面向生物医学研究加速的通用人工智能有何极限？
计算机与社会
2025-08-26 v1
摘要
尽管通用人工智能（GPAI）被广泛期待能加速科学发现，但其在生物医学领域的实际限制尚不明确。我们通过构建 GPAI 能力框架来评估其在生物医学研究生命周期中的潜力。我们的范围性文献综述表明，当前 GPAI 可能实现约为 2 倍的速度提升，而未来的 GPAI 则可能实现对物理任务最高可达 25 倍的强加速，对认知任务可达 100 倍的强加速。然而，实现这些收益可能受到不可约简的生物约束、研究基础设施、数据获取以及对人类监督的需求等因素的严峻限制。我们的专家访谈（包括 8 位资深生物医学研究人员）揭示了对诸如实验设计和执行等任务实现强加速的高度怀疑态度。相比之下，对稿件准备、审稿和出版流程的强加速被认为是可行的。值得注意的是，所有专家都将对新工具的接受度作为关键瓶颈。因此，实现 GPAI 的潜力不仅需要技术进步，还需要针对性地投资于共享自动化基础设施和改革研究和出版实践。
引用
@article{arxiv.2508.16613,
title = {What are the limits to biomedical research acceleration through general-purpose AI?},
author = {Konstantin Hebenstreit and Constantin Convalexius and Stephan Reichl and Stefan Huber and Christoph Bock and Matthias Samwald},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.16613},
year = {2025}
}