AI 在生命科学中的风险与局限：当数据成为瓶颈
创始人 Rachel Thomas 与 KAMI Think Tank 对话，深入剖析 AI 在生命科学领域的风险与局限。她指出当前行业过度依赖现有数据，忽视了基础实验和新型生物标志物的发现，导致“数据幻觉”和模型偏差。 文章以 AlphaFold 的成功和酶分类论文的错误为例，强调领域专家深度参与的重要性。同时批评了科研激励体系重模型轻数据、纠错困难的现状，呼吁回归因果机制研究，建立更严谨的数据评估标准。 
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