編譯／韋士塔

動物實驗是在科學研究及醫學領域，使用活體動物進行實驗和測試的過程，研究人員通常會對動物進行給予藥物、注射物質、手術及採集生物樣本等，藉此獲取關於治療疾病、藥物安全性和疫苗效力等重要資訊。

動物實驗是目前科學研究、藥物測試等領域不可或缺的模式，因為動物實驗對人類的醫療與生物技術等相關研究，確實有顯著成效；然而，以活體動物實驗，早已引發倫理道德以及法規層面的爭議。

許多國家及研究機構已制定相關的法律和倫理準則，要求研究人員進行實驗時，確保動物的福祉與權益；隨著科技的進步與動物保護觀念提升，「替代動物試驗」逐漸興起，也就是使用人類或動物細胞、組織加以培養，並以電腦預測毒性、模擬生理及代謝、器官晶片等方式取代傳統的動物實驗。

人工智慧（AI）技術的進步，更有助加速研發取代動物實驗的方法，甚至可望終止動物實驗；科學家指出，AI在動物實驗領域的主要作用，是篩選所有可用的動物測試結果，避免進行不必要的新實驗。

美國非營利機構「負責任醫學醫師委員會」（Physicians Committee of Responsible Medicine）的高級研究分析師馬努佩洛（Joseph Manuppello）指出，在全球範圍內，許多同樣的動物實驗被重複進行，卻未能分享資源。

事實上，由於數據量過於龐大，科學家們很難充分掌握全球各地累積數十年的所有數據，以準確研判及分析；如今有AI輔助，資料的收集與分析速度都大幅提升，不僅能加快研發步調，還能減少動物實驗的案例。

美國約翰霍普金斯大學（Johns Hopkins University）毒理學教授哈藤（Thomas Hartung）是動物試驗替代方案中心的負責人；他表示，AI技術不斷進步，其強大的運算力能在學術文章中快速尋找資訊，表現遠勝於人類。

哈藤教授並指出，動物實驗目前仍難終止，關鍵因素之一是需要評估新的物質。

在科學領域，每年有超過1000種新的化合物出現，這些物質都需要先過動物測試，才能再進行人體臨床試驗。然而，擁有深度學習（deep learning）功能的AI，能夠預測新型化學物質的毒性。

AI的進步，也為製藥產業提供新的選擇，減少該產業對動物實驗的依賴。美國AI新創公司Quantity目前已開發出名為「數位動物替代技術」（DART）的新技術，該公司共同創辦人哈桑（Asif Hasan）表示，這項技術能把藥物開發過程中，臨床前測試所需時間及費用減少45%，並減少動物實驗。

使用AI加速找出動物測試的替代方案，不僅帶來效率，也可以化解來自動物權利組織的壓力；動保組織宣稱，許多動物的死亡和痛苦往往是不必要的，研究顯示，動物實驗未必能準確預測該藥物在人體上的反應，加上成本、道德問題，促使科學家開發出替代測試方法，AI則可提供強大助力。