导 读
人工智能 (AI)，特别是人工“通用”智能 (AGI) 和生成式人工智能 (GenAI)，正迅速推动癌症研究进步，提升论文产出效率，并为患者带来转化价值。AGI工具如ChatGPT已成为科研得力助手，助力精准识别肿瘤、预测治疗结果及优化论文。然而，过度依赖AI可能削弱生物智能和思维能力，引发颠覆性科学衰退，阻碍未来医学创新。本综述将剖析AI积极作用，并揭示其可能导致的颠覆性科学中断风险，提醒我们在享受便利的同时，需审视并应对挑战。
人工智能 (AI) 引领癌症科学：生产力革命的新篇章
截至2024年9月30日，过去一百年间已累计发表了500万篇出版物，其中超过200万篇是在近十年内产生的，而仅仅过去五年间，也涌现了超过200万篇新作品。这一显著的增长趋势，在很大程度上要归功于ChatGPT和大型语言模型 (LLMs) 等基于基因人工智能 (GenAI) 技术的蓬勃发展。这些前沿的人工智能 (AI) 工具，如ChatGPT和MetaAI，正在极大地助力临床前研究人员与临床医生从多个维度深入挖掘肿瘤样本的宝贵信息，进而推动癌症诊断、治疗及预后管理的精准化发展。预测性AI模型及人工智能通用智能 (AGI) 不仅显著提高了癌症疗法预测、药物重新定位的成功率，还极大地增强了癌症研究的整体效率。图1展示了关于人工智能通用智能 (AGI)、基因人工智能 (GenAI) 以及其他促进高效癌症研究的AI辅助平台的概况。
图1. AGI、GenAI及其他AI平台在提升癌症研究论文发表量与引用量方面的贡献。
人工智能 (AI)：破坏性科学的潜藏力量与下行趋势解析
尽管AI工具，诸如ChatGPT等，在临床前研究和临床实践中作为得力助手显著提升了工作效率，但人们也开始担忧这些工具可能会对科学家的抽象思维、创造力及批判性思维能力造成负面影响，从而阻碍破坏性科学的进步。更令人关注的是，AI的广泛运用还可能对人类的生物认知智能产生遗传层面与表观遗传层面的潜在调整，这些变化甚至有可能被传递给后代。因此，我们有必要对AI在破坏性科学研究中所扮演的角色进行深入的探讨，并以批判性的眼光审视其可能带来的风险。图2展示了AGI、GenAI等AI平台对人类智能推动破坏性癌症研究能力的影响模型。
图2. 关于AGI、GenAI及其他AI平台对人类智能促进破坏性癌症研究各项能力影响的流程模型。
结论
人工智能 (AI) 在肿瘤学领域的深度融合带来了诸多积极影响，包括推动个性化治疗的发展、实现快速数据分析以及促进全球研究合作。然而，我们也需要警惕过度依赖AI可能引发的创新衰退风险。因此，在未来的发展中，我们需要寻求人工智能与人类智能之间的平衡融合，以共同推动癌症研究的生产性和颠覆性进展。
原文出自 Cancers 期刊：https://www.mdpi.com/2072-6694/16/21/3646
期刊主页：https://www.mdpi.com/journal/cancers
Cancers 期刊介绍
主编：Samuel C. Mok, The University of Texas MD Anderson Cancer Center, USA
期刊主题涵盖癌症治疗和免疫疗法、癌症生物标志物、流行病学和预防、肿瘤微环境、癌症病因和筛查、诊断和护理、癌症分子生物学等肿瘤学领域的各个方面。目前，期刊已被SCIE、Scopus、PubMed等重要数据库收录。
2023 Impact Factor：4.5
2023 CiteScore：8.0
Time to First Decision：17.4 Days
Acceptance to Publication：2.5 Days
转载本文请联系原作者获取授权，同时请注明本文来自MDPI开放科学科学网博客。
链接地址：https://wap.sciencenet.cn/blog-3516770-1469251.html?mobile=1
收藏
