展望未来，科研和新技术发展与产业的融合将更紧密。爱思唯尔在2023年开展了一项面向全球医护人员的抽样调查，了解受访者对于新型人工智能技术的看法和接受程度。这份题为《未来医生白皮书》的报告显示，11%的受访者认同，未来全球临床决策将由人工智能辅助完成。48%的受访者希望能够在最近2~3年内广泛使用人工智能技术，这个比例在中国医生群体中更高一些，约为53%。这体现了中国的医护人员一直是新技术的积极拥抱者。

具体到全球人工智能研究的情况，在化工、材料、工程、能源，以及多学科等领域的人工智能相关研究密度是比较高的。如今，人工智能已经成为新型科研信息基础设施。人工智能在新药研发等领域展现出巨大潜力，例如在靶点发现、先导化合物筛选等方面的研究效率大幅提升。从这个角度来讲，人工智能为医药研发企业带来了改变，在药物临床前研究、临床研究到上市后监管方面，人工智能开始发挥巨大作用。

为了支持科研工作者更高效地开展科研工作，爱思唯尔探索研发了Scopus AI生成式人工智能工具。它基于可信赖的Scopus引文与索引数据库，通过对严格审查与挑选的同行评议内容、广泛的数据集和复杂的数据进行分析，将生成式人工智能技术应用于追踪科研文献的来源和发展，通过人工智能的智能分析和推理能力，辅助科研人员对科学问题进行渐进式研究，凝练研究方向，定位领域专家，促进合作；结合文献计量学指标，利用人工智能，梳理科研发展进程和知识关联与图谱，帮助科研人员发现研究趋势，探索知识前沿，为科研工作者提供新的思维方式和研究途径。

从科研方向构思到科研成果评估，Scopus AI赋能科研工作者的科研生命全流程，这种颠覆传统的科研模式，能够让科研工作者更加快速、高效、深入地理解和处理海量的科研文献与数据，获得更丰富、更深入的见解，促进科研创新和学术发展。

任何一款生成式人工智能工具能够走到应用层面，需要满足一些基本条件。

作为基石，模型训练时所使用的底层数据必须是可以信赖的，高质量的数据才足以支撑生成式人工智能工具给出可靠的结果。另外，人工智能工具给出的结果必须能够回溯，科研人员需要清晰地了解到人工智能工具给出的每一条结果都有真实、可信赖的来源，而非来自人工智能工具的编造或臆想。同时，人工智能工具还需要使用方便，通过自然语言进行交互，体现自然语言处理的特殊优势。这些条件对于医疗领域的生成式人工智能工具也尤为重要。

爱思唯尔正在探索开发支持临床医生高效工作的生成式人工智能工具：Clinical Key AI。这一工具基于爱思唯尔的知识数据库Clinical Key，它可帮助医护人员在海量医学信息中使用自然语言快速检索，找到需要的可靠答案。在临床决策、临床研究和教学方面，有着广泛的应用前景。

不可否认，人工智能应用目前还面临着很多伦理、监管方面的问题。所谓“负责任的人工智能”，最终承担责任的还是开发和使用人工智能解决方案的人类。所以在整个人工智能解决方案和工具的研究、开发和创造过程中，开发者首先要考虑到人工智能工具或解决方案在现实世界中对人们产生的影响，采取行动防止制造或加深不公平的偏见。

同时，开发者要能够清晰解释人工智能解决方案的工作机制，并且做到尊重隐私，倡导稳健的数据治理。