ระบบเอเจนต์ แว่นอัจฉริยะ XR และหุ่นยนต์จะเสริมศักยภาพมนุษย์ ไม่ใช่แทนที่มนุษย์

เรากำลังอยู่ในความขัดแย้งของปัญญาประดิษฐ์

บนหน้าจอ AI เป็นซุปเปอร์ฮิวแมน โมเดลภาษาขนาดใหญ่เขียนโค้ด Python ได้ภายในไม่กี่วินาที ระบบสร้างสรรค์ผลิตภาพและวิดีโอที่มีลักษณะเหมือนจริงภายในไม่กี่นาที ระบบที่ได้รับรางวัลโนเบล เช่น AlphaFold ได้ทำนายโครงสร้างของโปรตีนเกือบทั้งหมดที่ทราบแล้ว การชนะในดิจิทัลกำลังเพิ่มขึ้น

แต่ในโลกจริงของการวิจัยชีวการแพทย์ กระบวนการค้นพบยังคงอาศัยงานด้วยมืออย่างหนัก เรายังไม่รู้สึกว่า AI กำลังเร่งวิทยาศาสตร์หรือการแพทย์ อย่างน้อยก็ในตอนนี้ ตัวเลขเผยให้เห็นความลึกของปัญหา การสำรวจสำคัญของ Nature ที่มีนักวิทยาศาสตร์กว่า 1,500 คนพบว่ามากกว่า 70% เคยพยายามและล้มเหลวในการทำซ้ำการทดลองของนักวิจัยคนอื่น ที่น่ากังวลยิ่งกว่าคือ มากกว่าครึ่งไม่สามารถทำซ้ำงานของตัวเองได้ ในชีววิทยามะเร็งโดยเฉพาะ โครงการตรวจสอบการทำซ้ำระยะเวลาแปดปีพบว่ามีเพียง 40% ของผลการศึกษาที่มีผลกระทบสูงที่ทำซ้ำได้ และ 68% ของการทดลองมีเอกสารไม่เพียงพอแม้แต่จะพยายามทำซ้ำ

ความลับอันโหดร้ายของวิทยาศาสตร์สมัยใหม่คือเรามีปัญหาในการจับข้อมูล ไม่ใช่แค่ปัญหาในการค้นพบ ข้อมูลที่สำคัญอาศัยอยู่ในหัวของนักวิจัย ไม่ใช่ในเอกสาร วิธีการทดลองเปลี่ยนแปลงไป ความรู้ที่ไม่เขียนไว้ในเอกสารจะออกไปเมื่อผู้ฝึกอบรมจบการศึกษา ระบบ AI ที่ได้รับการฝึกจากเอกสารที่ตีพิมพ์จะ继承ช่องว่างเหล่านี้

ปัญหาหลักคือแม้ว่า AI จะสามารถออกแบบโปรตีนใหม่สำหรับการรักษาโรคมะเร็งในซิมูเลชั่นดิจิทัลได้ แต่ก็ไม่สามารถหยิบปิเปตเพื่อทดสอบมันได้ ไม่สามารถเดินไปในห้องทดลองที่มีลักษณะไม่แน่นอนเพื่อยืนยันสมมติฐานของตัวเองได้ ไม่สามารถดูถึงมือของนักวิจัยที่มีประสบการณ์และเรียนรู้เทคนิคที่ละเอียดที่ทำให้ทดลองสำเร็จ

ช่องว่างในการดำเนินการนี้คืออุปสรรคที่ใหญ่ที่สุดในการป้องกันไม่ให้การปฏิวัติ AI กลายเป็นการปฏิวัติทางการแพทย์ ในขณะที่บริษัทหุ่นยนต์ส่วนใหญ่ยังคงยุ่งอยู่กับการสอนให้เครื่องจักรพับเสื้อผ้าหรือโหลดจาน พวกเขากำลังล้าหลังในด้านความสามารถที่แท้จริงของความก้าวหน้าเหล่านี้ในด้านการแพทย์

เพื่อแก้ปัญหานี้ เราต้องก้าวข้ามแชตบอตไปสู่ AI Co-Scientist ซึ่งเป็นระบบเอเจนต์ที่เชื่อมโลกดิจิทัลกับโลกจริง ก้าวพ้นการวางแผนและเขียนโค้ดไปสู่การปฏิบัติในโลกจริง ที่ Stanford เรากำลังพัฒนา LabOS กรอบงาน AI ที่เชื่อมดิจิทัลกับกายภาพ แสดงให้เห็นว่าเอเจนต์ AI แว่นอัจฉริยะ Extended Reality (XR) และหุ่นยนต์ร่วมปฏิบัติงานสามารถผสานกันเพื่อปิดวงจรนี้ เปลี่ยนการทดลองทางวิทยาศาสตร์ให้เป็นบทสนทนาร่วมกันระหว่างมนุษย์กับเครื่องจักร พร้อมบันทึกองค์ความรู้ที่ปัจจุบันสูญหายไปโดยอัตโนมัติ

ความแตกต่างที่ยิ่งใหญ่: ทำไม AI ต้องการ “สายตา” และ “มือ”

หลายชัยชนะที่มองเห็นได้ของ AI เกิดขึ้นในสถานการณ์ที่สภาพแวดล้อมเป็นดิจิทัลทั้งหมด: ฐานข้อมูลโค้ดที่ถูกต้องหรือชุดข้อมูลที่ถูกจัดเตรียมหรือการจำลอง

ห้องทดลองเป็นต่างออกไป ชีววิทยาและโดยทั่วไปการค้นพบทางวิทยาศาสตร์เป็นกระบวนการที่มีเสียงรบกวนมาก เครื่องมือเปลี่ยนแปลงไป ผู้ดำเนินการปรับเปลี่ยน “วิธีการทดลอง” มักจะอาศัยอยู่ในหัวของคนเหล่านั้น ความแตกต่างระหว่างผลลัพธ์ที่ดีและที่ล้มเหลวอาจเป็นมุมของปิเปต การผสมผสานของสารตั้งต้นหรือการบ่มที่ใช้เวลานานกว่า 10 นาที ข้อมูลเชิงบริบทเหล่านี้ไม่เคยปรากฏในเอกสารและเป็นสิ่งที่จำเป็นสำหรับ AI ที่จะขยายไปไกลกว่าชุดข้อมูล

นั่นคือเหตุผลที่ AI ระดับห้องปฏิบัติการต้องมี “ดวงตา” เพื่อรับรู้สิ่งที่กำลังเกิดขึ้นตามบริบท มี “มือ” เพื่อทำให้ขั้นตอนที่แปรผันสูงเป็นมาตรฐานและทำงานอัตโนมัติอย่างปลอดภัย และมี “ความจำ” เพื่อบันทึกสิ่งที่เกิดขึ้นจริง หากไม่มีความสามารถเหล่านี้ โมเดลอาจแนะนำว่าควรทำอะไร แต่ไม่สามารถเปลี่ยนคำแนะนำให้เป็นการปฏิบัติทางกายภาพที่ผ่านการตรวจสอบได้อย่างน่าเชื่อถือ หรืออธิบายความล้มเหลวเมื่อความเป็นจริงต่างจากแผน

ไปไกลกว่าแชทบอท: จาก Co-Pilots ถึง Co-Scientists

คำว่า “AI อージェนติก” บางครั้งใช้ในลักษณะที่ไม่แน่นอน ในการวิจัยทางชีวการแพทย์ ควรหมายถึงสิ่งที่เฉพาะเจาะจง: ระบบที่สามารถรับเป้าหมาย (เช่น “เพิ่มประสิทธิภาพการแก้ไขยีน CRISPR ขณะที่ลดการแก้ไขยีนไม่ถูกต้อง”) แบ่งออกเป็นลำดับของงาน ดำเนินการงานเหล่านั้นข้ามเครื่องมือ ติดตามผลลัพธ์ และปรับแผนภายใต้ข้อจำกัดและตัดสินใจที่สามารถตรวจสอบได้

เรื่องนี้สำคัญเพราะเวิร์กโฟลว์การวิจัยไม่ใช่การเรียกโมเดลเพียงครั้งเดียว แต่เป็นกระบวนการตั้งแต่ต้นจนจบ ตั้งแต่การตั้งสมมติฐาน การออกแบบการทดลอง การประมวลผลข้อมูล การทดสอบทางสถิติ ไปจนถึงการตีความ แนวคิดล่าสุดด้านการค้นคว้ายาเริ่มให้ความสำคัญกับระบบเอเจนต์ที่ขยายกระบวนการทั้งหมดได้ แทนที่จะเร่งเพียงแต่ละขั้นตอน ตัวอย่างเช่น บทความของ Unite.AI เรื่องเอเจนต์ในการค้นพบยาจากโมเลกุลขนาดเล็ก

ในวิศวกรรมซอฟต์แวร์ เราได้เห็นหลักฐานเชิงประจักษ์ระยะแรกแล้วว่า AI copilot ช่วยเพิ่มผลผลิตของนักพัฒนาได้ สำหรับชีวการแพทย์ โอกาสที่เทียบเคียงกันไม่ได้มีเพียงการเขียนโค้ด แต่รวมถึงการเขียนและตรวจสอบโพรโทคอล การจัดโครงสร้างข้อมูล การติดตามการดำเนินงาน และการปิดวงจรระหว่างการคาดการณ์กับการวัดผล โดยเชื่อม AI เข้ากับนักวิทยาศาสตร์มนุษย์ในห้องปฏิบัติการ

LabOS: เมื่อ AI ใช้ระบบปฏิบัติการสำหรับห้องทดลองในอนาคต

ในงาน AI4Science ของเราที่ Stanford ซึ่งครอบคลุมcopilot สำหรับการตัดต่อยีน เช่น CRISPR-GPT และระบบร่วมปฏิบัติงาน AI-XR อย่าง LabOS ที่ช่วยนักวิทยาศาสตร์ในห้องปฏิบัติการชีวการแพทย์และวัสดุศาสตร์ เราได้สำรวจการเปลี่ยนแปลงทางสถาปัตยกรรมดังนี้:

1. ออกแบบระบบปฏิบัติการห้องทดลองแบบ end-to-end ที่เชื่อมระหว่างห้องทดลองดิจิทัลและห้องทดลองทางกายภาพ

แนวคิดคือการสร้างระบบปฏิบัติการที่สามารถจับจุดประสงค์ แปลเป็นการดำเนินการ และสังเกตผลลัพธ์ และเปลี่ยนการดำเนินการแต่ละครั้งให้เป็นความรู้ที่มีโครงสร้าง

ภาพ: มุมมองเชิงแนวคิดของ LabOS ที่เชื่อมวงจรห้องปฏิบัติการดิจิทัลซึ่งพัฒนาตัวเองได้ (การวางแผน การเขียนโค้ด การวิจารณ์ และการสร้างเครื่องมือ) เข้ากับวงจรห้องปฏิบัติการจริงระหว่างมนุษย์กับ AI (การจัดทำเอกสารอัตโนมัติ การบันทึกองค์ความรู้ การแนะนำผ่าน XR และการผสานหุ่นยนต์)

2. AI ในห้องทดลองดิจิทัล – การวางแผนและการสร้างเครื่องมือที่พัฒนาตัวเอง

ในห้องทดลองดิจิทัล เราสามารถปล่อยให้ AI ทำสิ่งที่มันทำได้ดี: ค้นหา สังเคราะห์ และเสนอแนะ แต่เรายังต้องการให้มันพัฒนาตัวเองด้วย

วงจรห้องปฏิบัติการดิจิทัลที่ใช้งานได้จริงสามารถแบ่งเป็นสี่ขั้นตอนที่เกิดซ้ำ:

• การวางแผน (สมมติฐานและการออกแบบ): เสนอสมมติฐาน เลือกตัวแปรการทดลอง คาดการณ์ปัจจัยกวน และกำหนดผลลัพธ์ที่วัดได้
• การเขียนโค้ด (การนำไปใช้): สร้างหรือปรับสคริปต์วิเคราะห์ กระบวนการจำลอง และแม่แบบควบคุมเครื่องมือเมื่อเหมาะสม
• เอเจนต์วิจารณ์ (การให้เหตุผลและประเมินผล): ทดสอบสมมติฐานอย่างเข้มข้น ตรวจสอบกำลังทางสถิติ เสนอกลุ่มควบคุม และชี้โหมดความล้มเหลวที่น่าจะเกิดขึ้น
• การสร้างเครื่องมือ (ค้นหาและพัฒนา): เมื่อเวิร์กโฟลว์ขาดองค์ประกอบ เช่น parser กระบวนการ QC หรือแดชบอร์ด ให้สร้างขึ้นแล้วเพิ่มกลับเข้าไปในชุดเครื่องมือ

3. AI ในห้องทดลองทางกายภาพ – AI ที่มี “สายตา” (แว่นตาอัจฉริยะ XR) และ “มือ” (หุ่นยนต์)

ห้องทดลองทางกายภาพคือที่ที่ระบบต้องสร้างความไว้วางใจหรือเสียความไว้วางใจ

เรามองวงจรห้องปฏิบัติการจริงเป็นความสามารถสี่ด้านที่เสริมกัน:

• การบันทึกและจัดทำเอกสารอัตโนมัติ: บันทึกการกระทำ เวลา การตั้งค่าเครื่องมือ และความคลาดเคลื่อนโดยอัตโนมัติ เพื่อไม่ให้เอกสารเป็นเพียงสิ่งที่มาทำภายหลัง
• การบันทึกองค์ความรู้เพื่อการปฏิบัติที่รวดเร็วและทำซ้ำได้: เปลี่ยนการทดลองให้เป็นข้อมูลที่มีโครงสร้างและค้นหาได้ เช่น รุ่นของโพรโทคอล ชุดพารามิเตอร์ และผล QC โดยสอดคล้องกับหลักการดูแลข้อมูลอย่าง FAIR
• คำแนะนำแบบภาพและภาษาตามเวลาจริงผ่านแว่นอัจฉริยะ XR: ใช้โมเดลหลายรูปแบบเพื่อตีความฉาก เช่น ผู้ปฏิบัติงานกำลังทำอะไรหรือกำลังถือสารชนิดใด แล้วให้คำแนะนำทีละขั้นและตรวจสอบความปลอดภัย AR/XR แสดงคุณค่าแล้วในงานกายภาพที่มีความเสี่ยงสูง เช่น การแนะนำการทดลองของ LabOS จาก Stanford และ Princeton ซึ่งทำร่วมกับ NVIDIA
• การผสานโคบอตและหุ่นยนต์เพื่อระบบอัตโนมัติ: ทำขั้นตอนซ้ำให้เป็นมาตรฐาน รองรับการส่งต่องานอย่างปลอดภัย และลดความแปรผัน แพลตฟอร์มสำหรับกระบวนการจากการจำลองสู่โลกจริง เช่น NVIDIA Isaac รวมถึงการประมวลผล AI ที่ขอบเครือข่ายแบบเรียลไทม์ เช่น การสตรีมสดจากแว่นอัจฉริยะและการโต้ตอบมนุษย์–AI ใน LabOS เป็นชั้นสนับสนุนที่สำคัญ

สถาปัตยกรรมนี้สอดคล้องกับทิศทางที่กว้างขึ้นของวงการ ได้แก่ ห้องปฏิบัติการ “ขับเคลื่อนตัวเอง” หรือห้องปฏิบัติการอัตโนมัติที่รวมระบบอัตโนมัติกับแมชชีนเลิร์นนิงเพื่อวางแผนการทดลองครั้งถัดไป สิ่งที่ LabOS เพิ่มเข้ามาคือชั้นปฏิสัมพันธ์กับมนุษย์ที่ใกล้ชิดยิ่งขึ้น เพื่อให้อิสระของระบบไม่ต้องแลกกับความโปร่งใส

ทำไม AI ระดับห้องทดลองไม่ใช่แค่ “AI บนชุดข้อมูล”

ระบบ AI สำหรับการวิจัยทางชีวการแพทย์หรือการแพทย์บางครั้งดูเหมือนน่าประทับใจในการประเมินย้อนหลังหรือการสอบ แต่แล้วก็ไม่ทำงานในห้องทดลองทางกายภาพ สาเหตุไม่ใช่บั๊กเดียว แต่เป็นความไม่ตรงกันระหว่างสมมติฐานของโมเดลและความเป็นจริงของห้องทดลอง

มีช่องว่างสามประการที่เกิดขึ้นซ้ำ ๆ:

• ช่องว่างด้านบริบท: ชุดข้อมูลมักละเว้นตัวแปรตามบริบทที่ผู้ปฏิบัติงานรู้ว่ามีผล เช่น อุณหภูมิที่เบี่ยงเบน หมายเลขล็อตของสาร และความคลาดเคลื่อนเล็กน้อยจากโพรโทคอล
• ช่องว่างด้านการกระทำ: ระบบ AI จำนวนมากแนะนำสิ่งที่ควรทำได้ แต่ไม่สามารถเปลี่ยนคำแนะนำนั้นเป็นขั้นตอนทางกายภาพที่ผ่านการตรวจสอบได้อย่างน่าเชื่อถือ
• ช่องว่างด้านผลป้อนกลับ: หากไม่มีผลป้อนกลับที่มีโครงสร้างและคุณภาพสูงจากการปฏิบัติ โมเดลจะเรียนรู้ไม่ได้ว่าล้มเหลวตรงไหน และนักวิทยาศาสตร์ก็ตรวจสอบไม่ได้ว่าเพราะเหตุใด

การปิดช่องว่างเหล่านี้ไม่ใช่เรื่องของการคิดค้นสถาปัตยกรรมโครงข่ายประสาทแบบใหม่เท่านั้น แต่คือการสร้างเครื่องมือวัด ส่วนติดต่อ และข้อตกลงข้อมูลที่ทำให้เครื่องจักรอ่านสภาพห้องปฏิบัติการได้ และเปิดโอกาสให้ AI มองเห็นและทำงานร่วมกับมนุษย์

การออกแบบด้วยความไว้วางใจ: ความปลอดภัยและการกำกับดูแลสำหรับ AI ที่สามารถดำเนินการ

AI อージェนติกในการวิจัยการค้นพบไม่เพียงแต่ทำให้เกิดความกังวลเกี่ยวกับความแม่นยำ แต่ยังทำให้เกิดโหมดการล้มเหลวใหม่ ๆ เนื่องจากสามารถดำเนินการได้ ในห้องทดลอง การดำเนินการหมายถึงศักยภาพในการเสียหายหรือสร้างความเข้าใจผิด โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อทดลองเป็นอาหารเข้าสู่สมมติฐานทางคลินิก

แนวคิดที่มีประโยชน์คือมองชุดเทคโนโลยีห้องปฏิบัติการที่ใช้ AI เป็นระบบสังคม–เทคนิคที่ต้องมีการรับรอง กรอบงานที่มีอยู่หลายชุดช่วยได้ แต่ต้องนำมาปรับให้เข้ากับความเป็นจริงของห้องปฏิบัติการ:

• การจัดการความเสี่ยงเป็นงานต่อเนื่อง: กรอบบริหารความเสี่ยง AI ของ NIST (AI RMF 1.0) ให้คำศัพท์และแนวทางปฏิบัติสำหรับการทำแผนที่ วัดผล และบริหารความเสี่ยงของ AI ตลอดวงจรชีวิต
• การสอดคล้องกับกฎสำหรับ AI ที่เกี่ยวข้องกับการแพทย์: งานของ FDA เกี่ยวกับซอฟต์แวร์ AI/ML ในฐานะอุปกรณ์การแพทย์ (SaMD) รวมถึงแผนปฏิบัติการและแนวทางที่เกี่ยวข้อง แสดงภาพที่ชัดเจนว่าการปฏิบัติที่ดีควรเป็นอย่างไรเมื่อ AI ส่งผลต่อการดูแลผู้ป่วย

สำหรับการตัดต่อยีนและสาขาที่มีผลกระทบสูงอื่น ๆ ธรรมาภิบาลเป็นการสนทนาระดับโลกอยู่แล้ว มีการหารือข้อเสนอแนะเกี่ยวกับการแก้ไขจีโนมมนุษย์เพื่อเน้นความจำเป็นของกลไกกำกับดูแลที่เหมาะสมและธรรมาภิบาลอย่างรับผิดชอบ เช่น แนวทางของ American Society for Gene and Cell Therapy หรือ ASGCT ระบบอย่าง LabOS ควรถูกออกแบบให้การปฏิบัติตามกฎง่ายขึ้น ไม่ใช่ยากขึ้น

รายการตรวจสอบ: การควบคุมสำหรับ AI Co-Scientists ที่ปลอดภัยสำหรับการค้นพบทางวิทยาศาสตร์

ในมุมมองของเรา ระบบปฏิบัติการห้องทดลองที่มีความปลอดภัยควรใช้การออกแบบต่อไปนี้

• แหล่งที่มาเป็นค่าเริ่มต้น: ชุดข้อมูล รุ่นของโพรโทคอล และผลลัพธ์จากโมเดลทุกชิ้นต้องย้อนกลับไปยังอินพุตและเวลาได้
• อิสระที่มีขอบเขต: ระบบต้องมีสิทธิ์ที่ชัดเจนว่าทำอะไรได้โดยไม่ต้องยืนยัน และมีกฎการยกระดับว่าเมื่อใดต้องถาม
• มนุษย์ควบคุมแทนได้และระบบลดระดับอย่างปลอดภัย: เมื่อเซนเซอร์หรือกระแสข้อมูลล้มเหลว หรือความไม่แน่นอนสูง ระบบต้องกลับไปใช้โหมดที่ง่ายและปลอดภัยกว่า
• การตรวจสอบต่อเนื่อง: การคาดการณ์ในคอมพิวเตอร์ต้องจับคู่กับการตรวจสอบในห้องปฏิบัติการจริง และการทดลองจริงต้องมีด่าน QC ก่อนส่งข้อสรุปย้อนกลับไปยังโมเดลหรือเอเจนต์ AI ในโลกดิจิทัล
• ความปลอดภัยและการตระหนักถึงการใช้งานสองทาง: ปกป้องโครงสร้างพื้นฐานของห้องปฏิบัติการจากการดัดแปลง

เพิ่มพลังให้กับมนุษย์ทุกที่: AI Co-Scientists สามารถสร้างความเท่าเทียมให้กับสนามได้หรือไม่?

หนึ่งในสิ่งล่อใจที่น่าดึงดูดที่สุดของ AI-XR “co-Scientist” ไม่ใช่แค่ความเร็วสำหรับสถาบันที่มีชื่อเสียงเท่านั้น แต่ยังรวมถึงความสามารถในการเข้าถึงสำหรับทุกคน

• การเข้าถึงผู้เชี่ยวชาญเฉพาะทางสำหรับโพรโทคอลและเครื่องมือมาตรฐานสูงมีจำกัด
• ต้นทุนสัมพัทธ์ของการฝึกอบรม ความผิดพลาด และการทำงานซ้ำสูงกว่า
• เครื่องมือกระจัดกระจาย: สมุดบันทึก สเปรดชีต บันทึกเครื่องมือ และสคริปต์วิเคราะห์แทบไม่เชื่อมต่อกันอย่างราบรื่น

ระบบที่แนะนำการปฏิบัติตามบริบทผ่านแว่น XR บันทึกสิ่งที่เกิดขึ้นโดยอัตโนมัติ และเสนอขั้นตอนถัดไปที่ดีที่สุดจากการทดลองก่อนหน้า อาจทำให้การทดสอบขั้นสูงทำซ้ำได้สม่ำเสมอขึ้นในหลายสถานที่ ในหลักการ ระบบยังช่วยสนับสนุนการวิจัยทางคลินิกแบบกระจาย ซึ่งต้องดำเนินโพรโทคอลอย่างสม่ำเสมอแม้ทรัพยากรจะแตกต่างกัน

เส้นเวลา: เมื่อใดที่นักวิทยาศาสตร์และแพทย์จะได้รับ Co-Scientist?

กล่าวโดยย่อ สำหรับงานมูลค่าสูงและทำบ่อยบางประเภท เช่น การผลิตยาในห้องปฏิบัติการอย่างเชื่อถือได้ เราอยู่ใกล้กว่าที่หลายคนคิด แต่สำหรับงานอื่น เช่น ให้ AI แก้ปัญหาใหญ่อย่างมะเร็งหรืออัลไซเมอร์ทั้งหมด เรายังห่างไกลกว่าที่การสาธิตส่วนใหญ่ทำให้เข้าใจ แผนงานที่เป็นจริงมีดังนี้:

1. ระยะใกล้ (ภายใน 1 ปี): copilot สำหรับเวิร์กโฟลว์ที่ลดภาระงานบริหาร ได้แก่ การร่างโพรโทคอล การสังเคราะห์วรรณกรรม แม่แบบวิเคราะห์ และรายงาน QC อัตโนมัติ ปัจจัยจำกัดคือการผสานระบบ ไม่ใช่ความสามารถของโมเดล
2. ระยะกลาง (1–2 ปี): ระบบร่วมปฏิบัติงานในห้องปฏิบัติการ ได้แก่ คำแนะนำผ่านแว่น XR เอกสารอัตโนมัติ และหุ่นยนต์แบบเลือกใช้สำหรับขั้นตอนที่มีความแปรผันสูง ความไว้วางใจจะขึ้นอยู่กับเส้นทางการตรวจสอบและการออกแบบให้มนุษย์อยู่ในวงจรอย่างรัดกุม
3. ระยะยาว (3 ปีขึ้นไป): ผู้ร่วมวิจัยข้ามสาขาที่เชื่อมการค้นพบสู่การนำไปใช้ ตั้งแต่เชื่อมข้อมูลห้องปฏิบัติการกับผลลัพธ์ทางคลินิก ติดตามสัญญาณความปลอดภัย ไปจนถึงช่วยออกแบบการทดลอง โดยยังปฏิบัติตามข้อกำกับและความคาดหวังทางจริยธรรม

จากโค้ดสู่การรักษา: เส้นทางสู่การค้นพบทางวิทยาศาสตร์ที่เร็วขึ้น 1,000 เท่า

LabOS เป็นหนึ่งในการตอบคำถามว่าถ้าการทดลองสามารถดำเนินการได้ด้วยการพูดคุย ระหว่างเจตนา การดำเนินการ และหลักฐานที่เชื่อมต่อกัน

งานที่สำคัญที่สุดในไม่กี่ปีข้างหน้าจะเป็นงานพื้นฐาน: ส่วนต่อประสานข้อมูลและอุปกรณ์ที่มาตรฐานผ่านการสร้างระบบปฏิบัติการ (เช่นเดียวกับ iOS ที่รันแอปทุกประเภท) การสร้างมาตรฐาน AI ที่รวมการดำเนินการและความไม่แน่นอน (เช่น LabSuperVision benchmark ใน LabOS) และเริ่มใช้งานในโลกแห่งความเป็นจริงที่กระตุ้นให้เกิดนวัตกรรมในขณะเดียวกันก็ปกป้องผู้ป่วยและความสมบูรณ์ของการวิจัย

สำหรับนักวิจัยและแพทย์ คำถามไม่ใช่ว่า AI จะเข้าห้องปฏิบัติการหรือไม่ เพราะมันเข้ามาแล้ว คำถามคือเราจะผสาน AI เป็นชุดเครื่องมือที่แยกขาดจากกัน หรือเป็นระบบที่เชื่อถือได้ ตรวจสอบได้ และออกแบบตามความเป็นจริงของวิทยาศาสตร์ชีวการแพทย์