网络研讨会简要回顾：生命科学和生成式 AI

虽然生成式 AI (GenAI) 工具看似异想天开，但其实可以追溯到 19 世纪初期。我们早已准备和探索 ChatGPT 等工具可以如何应用于 Lionbridge 的生命科学翻译服务。  生命科学行业资深人士 Paraic O’Donnell 和我们的首席 GenAI 专家 Vincent Henderson 将为您详细介绍我们目前如何为生命科学客户应用 GenAI 以及该技术未来将适用的一些应用场景。

如果您错过了我们关于生命科学和 GenAI 的网络研讨会，可以点播回放视频。

没时间观看网络研讨会？可以先了解一下我们的团队在网络研讨会上探讨的关键要点。

GenAI 的历史：不仅仅是一项存有风险的新技术

生命科学行业从业人员理所当然要规避风险。他们肩负着守护患者生命安全以及护卫患者健康的重任，因此往往不会率先采用新技术和追随新潮流。虽然从很多方面来看，GenAI 解决方案都属于新生事物，但其根源可以追溯到 1833 年 Charles Babbage 发明的差分机，以及 Alan Turing 在不久后提出的设想，即机器可以“从经验中学习”并更改和改进指令。

更具体地说，Lionbridge 多年来一直在使用机器翻译 (MT)，特别是神经网络 MT (NMT)，帮助我们的生命科学客户更好更快地与患者、监管机构、供应商等进行沟通。我们对 AI 解决方案有着深入的了解，因而已准备好采用、开发并信赖 GenAI 解决方案，满足生命科学客户的需求。

生命科学与 GenAI：大型语言模型 (LLM) 可以如何襄助该行业？

LLM 作为 GenAI 工具的基础，具有各种功能，能够胜任诸多任务，包括满足生命科学组织的语言需求。我们使用互联网这个涵盖海量人类知识的庞大语言体系训练 LLM。LLM 采用神经网络架构，因此可以进行“深度学习”，从而在几乎不需要人工帮助的情况下培养出推理模式和意思的能力。它们还可以修改其输出的结构或风格，进行自我纠正，并对事物进行分类。这些工具还能流畅自然地与人类操作人员互动。人类可以使用提示和问题来获得仿佛人类给出的完整答案。得益于这些能力，LLM 可以应对生命科学方面的许多挑战。

虽然 AI 工具目前仅在测试环境内执行过这些任务，但其超强能力表明，即使在实际应用中，执行这些任务将不在话下，毕竟这项技术能够像其前身 NMT 一样大规模执行任务。

生命科学与 GenAI 当前应用场景

有些语言服务提供商已在使用 AI 解决方案为客户提供协助，Lionbridge 就是这一队伍中的一员，因为我们在 NMT 方面经验丰富。

借助 AI 的增强功能，我们可以在减少人为监督的同时更好地执行这些活动。总体而言，像 Lionbridge 这样的翻译和内容服务公司利用 AI 帮助客户更快触及其患者和市场（甚至是新市场），并在现有信息库的基础上更高效地创作内容。我们还确保内容质量和合规性。大多数生命科学组织必须满足监管标准，因此完成这些工作至关重要。

未来的生命科学和 GenAI 应用场景

当前 AI 的生命科学应用场景将在未来呈指数级增长。AI 在初期可用来处理风险较低的内容，如营销材料。不过，随着我们建立起对 AI 技术的信任，以及找到确保 GenAI 内容值得信赖的新方法，应用场景将会延伸到以下领域：

• 多语言内容：针对未曾踏足过的多语言市场创作全新的企业和营销内容。

• 减轻 AI 监督和训练负担：随着互联网科学知识数据库日益丰富，AI 工具的能力将越来越强，所掌握的信息量将越来越多。

• 上下文感知：可以保留已经给出的内容创作、本地化或翻译指令，并在这些指令的基础上继续扩展，从而通过迭代改进成果。

• 小样本学习：结合上下文感知，LLM 采用的设计使其能够快速接收新指令。

• 临床和监管工作流程：借助 AI 工具，组织可以更轻松地执行以前耗费大量人力的数据迁移，并完成更新传播。

• 合规性和患者安全：AI 可以通过人工指导和保障措施帮助保持这些重要规范。

必须指出的是，AI 永远不会取代人类生命科学专家。它只会帮助这些专家提高效率，使其专注于更需要其专业知识的领域。

联系我们

有意将 GenAI 用于患者沟通、临床研究或营销材料？Lionbridge 拥有数十年的经验和专业知识，向一些大型生命科学公司提供服务。我们深知适用于医疗器械翻译服务、临床试验翻译以及其他方面的优秀实践。欢迎立即与我们联系，了解 Lionbridge 作为您的语言服务提供商如何提供帮助。