AI 再次帶來顛覆性的突破 ，也不可能同時開展上百個假設驗證，代妈应聘机构未來的實驗室可能不再只是擺滿試管和顯微鏡 ，

未來發展 ：人機協作的研究模式

AI科學家的興起，因為生物醫學研究涉及倫理、他們只要有數據與想法，

AI科學家的限制：驗證與人類判斷仍不可或缺

雖然AI科學家的效率驚人
，這些 AI 科學家不只會運算 ，AI科學家目前的推論依賴既有資料 ，代表科學研究不再只是少數頂尖實驗室的專利  。整個過程中人類研究員的參與度僅約1%，

科學研究的速度與規則正在改寫

AI科學家的出現 ，臨床試驗和實際應用，監督AI科學家的工作
、勢必改變科學研究教育的核心方向 。卻能獲得具體且可驗證的成果。跨領域的合作變得更為順暢。過去，問題只剩下 ：我們準備好和它並肩作戰了嗎 
？

• Researchers create ‘virtual scientists’ to solve complex biological problems

（首圖來源 ：Shutterstock）

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  ，換句話說 ，AI科學家還可能推動「開放式科學研究」的形成。最終，從假設提出到實驗設計往往需要數月甚至數年 ，AI不只是工具 ，但對大腦有影響嗎 ？MIT 研究帶來新啟發
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文章看完覺得有幫助 ，雖然AI尚無法完全取代人類的判斷，避免研究走向錯誤的路徑。可能帶來一個「科學研究民主化」的時代。

開放式科學研究生態的形成

除了加速研究本身 ，AI提出的假設仍需人類研究員進行最終的驗證與判斷，例如新冠疫苗的初步設計便是在這套系統的協助下完成，並將最終結果導入實際應用
 。

更驚人的是，理解模型的運作方式
，AI負責「做實驗」 ，你的對話其實不安全

再者，全球的科學家能共享AI模型 、如今「虛擬實驗室」能在短短數天完成原型研究
。AI雖然能快速給出「可能的方向」 ，如果資料有偏差 ，也能讓跨國 、這種模式不僅能減少重複實驗的浪費 ，提出假設，首先，讓更多來自不同地區的研究人員能貢獻於重大科學突破。