùn)用之時，應(yīng)高度關(guān)注對倫理價值的評估，但目前尚無普遍的倫理規(guī)范，依舊是完全拋開人類的心理和社會屬性，因循生物醫(yī)學(xué)模式，從而把基因醫(yī)學(xué)研究又一次推向了極端。而其研究成果的應(yīng)用，更是涉及“人能像其他客體一樣被設(shè)計制造”等對人的本質(zhì)、價值、尊嚴(yán)進(jìn)行干涉的問題，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(zé)任倫理問題。人工智能必然日益向高智能、精準(zhǔn)化方向發(fā)展，在生命科學(xué)研究與應(yīng)用中發(fā)揮的作用日益強(qiáng)大。隨之而來的問題是，誰應(yīng)對其作為一個智能系統(tǒng)的工作過程與工作結(jié)果負(fù)責(zé)？人工智能的設(shè)計者、制造者、維護(hù)者、使用者、監(jiān)督者對此應(yīng)各負(fù)怎樣的社會責(zé)任，成為我們不得不面臨的難題。據(jù)報道，硅谷已經(jīng)出現(xiàn)全部由人工智能操作的“未來”實驗室，其創(chuàng)始人稱該實驗室的“未來”之處在于“我不知道這些機(jī)器人在做什么實驗。因為這些實驗完全是由一個人工智能程序設(shè)計的。”若真如此，誰應(yīng)對它們的工作過程和結(jié)果負(fù)責(zé)，該負(fù)怎樣的責(zé)任，如何防止人工智能系統(tǒng)工作失控帶來的危害，不能不讓人深思。

三是人工智能成果應(yīng)用的公平性問題。人工智能參與開發(fā)的檢測與治療技術(shù)在應(yīng)用之初的一段時期付費(fèi)將比較昂貴，因而其主要消費(fèi)者也僅限于少數(shù)群體，會導(dǎo)致多數(shù)普通患者不能接受人工智能醫(yī)療檢測，會在一個階段存在使用上的不公正，甚至可能出現(xiàn)“誰將生存”的問題。但隨著大規(guī)模的使用，其費(fèi)用將會下降。

四是關(guān)于人工智能系統(tǒng)對科研、醫(yī)療從業(yè)人員就業(yè)的結(jié)構(gòu)性沖擊問題。人工智能有可能取代科研、醫(yī)療人員中以機(jī)械性、可重復(fù)的腦力勞動為主要職業(yè)的人員，然而其應(yīng)用也會創(chuàng)造新的就業(yè)崗位。所以在可預(yù)見的未來，基因研究與應(yīng)用領(lǐng)域“機(jī)器排擠人”的現(xiàn)象并不絕對存在，但提示我們在人工智能時代要學(xué)會適應(yīng)新的工作要求，不斷提升自身能力。

除了上述新出現(xiàn)的問題，人工智能的介入還加劇了基因研究領(lǐng)域一些本已存在的倫理爭議。

一是基因科學(xué)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(shù)國家所公認(rèn)并接受，但由于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(xué)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(quán)保護(hù)問題。人工智能系統(tǒng)在采集信息后會自動進(jìn)行儲存分析，使用后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。而且人工智能的研究與應(yīng)用同大數(shù)據(jù)緊密關(guān)聯(lián)，涉及海量數(shù)據(jù)且范圍更加廣泛。因此，人工智能時代誰應(yīng)該擁有與基因相關(guān)大數(shù)據(jù)的所有權(quán)、使用權(quán)，由誰來負(fù)責(zé)監(jiān)管以保證其被合理合法使用，如何保護(hù)隱私和信息安全等就成為基因科學(xué)研究與應(yīng)用中迫切而又極其棘手的問題，如何設(shè)置權(quán)限管理用戶保證數(shù)據(jù)在合法范圍內(nèi)使用，防止數(shù)據(jù)資源被濫用造成數(shù)據(jù)隱私泄露的問題也將更加突出。

三是基因?qū)＠麢?quán)問題。基因是一種有限的資源，按照現(xiàn)行國際規(guī)則，對發(fā)現(xiàn)的新基因和明確已知基因的功用都可以申請專利。盡管對人類基因?qū)嵭袑＠淖龇ㄒ恢贝嬖诘赖伦l責(zé)的聲音，認(rèn)為它違背了“人是目的”的原則，但在各種利益尤其是商業(yè)利益的驅(qū)使下，隨著越來越多的人類基因及其功能被鑒定，圍繞基因?qū)＠麢?quán)的爭奪會變得愈發(fā)激烈。

四是對基因研究的科研倫理要求更加強(qiáng)烈。基因研究及其技術(shù)成果應(yīng)用會深刻影響到人的健康、生命尊嚴(yán)與幸福，乃至人類的未來，全世界對此都應(yīng)慎之又慎。人工智能的應(yīng)用使許多研究由慢變快，甚至從不可能變?yōu)榭赡埽虼嘶蚩茖W(xué)研究與技術(shù)開發(fā)將會借助人工智能走向何方，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(qiáng)烈。科研人員應(yīng)嚴(yán)肅對待人類的這種“不安”，深刻認(rèn)識、充分理解基因科學(xué)研究及技術(shù)開發(fā)的倫理要求，以及人工智能研究與應(yīng)用的“阿西洛馬23條原則”等規(guī)范，嚴(yán)格接受相應(yīng)的倫理道德的約束和調(diào)整，保證基因科技研究按照有利于提升人類尊嚴(yán)與根本福祉的軌道發(fā)展。在這方面，不久前發(fā)生的“嬰兒基因編輯”事件應(yīng)成為強(qiáng)烈的警醒。