美國智庫RAND公司的一份報告(Machine Learning and Gene Editing at the Helm of a Societal Evolution)深入探討了人工智慧(AI)與生物技術的整合，並強調了制定積極政策以應對這些新興技術所帶來的機遇與風險的重要性。該報告指出，雖然AI已在各個領域產生了廣泛而深遠的影響，但當其與其他新興技術相互融合時，其重要性和複雜性將進一步放大。特別是機器學習(ML)這一AI的子領域與基因編輯(GE)的交匯，不僅能夠帶來巨大的好處，同時也存在從倫理到國家安全等方面的嚴峻風險。主要發現包括：(1)機器學習正加速生物學的進步，提高效率和預測能力。機器學習與基因編輯的整合具有重大實際意義，但許多基礎技術尚需開發。(2)技術融合時，技術進步速度超前於政策與監督機制，機器學習與基因編輯交匯處缺乏相應政策。AI與基因編輯技術發展存在顯著差異，國家AI計畫受地緣政治影響，基因編輯採取謹慎發展，政策偏向監管。(3)機器學習與基因編輯領域存在文化和公眾認知差距，未來政策應注重公眾參與，制定滿足社區關注的政策。促進公眾和政策參與至關重要，但應注重應用而非技術辯論。(4)多種政策槓桿可支援融合技術更多監管，國際經紀人可填補政策空白。管理資料存取(data access)至關重要，但需解決政治和倫理問題。 報告特別聚焦於美國、英國、中國和歐盟等地的技術和政策發展狀況，並提出了相應的政策建議，以應對這些新興技術的匯聚。建議包括：(1)政策制定者應同時分析多個國家的政策和技術發展軌跡。(2)政策必須具預見性、參與性與靈活性，也要像產品的生命週期一樣，要隨著技術的成熟度在不同政策方法之間不斷調整做法。(3)政府和科學界應鼓勵國際合作與協調。(4)政策制定者應制定框架和機會，支持更多公眾教育和審議對話。(5)政策制定者應同時採取上游（技術應用之前）和下游(相關應用)的監管。(6)政策制定者應關注於監管基礎資料的可存取性和分配。(7)各國政府應建立關於生物安全措施、技術標準和框架的知識庫。

2024/04/23

https://www.rand.org/pubs/research_reports/RRA2838-1.html

Rand Corporation

賴允政