美國西北大學研究人員正在使用人工智能(AI)來加快新冠肺炎治療藥物和疫苗的研究。他們4日在美國《國家科學院院刊》上發(fā)表研究報告稱，借助其開發(fā)的AI工具，可以更快速地對研究項目進行評估，從而對那些最有前途的研究優(yōu)先分配資源。

面對新冠肺炎疫情挑戰(zhàn)，眾多科學家在爭相研究可能的治療方法和疫苗，研究密度和速度可謂前所未有。在美國，食品藥品管理局和衛(wèi)生與公共服務部都宣布了加速臨床試驗的計劃。但畢竟資源有限，在眾多研究項目中，哪些最有可能產(chǎn)生真正有效滿足迫切需要的解決方案?這是一個急需解決的問題。

長期以來，美國科學界一直在使用國防部高級研究計劃局的公開研究和證據(jù)系統(tǒng)化置信系統(tǒng)(DARPA SCORE)進行項目評估，以獲得所需的結(jié)果。該系統(tǒng)依靠專家根據(jù)可復制性對提交的研究項目進行審查和評分，整個評估過程平均大約需要10個月左右。但在當前疫情背景下，這一漫長過程明顯難以及時解決問題。

此次，西北大學研究人員開發(fā)出一種算法，可以預測哪些研究的結(jié)果最有可能被復制。可復制，意味著可以再次獲得研究結(jié)果，是研究結(jié)論有效的關(guān)鍵信號。研究人員稱，他們的模型考慮的因素要比評審專家更多，因此評估的準確性會更高。單獨使用該模型，其準確性與DARPA SCORE系統(tǒng)相當，若人機結(jié)合使用，準確性會更高。

研究人員表示，這一AI工具可以幫助研究團體和決策者更快地決定如何“把錢花在刀刃上”，為那些最有可能成功的研究項目分配資源。其可以立即用于分析與COVID相關(guān)的研究論文，快速確定哪些研究最有前途。在當前這一公共衛(wèi)生危機當中，這不僅有助于挽救生命，對于減少因研究不力而導致的錯誤信息也十分重要。

審批項目也有了AI，而且超越了美國國防部高級研究計劃局的既有系統(tǒng)，這個消息頗具啟發(fā)性。科研管理者從長期的科研項目評估中摸索出了一些規(guī)律，將它應用于未執(zhí)行項目的打分。這種規(guī)律是可以算法化、程序化的。而AI則將這種程序的效率推上了新高度。當然，或許有一些人性的偏好，是AI和量化評估無法涵蓋的，這也考驗著制度設(shè)計的智慧。