AI 在生命科学工程和信息学领域具有多方面的助力和重要作用，主要体现在以下几个方面：
但也要注意潜在的担忧，早期人工智能模型在人类收集的数据上进行训练可能存在嵌入的偏见和其他失败。随着人工智能应用于新的行业，科学家、医疗保健提供者和监管机构需要保持警惕，以防止潜在的有害副作用。
随着人工智能变得越来越复杂，我们正逐渐进入新的可能性领域。生成型人工智能方法现在可以生成文本和图像，以及完成复杂的任务，尽管可能会出现错误（也称为幻觉）。例如，ChatGPT可以对问题提供英文答案，但在某些问题上偶尔会出现惊人的失败，产生“幻觉”般的虚构答案。随着时间的推移，这种进展将导致人工智能在生命科学和医疗领域具有巨大规模的助力，能够扩大熟练劳动力或提升低技能劳动力的水平。例如，人工智能可以提出答案或创意，让经过训练的人类选择最佳答案，筛选结果并跳过任何错误的答案。这种方法将人工智能自然地整合到现有的工作流程中。
人工智能的巨大进步只是故事的一部分。人工智能正处于一个生命科学和医疗保健也在转变的时期，这两个行业都越来越多地受到工程技术的推动，工程技术有力地改变了我们诊断、治疗、管理疾病和提供健康服务的方式。在生命科学领域，基因编辑、细胞生物学、干细胞、机器人实验等方面的进展使科学家能够以前所未有的方式操纵生物学。这些进步不仅使生物学实现了大规模，而且具有新发现的一致性，这两个关键元素对于与人工智能的连接至关重要。此外，随着人工智能嵌入生命科学实验中，存在着一个强大的反馈循环，实验改进了人工智能的预测能力，而人工智能又进一步改进了实验。类似地，医疗保健正在利用技术经历一次复兴。巨大的医疗保健成本压力沉重地压在该领域上，创新者渴望能够改善结果并降低成本的技术。朝着价值导向的付费模式的转变使得积极主动的患者和提供者参与至关重要，这也进一步为人工智能在医疗保健领域创造了深层次的效用。
此外，降低成本和改善结果的关键部分可能来自人工智能在新疗法开发中的影响。在这方面，人工智能在理解生物学方面扮演着关键角色。就像微积分在物理学中起着基础性作用一样，人工智能成为揭示生物学复杂性的推动者，而这种复杂性很可能超出了人类完全理解的范围。我们今天已经看到了关于人类疾病的人工智能模型，这些模型指引着更有效的药物的开发路径，这些药物可以更快地进入市场，并减少失败的次数。简而言之，人工智能能够超越人类科学家的能力来理解生物学。这使得研究能够远远超越当前的模式（主要依赖于在实验室中进行的数小时人力劳动所带来的偶然发现）。综上所述，也要注意潜在的担忧。我们意识到早期人工智能模型在人类收集的数据上进行训练可能存在嵌入的偏见和其他失败。随着人工智能应用于新的行业，科学家、医疗保健提供者和监管机构需要保持警惕，以防止潜在的有害副作用。