想像能自己運作的科學實驗室：能提出假設、設計實驗、操作儀器並分析結果，不斷學習改進，直到達成研發新藥物或新材料的目標。「自駕實驗室」（Self-Driving Lab，SDL）概念，正悄悄改變科學研究模式。
人工智慧在科學領域早已站穩腳步，從掃描學術論文挖掘隱藏洞見，到模擬原子至星系等各種現象，乃至預測生命基本構造行為，都有AI的身影。Google DeepMind創辦人哈薩比斯因蛋白質摺疊研究榮獲2024年諾貝爾化學獎，他深信AI「可能是加速科學發現的最佳工具」。
自駕實驗室正是此願景的實踐者。不僅自動化科學流程，更自動化「科學方法」本身，讓AI在封閉迴路系統獨立運作，無需與人類合作。全自動科學實驗室延續製造業「關燈工廠」概念，由機器獨立執行實驗。早在1985年，學界就開始討論以AI設計科學實驗；如今，AI與機器人進步讓這一切成為可能。
全球已有多項先導計畫。美國阿貢國家實驗室建置自動化材料實驗室，由「主管」AI代理決定如何進行導電聚合物材料實驗；英國雪菲爾大學則打造能自分析化學反應結果的自駕實驗室，以機器學習演算法最佳化運作。
研究顯示，使用SDL可將達成結論的實驗次數減少30倍。若能有效擴展，原本耗費數年甚至數十年的發現，有望大幅提前實現。
挑戰與風險仍不容忽視
然而，SDL也面臨重大技術與倫理挑戰。技術層面，它需要高品質數據以降低偏誤風險、精密感測設備探索物理世界，以及足夠算力即時處理海量資訊。更關鍵的是安全與治理機制。科學研究受倫理規範約束，而機器決策未必適用於每個倫理抉擇。當AI研發新藥或新材料時，如何權衡產品的潛在益處與傷害風險？
更令人憂心的是惡意用途。若有人利用SDL研發武器，讓機器自動設計並持續改良，後果將不堪設想。可預見的未來，人類科學家仍不可或缺，角色將轉向機器無法取代的決策工作。
而SDL成敗並非取決於技術──因顯然成熟可行──而是科學界、企業實驗室與公共研究機構能否積極擁抱此新概念。若能建立人機協作模式，讓人類科學家運用SDL執行實驗，同時專注策略思考與激發「靈光乍現」的創意時刻，有望開啟科學進步的新浪潮。
（首圖來源：shutterstock）
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