川观智库研究员 朱炜琳
AI for Life Sciences （简称AI4LS）指的是人工智能在生命科学领域的应用，通过融合人工智能技术与生命科学数据，推动药物研发、基因组学、合成生物学等领域的创新，加速科研进程并降低成本。沙利文最新发布的《2025中国AI4LS行业发展蓝皮书》显示，AI4LS正在驱动生命科学研究范式变革，成为推动生命科学高质量发展的关键引擎。
《蓝皮书》认为，AI4LS正推动生命科学从“工具辅助”迈向“范式重构”，这一转变的核心在于深度融合机器智能与科学原理，突破传统研发瓶颈。在基础科学研究的指数级进步与产业转化需求日益增长的背景下，生命科学行业长期面临着数据规模、实验成本与研发周期的“不可能三角”。而AI4LS通过加速构建以数据为核心生产要素的新型科研基础设施，持续引领生命科学向更加高效、精准、可预测的方向演进。它在蛋白质预测、分子设计等领域的应用实现突破，标志着从“模仿”向“创造”的演进。比如，在药物研发领域，AI通过虚拟筛选、分子生成、多任务预测等手段重构了苗头化合物发现、先导化合物优化等关键环节的技术路径与效率边界。
然而，AI4LS的发展也面临一系列挑战。华中师范大学人工智能教育学部教授孙建文指出，AI4LS的许多技术性问题当下仍难以解决。
缺乏优质数据一直是核心挑战之一。虽然大数据技术在一定程度上缓解了数据稀缺的问题，但AI学习过程的内隐性和复杂性导致数据获取困难和数据质量低下仍然是当前掣肘AI4LS发展的重要原因。没有大规模优质的学习情境数据，诸如“幻觉问题”与“创新性匮乏”等难题便难以攻克。
再者，算法透明性与工程可控性不足是另一大难题。生命科学研究高度依赖因果推理与生物机制解释，而目前主流技术上的“算法黑箱”导致结果可解释性不足，缺乏可溯源的决策逻辑。这种两端“失明”的现象造成了学习科学真理探究进路中的茫然，使得研究依旧处于“盲人摸象”而非整体把握的阶段。
值得注意的是，在AI4LS的实际应用中，AI模型本身存在决策过程的不透明与可能的偏倚性，由数据产生的“算法歧视”“算法偏见”问题可能导致生命科学的研究陷入技术陷阱，引发伦理危机。此外，AI技术的发展还可能导致研究人员产生不正确的依赖，唯计算机自动化科研马首是瞻，忽略田野调查的价值，进而削弱研究者本身的主体地位。
综合多方观点来看，针对以上挑战，需要在人、制度、技术等层面加快推进AI4LS的实践探索。首先，使用AI进行生命科学研究的科学家，需要具备更高的AI素养。制度方面，加强数据标准化与共享机制，建立安全可行的保障体系。通过部署自动化、标准化实验平台，实现数据采集过程的结构统一，并推动构建符合国家信息安全规范的数据共享平台。再者，需要提升算法可解释性与算力基础设施，重视伦理法规体系建设，构建生命科学领域的AI伦理评价与算法透明性框架，探索“沙盒监管”机制，并引入数据保护技术标准，确保数据安全性、合规性与可用性。
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