调节基因组语言模型:在人工智能和遗传学的交叉点上应对政策挑战

科学领域:

• 基因组学就是基因组学.
• 人工智能的人工智能
• 生物伦理学生物伦理学
• 监管科学 监管科学

背景情况:

• 基因组语言模型 (GLMs) 整合了人工智能和基因组学,使生物发现和医疗保健的进步成为可能.
• 现有的AI治理和基因组隐私框架不足以应对GLMs带来的独特挑战.
• 由于数据访问的相互矛盾原则和严格的隐私要求,GLMs造成了监管缺口.

研究的目的:

• 检查由GLMs提出的AI和基因组学交叉点的监管挑战.
• 分析GLM如何影响疾病风险预测,国际研究和开源模型分布.
• 为负责任的GLM开发和部署提出一个多层管理框架.

主要方法:

• 分析人工智能原则和基因组治理之间的监管差距.
• 检查GLM在疾病预测,研究合作和模型分布中的应用.
• 建议一个混合治理框架,将政策和技术解决方案结合起来.

主要成果:

• GLM强调了人工智能数据访问需求和基因组学隐私要求之间的紧张关系.
• 传统的监管方法对于GLM应用是不够的.
• 提出了一个多层框架,将政策 (例如,监管沙箱) 和技术解决方案 (例如,隐私保护) 整合起来.

结论:

• 适应性治理策略对于负责任的GLM创新至关重要.
• 拟议的框架旨在平衡创新与维护个人权利和解决生物安全问题.
• 弥合人工智能和基因组监管对于在GLMs不断变化的格局中导航至关重要.