羅氏波士頓研究中心有AI助陣，距離自主實驗室仍有多遠？

羅氏與基因泰克在波士頓開設研究中心，將藥物探索、臨床開發、數據科學及AI專才聚在一起。不過，有AI參與的研究中心，不等於已證明實驗室可以自主進行藥物探索；本文所據資料亦未能核實部分與羅氏AI策略相關的傳聞目標和數字。24

波士頓中心目前確認了甚麼？

羅氏與基因泰克表示，波士頓創新中心將聚焦心血管、腎臟及代謝疾病研究，並集合相關領域專家，以及數據科學和AI團隊，推動藥物探索和開發。2 羅氏形容這個中心佔地95,000平方呎，可容納500人，涵蓋探索及轉化生物學、臨床開發和包括AI在內的數據科學。4

羅氏亦表示，旗下研究人員會結合數據與AI，處理眼科、神經科學、免疫學及腫瘤學等範疇的研究工作。13 這些資料支持的說法是：AI是羅氏更廣泛研究工作的一部分；但它們並不能證明AI已可獨立指揮或執行實驗。

有AI研究中心，不代表已有「自主實驗室」

研究中心可以運用AI工具，並讓計算科學專家與實驗室及臨床團隊協作，但這跟實驗室自主運作並非同一回事。要判斷一個實驗室有多自主，還需要知道AI會選擇或控制哪些實驗步驟、人手覆核會保留到甚麼程度，以及結果如何驗證。波士頓中心的相關介紹，並沒有提供這些細節。24

因此，談到羅氏更廣泛的「AI自主」目標時，也要分清方向與現況。現有資料支持AI已用於羅氏研究，但未能證明實驗是在沒有直接人手監督下進行，亦未交代相關能力發展到哪一步。

哪些流傳的目標和數字仍未獲核實？

本文所據資料，未能證實有關「Target Nexus」目標、管線決策中有AI參與的比例、第三期臨床試驗成功率、節省20億瑞士法郎研發開支，或到2030年推出最多20款新藥等具體說法。羅氏波士頓中心的公告及其對AI應用的一般介紹，並不足以核實這些數字或目標。

尤其是臨床試驗成功率，必須先交代計算定義、統計時段和相關試驗數據，才可以評估表現有否改變。至於推出新藥的目標，說的是計劃或抱負，並非保證最終獲批或上市。

AI若能串連實驗流程，可能帶來甚麼改變？

如果AI系統日後能協助選擇實驗、協調執行並分析結果，再把所得資訊用於下一輪研究，藥物早期探索的組織方式或會改變。不過，這種可能性，跟已有證據證明它提升了研發效率或改善病人療效，是兩回事。

自動化程度愈高，清晰的結果驗證、實驗室安全措施和人類問責機制就愈重要。現有資料描述的是一個引入AI的研究環境，未能證明羅氏已在藥物探索實驗中取消人手監督。