人工智能介入基因科学带来哪些伦理挑战

在第13届全球蛋白质结构预测竞赛上，举世闻名的AlphaGo（阿尔法狗）的开发者DeepMind公司，凭借其最新开发的人工智能程序AlphaFold击败其他97种算法夺得冠军，赢得43个参赛蛋白中的25个单项最佳模型，成功预测了蛋白质的三维结构。那么，该成果对于生命科学研究特别是基因科研的发展意味着什么？又将带来哪些伦理挑战呢？

人工智能的介入已成为生命科学研究发展的必然
  基因是生命的蓝图，蛋白质是生理功能的执行者、生命现象的直接体现者。预测蛋白质结构，有助于了解蛋白质的作用，了解蛋白质如何行使其生物功能，认识蛋白质与蛋白质或其他分子之间的相互作用。这无论是对于生物学还是医学和药学，都是非常重要的。尤其是深入了解蛋白质折叠与错误折叠的关系，对于阐明人类诸多疾病，如糖尿病、帕金森症和阿尔茨海默病等的致病机制以及寻找治疗方法将大有裨益。
  但解析蛋白质结构一直是生物学领域的大难题。主要是耗时费力，如果手动模拟蛋白质的每一种可能结构，要花的时间预计比宇宙的年龄会更长。想要获得一个蛋白质的结构，需要的不仅是经验与技术，有时还需要碰运气。尽管科学家们为提高预测效率和质量投入了大量的资金和精力，但此前尚未寻找出理想的方法。
  此次人工智能系统AlphaFold通过深度学习，根据所包含的氨基酸计算预测蛋白质的结构且准确程度远远高于现有预测方法，虽未像AlphaGo战胜围棋世界冠军那样引起全球民众关注，却让人工智能、生命科学等相关领域的专家深受鼓舞与震惊。可以说，人工智能系统又一次树立起了“里程碑”，而且这一次是在更加复杂、专业的生命科学研究方面。因而，其形成的冲击在程度上不亚于当年的AlphaGo。据悉，2017年底，谷歌还拿出了一款名为DeepVariant的人工智能系统，旨在运用最先进的人工智能技术，建立更精确的人类基因组谱图。那么，人工智能的介入对生命科学研究特别是基因科研的发展意味着什么？
  我想，人工智能的介入已成为生命科学研究发展的必然。它极大地推动了基因科学研究的发展，我们应认真对待，扬利抑弊，使之为生命科学研究甚至推动人类进步服务。 

人工智能使疑难疾病的识别和施治更有效
  从纯粹的科学研究角度来说，AlphaFold成功预测蛋白质三维结构可以证明，人工智能的介入为生命科学研究迅猛发展插上了翅膀，已经成为基因科学家的得力研究助手。人工智能是基于大数据、基于对很多过去的经验积累的深度学习产生的智能体，可以帮助人类拓展视野，甚至改变思维方式，进而增强认识事物的能力。借助人工智能算法的辅助指导，研究人员可更好地寻找并优化研究方向，提高研究效率。在研究过程中，人工智能可以承担阅读文献、设计和运行实验，并分析实验结果的工作，处理研究人员希望拥有但又极感头痛的海量数据。海量数据的机械性处理不仅枯燥、缓慢，还容易出错，而人工智能因具有算法优势且无需休息而有力地克服了这些问题。据统计，人力每周大约能完成10次试验，而机器可以完成1000次。
  从科学研究成果应用来看，正是基因科学和人工智能的兴起与蓬勃发展，促进了现代医学技术的巨大进步。研究表明，除了外伤性疾病，所有的疾病或多或少都是基因的改变、突变和表达的改变造成的。因此，科学家一直不遗余力地寻找基因和疾病的对应关系，人工智能通过出色的机器学习能力加速了这一进程，推动形成相应的治疗或检测技术。目前，在预防性筛查方面已经基本实现了人工智能、基因检测和深度检查的结合，而且人工智能的日益普及正让这种深度检查价格迅速下降。
  随着人工智能的进步，疾病治疗有望彻底成为一项信息+基因的科技，依靠人工智能和基因技术重塑患者体内组织和器官的活性，还能够开发出相应药物，直接锁定一种癌症背后的代谢流程。同时，因为有了基因技术、蛋白检测等这一系列手段，通过人工智能对疾病特征的数字性因果描述与定义，结合每个人特有的基因组信息，可以使疑难疾病的识别和施治方式更有效，最大限度地遏制过去经验医疗模式下的误诊误治率，真正实现“精准医疗”，从而帮助人类战胜疾病、保障健康甚至得到永生。

人工智能的介入可能加剧基因研究领域的伦理争议
  人工智能与基因科学的“强强联合”，有助于全面掌握人类的基因结构、功能及其调控机制，将极大地推动基因科学研究的发展，甚至可以使之发生革命性的变化，从根本上改变人类的健康和生活状况，但同时也带来新的伦理冲突，并使该领域原来存在的某些伦理问题进一步显现。
  在新产生的伦理冲突方面，一是关于人的尊严问题。人工智能参与基因研究，事关人的生命健康，具有极强的伦理价值倾向，在其运用之时，应高度关注对伦理价值的评估，但目前尚无普遍的伦理规范，依旧是完全抛开人类的心理和社会属性，因循生物医学模式，从而把基因医学研究又一次推向了极端。而其研究成果的应用，更是涉及“人能像其他客体一样被设计制造”等对人的本质、价值、尊严进行干涉的问题，还有具体使用中诸如“算法歧视”等歧视性滥用问题，都需要我们审慎对待。
  二是责任伦理问题。人工智能必然日益向高智能、精准化方向发展，在生命科学研究与应用中发挥的作用日益强大。随之而来的问题是，谁应对其作为一个智能系统的工作过程与工作结果负责？人工智能的设计者、制造者、维护者、使用者、监督者对此应各负怎样的社会责任，成为我们不得不面临的难题。据报道，硅谷已经出现全部由人工智能操作的“未来”实验室，其创始人称该实验室的“未来”之处在于“我不知道这些机器人在做什么实验。因为这些实验完全是由一个人工智能程序设计的。”若真如此，谁应对它们的工作过程和结果负责，该负怎样的责任，如何防止人工智能系统工作失控带来的危害，不能不让人深思。
  三是人工智能成果应用的公平性问题。人工智能参与开发的检测与治疗技术在应用之初的一段时期付费将比较昂贵，因而其主要消费者也仅限于少数群体，会导致多数普通患者不能接受人工智能医疗检测，会在一个阶段存在使用上的不公正，甚至可能出现“谁将生存”的问题。但随着大规模的使用，其费用将会下降。
  四是关于人工智能系统对科研、医疗从业人员就业的结构性冲击问题。人工智能有可能取代科研、医疗人员中以机械性、可重复的脑力劳动为主要职业的人员，然而其应用也会创造新的就业岗位。所以在可预见的未来，基因研究与应用领域“机器排挤人”的现象并不绝对存在，但提示我们在人工智能时代要学会适应新的工作要求，不断提升自身能力。
  除了上述新出现的问题，人工智能的介入还加剧了基因研究领域一些本已存在的伦理争议。
  一是基因科学研究成果共享问题。虽然基因研究成果的共享性早已为大多数国家所公认并接受，但由于种种原因其真正实施一直困难重重，因此如何保障基因科学研究成果充分平等地造福全人类成为更加迫切需要解决的议题。
  二是隐私权保护问题。人工智能系统在采集信息后会自动进行储存分析，使用后即便手动删除了涉及个人隐私的信息，但依然存在找回的可能。而且人工智能的研究与应用同大数据紧密关联，涉及海量数据且范围更加广泛。因此，人工智能时代谁应该拥有与基因相关大数据的所有权、使用权，由谁来负责监管以保证其被合理合法使用，如何保护隐私和信息安全等就成为基因科学研究与应用中迫切而又极其棘手的问题，如何设置权限管理用户保证数据在合法范围内使用，防止数据资源被滥用造成数据隐私泄露的问题也将更加突出。
  三是基因专利权问题。基因是一种有限的资源，按照现行国际规则，对发现的新基因和明确已知基因的功用都可以申请专利。尽管对人类基因实行专利的做法一直存在道德谴责的声音，认为它违背了“人是目的”的原则，但在各种利益尤其是商业利益的驱使下，随着越来越多的人类基因及其功能被鉴定，围绕基因专利权的争夺会变得愈发激烈。
  四是对基因研究的科研伦理要求更加强烈。基因研究及其技术成果应用会深刻影响到人的健康、生命尊严与幸福，乃至人类的未来，全世界对此都应慎之又慎。人工智能的应用使许多研究由慢变快，甚至从不可能变为可能，因此基因科学研究与技术开发将会借助人工智能走向何方，难免让人有些惴惴不安，故而对科研伦理的要求显得更加强烈。科研人员应严肃对待人类的这种“不安”，深刻认识、充分理解基因科学研究及技术开发的伦理要求，以及人工智能研究与应用的“阿西洛马23条原则”等规范，严格接受相应的伦理道德的约束和调整，保证基因科技研究按照有利于提升人类尊严与根本福祉的轨道发展。在这方面，不久前发生的“婴儿基因编辑”事件应成为强烈的警醒。（摘自《健康报》）