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随着人工智能在生命科学研发领域从新奇事物转变为必需品，许多科学家已在日常工作中使用强大的AI模型——有时甚至使用未经批准的、缺乏政策或审计跟踪的工具。这一现实使得治理、可重复性和可追溯性变得紧迫而非可选项。Sapio Sciences科学办公室负责人Rob Brown博士探讨了AI驱动的电子实验笔记本（ELN）和实验室信息管理系统（LIMS）如何将科学推理融入实验记录，以及为何强大的防护栏、清晰的审计跟踪和“信任但验证”的工作流程对于AI负责任地融入日常研究实践至关重要。

影子AI：需求紧迫的信号

Brown警告说，缓慢的审查周期（类似于早期云采用的缓慢）是不可取的——窗口期只有几个月而非几年，否则无管理的AI使用可能激增。核心风险是未经验证的科学，或者科学方法的直接“幻觉”。如果没有科学家做了什么与AI贡献了什么之间的明确记录，组织可能面临未来的知识产权、法律或监管不确定性。

这意味着：

• AI的采纳已成为运营上的当务之急
• 缓慢的审批周期增加了影子AI出现的可能性
• 治理、培训和可审计性必须从一开始就伴随访问权限

从被动记录到推理工作空间

历史上，ELN捕获实验并使其可搜索。科学家回顾先前的工作，然后离开ELN去咨询项目团队和计算专家，之后再返回记录下一个实验。Brown认为AI正在改变这种模式。在Sapio，AI代理直接嵌入ELN（称为AILN），使系统能够理解实验数据和背景，并在研究人员不离开笔记本的情况下提供分析。科学家可以使用与AILN其他部分一致的自然语言来控制集成的实验室仪器。

关键在于，这不是无约束的大语言模型推理。该架构将LLM与AI代理配对，调用已验证的工具——化学信息学、生物信息学、基于结构的设计以及组织中已经信任的其他方法。当科学家提出诸如“计算我提出的化合物的ADMET谱”之类的问题时，ELN会调用组织计算团队已验证的确切软件包，将结果返回笔记本内，而不改变底层算法。

对科学家的改变：

• 实验推理发生在ELN内部而非外部
• LLM协调对已验证计算工具的调用
• 通过提示使专业能力变得可访问
• 研究人员可以直接从ELN内部访问公共或商业模型

信任、问责与受治理的智能

Brown认为，在AI驱动的ELN中建立信任始于清晰：科学家必须能够准确追溯决策是如何做出的。ELN应记录科学家做了什么以及AI贡献了什么，以便日后可以重建决策。这种可审计性支持监管和知识产权合规，并减少下游审查中的不确定性。

透明度也应延伸到分析方法。当AI提议分析一个数据集时，它应首先概述拟议的方法并请求许可。对于AI调用预先批准的计算代理的情况，它继承了现有的验证；对于需要更独立推理的情况，方法的可见性变得更加重要。

即使有这些保障措施，责任仍由人类承担。AI可以消除繁琐的工作，但科学家必须解释结果并行使判断力。“它让你免于繁琐的工作……但它不能免除你验证结果的责任。”

治理使用的关键要素：

• 清楚显示科学家做了什么与AI做了什么
• 对重要的分析使用已验证的工具，AI首先显示其计划的方法
• 保持科学家对结果解释的责任

两种新兴的运作模式

Brown描述了两种新兴范式：

• AI在回路中：当前系统主要是科学家主导实验，并咨询嵌入ELN的AI助手
• 实验室在回路中：未来，AI可能进行扩展的虚拟研究周期——设计候选物、完善模型、迭代计算——然后交给实验室进行物理验证。在这种情况下，科学家和实验室在关键检查点成为“在回路中”

两种模式预计将共存。

AI的发展曲线

Brown将过去两年嵌入式AI的进展描述为从“幼儿期”（频繁失败、知识匮乏）到“青少年期”（选择性合作、有限知识），再到接近专家研究员的水平。由于平台可以快速切换基础模型，一旦新版本优于旧版本，改进就会被纳入。这种敏捷性而非长期锁定，使组织能够从加速的模型竞赛中受益。

“在不到几年的时间里……我的AI助理和我一起进入实验室，我们共同做科学。”随着受治理系统的成熟，Brown预计影子AI将消退——不是因为AI使用减少，而是因为它将成为标准、被批准并嵌入核心信息学平台。

AI的必然未来

Brown认为，AI正变得与日常科学工作密不可分。问题不再是是否采纳它，而是如何负责任地嵌入它。前进的道路是：

• 将AI直接集成到ELN和LIMS中
• 将LLM与经过验证的科学代理配对
• 保持可审计性和来源追溯
• 让科学家对结论负责

生命科学中AI的未来不是自主替代，而是受治理的增强——深度嵌入、透明且可问责。

受访者
Rob Brown博士，Sapio Sciences科学办公室负责人

编辑
Laura（执行编辑），Technology Networks