动物实验是为了确保药物和其他物质最终能安全地供人类使用，但从动物爱好者到实验室的研究人员，没有人愿意让动物接受科学实验。多年来，科学家也一直在寻求动物实验的替代方案。而现在，人工智慧(AI)系统现在正在加速这项工作。
首先，AI在这个领域应用简单但被认为是很有效的：利用AI技术来梳理出全球现在既存并且可用的动物实验结果，以防止不必要的新实验。这很有用，因为科学家很难筛选并找到数十年积累的数据以分析他们想要的确切内容。美国一个非营利组织，“负责任医师协会”(PCRM)高级研究分析师约瑟夫·马努佩洛(Joseph Manuppello)向BBC说。“我十分欣喜能够应用像ChatGPT这样的AI模型来选择和融合所有这些有用数据，并充分利用它们，”他强调。
此外，汤玛斯·哈尔同(Thomas Hartung)是美国约翰霍普金斯大学毒理学教授，也是动物实验替代中心主任。他告诉BBC称，“AI在从科学论文中采集资讯方面与人类一样好，甚至更强。”就目前的动物实验而言，哈尔同教授说检查新化学品是主要原因之一。而每年有超过1,000种此类新化合物进入市场，需要进行大量的实验测试。哈尔同教授又说，经过训练的AI系统开始能够确定新化学品的毒性几何。“有了这样的AI工具，我们只需按一下按钮，就能得到初步评估，并告诉我们“这里有问题”…这将是很有帮助的！”哈尔同教授又强调，相关软体(软件)系统已经长期用于毒理学上，但AI在功能和精确度方面提供了“巨大的帮助”。“这突然创造了以前不存在的机会。”他还补充解释称，AI现在参与到毒性测试的每一个阶段。而人工智慧甚至被用来首次创造新药物。
AI当然并非能够完美地判断化学品的安全性。其中一个问题就是来自所谓的“资料偏差”(data bias)现象。例如，如果一个AI的演算法是主要借助某一特定族群的健康资料进行训练的话，其演算结论对于另一个族裔背景的人可能并不完全能适用。但正如哈尔同教授强调，“在动物身上测试人体用药有时也没什么用处。”例如，关节炎药物Vioxx是通过了动物试验阶段，但后来却因长期使用会增加人体心脏病和中风风险而从市场下架。另一方面，一些广泛使用的药物例如止痛药阿司匹林在动物试验中是有毒的，但仍然被人类广泛使用。哈尔同教授称，在许多情况下，AI已经被证明比动物试验更准确。“AI正在实现“巨大的进展。”
一个名为“AnimalGAN”的AI项目正在积极开发中，旨在取代未来的动物试验。该软体由美国食品药品监督管理局(FDA)开发，目标是能够准确地确定老鼠对任一化学物质的反应。这个AI模型是接受了1,317情境下的数据进训，涉及6,442老鼠。一个类似的， 名为“虚拟第二物种”(Virtual Second Species)的国际项目正在创建一个基于AI发展出来的“虚拟狗”。这种犬只是利用过去历史积累下来的犬只试验结果数据进行训练的。
英国国家动物替代、改善和减少研究中心(National Centre for the Replacement)创新研究主管凯西·维克尔斯(Cathy Vickers)向BBC解释，目前新药物需要先在老鼠和狗身上进行毒性检测，然后才能进行人体试验。对于AI检测来说，未来的主要挑战是获得监管机构的批准。维克尔斯博士承认：“完全被接受还需要一些时间。” 但是，声援团体“国际无虐待动物”(Cruelty Free International)的科学和监管事务代表艾玛·格兰奇(Emma Grange)却反对这种说法。她认为，不论AI替代方案是否有效，动物试验都应该直接禁止。她向BBC解释：“目前还不太清楚新技术譬如如AI，是否能够实际上结束动物试验，而非仅仅是减少或改善此类试验。但我们知道，将动物用在保护人类健康和环境的试验模型是过时的科学，我们期望AI最终能在摒弃使用动物进行任何实验方面都发挥作用。”
然而，德国制药公司默克(Merck)的首席兽医官凯斯特·克莱因施密特-多尔(Kerstin Kleinschmidt-Dorr)却告诉BBC称，动物试验无法在一夜之间就消失。她的公司是“虚拟第二物种”(Virtual Second Species)项目的赞助商之一。她表示：“动物实验是必要的，而且在许多方面基于良好的理由而必须用。但我们相信未来将找到更好且不需要动物实验的方案，来解决动物实验的问题。”(转载自BBC中文网)
