Jul, 2022

基于自然语言处理的合成生物学伦理、法律和社会影响推荐系统开发

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TL;DR该文探讨如何使用自然语言处理技术来开发一个推荐模型，以连接合成生物学家与其研究所涉及的伦理、法律和社会问题的信息。该推荐模型是一个更大的项目 —— 合成生物学知识系统（SBKS）的组成部分，旨在将相关伦理和社会问题信息汇总为一，嵌入到合成生物学研究工作流程中。
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发现论文，激发创造
  • 人类可理解的基因组尺度代谢网络主动学习

    合成生物学中，ILP-iML1515 是一种基于归纳逻辑编程的机器学习框架，通过逻辑推理和学习从实验样本中更新基因组规模代谢模型的新逻辑结构，以有效探索宿主细胞系统的假设空间并引导实验设计，从而降低学习基因功能的实验成本。

    Aug, 2023

  • AI - 增强的合成生物领域下的打地鼠治理挑战：文献综述与新兴框架

    AI 启用的合成生物学具有巨大潜力但也显著增加了生物风险并带来了一系列新的双重使用关切。这篇论文通过文献综述并描述了政策与实践的新框架，旨在超越命令与控制、管理、自下而上和自由放任等治理选择，以实现预防和缓解 AI 启用的生物危害所需的预警系统，并强调需要出现灵活、互动的方法。尽管生物风险受到已建立的治理体制的约束，科学家通常遵守生物安全协议，但即便是科学家进行合法的实验使用，也可能带来意想不到的发展。在聊天机器人和生成式 AI 的最新进展下，人们再次对先进的生物洞察力更容易落入恶性个人或组织手中感到担忧。鉴于这些问题，社会需要重新思考如何治理 AI 启用的合成生物学。本文建议将面临的挑战视为 “打地鼠” 治理，尽管新兴的解决方案也许并没有那么不同。

    Feb, 2024

  • SynthBio: 人工智能和人类协作构建文本数据集的案例研究

    本文提出一种利用大型语言模型实现高效数据集筛选的新方法， 用于构建结构化属性列表描述虚构人物的评估数据集 SynthBio，与 WikiBio 数据集相比更少噪声且更平衡。

    Nov, 2021

  • 自然语言处理在法律文本上的道德限制

    本文讨论自然语言处理技术在法律领域的应用，重点关注学术自由、法律伦理规范的多样性以及道德主义对这些技术的研究可能带来的威胁，并提出了一些具体建议。

    May, 2021

  • 临床自然语言处理中伦理挑战的简要回顾

    本文讨论临床自然语言处理技术在临床实践中的潜力和现有的隐私保护问题，并提出了一些满足隐私保护的数据来源，同时注意到可能导致社会有害应用的偏见和实证研究的局限性。

    Mar, 2017

  • 组织知识管理系统中自动专家识别和人员推荐的道德和社会考虑

    研究机器学习在组织知识库中的应用，介绍了能够自动帮助人们识别专家和专业领域的推荐系统，并提出了应该关注和解决的一些开放性问题，以确保未来的工作能够为劳动者提供更好的体验。

    Sep, 2022

  • 人工智能时代的生物学理解

    现代生命科学研究越来越依赖于人工智能方法来模拟生物系统，主要集中在使用机器学习模型上。然而，机器学习在生物科学中的广泛应用表明其与传统科学探究方法存在显著差异，这种相互作用对未来的科学研究具有重要意义，但却受到较少关注。在本研究中，我们借鉴认识论工具集，将机器学习在生物科学中的最新应用放入现代哲学理论的框架下，以识别可指导机器学习系统为生物现象建模和推动科学知识进展的一般原则。我们提出，科学理解作为信息压缩、定性可理解性和依赖关系建模的概念，为解释机器学习介导的生物系统理解提供了有用的框架。通过对现代生物研究中机器学习的两个关键应用领域 —— 蛋白质结构预测和单细胞 RNA 测序的详细分析，我们探讨了这些特征迄今如何使机器学习系统推进对目标现象的科学理解，以及它们如何指导未来机器学习模型的发展，以及阻碍机器学习实现其作为生物发现工具潜力的关键障碍。考虑机器学习在生物学应用中的认识论特征将改善这些方法解决重要问题和推进对生命系统科学理解的前景。

    Mar, 2024

  • 规范和自然语言处理：驯服大型语言模型

    自然语言处理和人工智能方面的科学创新正在以前所未有的速度发展。当前关于其发展、应用和使用的利益和风险的辩论主要由 AI 安全和 AI 伦理运动主导，而在 NLP 研究中，对风险和危害监管的讨论越来越多，但缺乏系统的方法论和与相关领域的深入联系。为了加强与监管研究的关联，我们提倡开展一个针对风险和 NLP 的多学科研究空间（RegNLP），以系统的方法将科学知识与监管流程相结合。

    Oct, 2023

  • 给我方便，给她死亡：谁应该决定 NLP 的适当用途，以及基于什么？

    本文讨论伦理学问题如何限制 NLP 研究，重点关注数据声明在伦理评估研究中的作用，同时讨论其他科学领域中类似辩论的结果。

    May, 2020

  • 通过缺省元观解释学习进行生物设计工程自动化

    提出了一种新颖的基于 $Meta_{Abd}$ 的自动生物设计工程框架，使学习机器能够同时优化模型并减少实验成本和数据注释的研究。

    May, 2021