就在這時，吳浩推門走了進來。他剛才在研發(fā)中心的走廊里，已經(jīng)聽到了會議室里的爭吵聲。看到眾人都看著自己，他笑了笑，走到會議桌旁坐下：“我剛才在外面聽了一會兒，知道大家是為了研發(fā)方案的事情有分歧。這很正常，不同領(lǐng)域的專家在一起合作，難免會有理念上的碰撞。”
他看向李偉和陳曦，語氣溫和：“李偉，你追求研發(fā)效率，想盡快做出成果，幫助更多人，這個初心是好的。但生物科技領(lǐng)域不同于其他領(lǐng)域，一旦出現(xiàn)問題，影響的是無數(shù)人的生命健康，我們必須慎之又慎。”
接著，他又轉(zhuǎn)向陳曦：“陳博士，你堅守安全和倫理底線，這份嚴謹和責任令人敬佩。但我們也不能因為害怕風險，就不敢嘗試新的技術(shù)和方法。如果一直墨守成規(guī)，什么時候才能攻克那些困擾人類的難題？”
吳浩頓了頓，繼續(xù)說道：“我認為，最好的辦法，是將兩者結(jié)合起來。楊芳教授剛才說得很對，AI技術(shù)和生物科研，應該是相互支撐、相互補充的。我們可以先讓AI技術(shù)團隊進一步優(yōu)化算法，提高多靶點編輯的預測準確率，盡可能排除潛在的風險。
同時，生物科研團隊可以根據(jù)AI預測結(jié)果，設(shè)計小規(guī)模的預實驗，驗證方案的可行性和安全性。如果預實驗成功，再逐步擴大實驗規(guī)模。這樣既能保證研發(fā)效率，又能守住安全底線。”
吳浩的話，讓爭吵的雙方都冷靜了下來。李偉低頭沉思了片刻，抬起頭說道：“吳總說得有道理。我們可以優(yōu)化算法，進一步提高預測的精準度，為實驗提供更可靠的支持。”
陳曦也點了點頭：“如果AI預測能達到更高的準確率，并且通過小規(guī)模預實驗驗證了安全性，我也同意推進多靶點編輯方案。”
看到兩人達成共識，蘇明遠教授松了口氣，笑著說道：“那我們就按這個思路來推進。AI技術(shù)團隊和生物科研團隊，接下來要加強溝通協(xié)作，每天都召開一次進度溝通會，及時解決遇到的問題。”
會議結(jié)束后，李偉主動找到了陳曦，伸出手：“陳博士，剛才我說話太沖動了，對不起。”
陳曦也伸出手，和他握在一起，臉上露出了釋然的笑容：“我剛才的語氣也不好，希望你別介意。我們的目標都是為了做出安全、有效的研發(fā)成果，以后還要多多合作。”
接下來的日子里，AI技術(shù)團隊和生物科研團隊開始了緊密的協(xié)作。李偉帶領(lǐng)團隊，夜以繼日地優(yōu)化算法，整合了更多的基因數(shù)據(jù)，引入了更先進的深度學習模型，將多靶點編輯的預測準確率提高到了99.2%。
陳曦則帶領(lǐng)生物團隊，根據(jù)AI預測結(jié)果，精心設(shè)計了預實驗方案，選取了多種不同的農(nóng)作物品種，進行小規(guī)模的基因編輯實驗。
在實驗過程中，兩個團隊的成員經(jīng)常一起討論問題。AI技術(shù)團隊的成員會根據(jù)實驗數(shù)據(jù)，進一步優(yōu)化算法；生物科研團隊的成員也會向AI技術(shù)團隊的成員普及生物基因的相關(guān)知識，幫助他們更好地理解基因數(shù)據(jù)背后的生物學意義。漸漸地，兩個團隊之間的隔閡消失了，取而代之的是默契的配合和相互的信任。
一周后，在進度溝通會上，李偉和陳曦一起向眾人匯報了實驗成果。看著屏幕上的數(shù)據(jù)，楊芳和蘇明遠教授都露出了欣慰的笑容。
吳浩應邀也來到了會議室，聽到匯報后，高興地說道：“太好了！這就是團隊協(xié)作的力量。只要我們團結(jié)一心，相互理解、相互支持，就沒有攻克不了的難題。”
這場理念的交鋒，最終以團隊的磨合與共贏告終。經(jīng)歷過這次沖突，浩宇科技生物科技研發(fā)團隊的凝聚力更強了。他們明白了，科技創(chuàng)新既需要追求效率的勇氣，也需要堅守底線的嚴謹；既需要冰冷數(shù)據(jù)的支撐，也需要對生命的敬畏與關(guān)懷。在接下來的研發(fā)道路上，他們將帶著這份默契與堅守，繼續(xù)前行，向著更遠大的目標發(fā)起沖擊。
生物科技研發(fā)中心組建的第二周，一場關(guān)于“AI技術(shù)在基因數(shù)據(jù)處理中的應用邊界”的爭論，在AI技術(shù)組與生物實驗組之間驟然爆發(fā)。沖突的導火索，是一份由AI技術(shù)組主導完成的基因數(shù)據(jù)篩選報告。
彼時，研發(fā)中心剛啟動“罕見遺傳病相關(guān)基因定位”的前期籌備工作，核心任務是從海量的人類基因組數(shù)據(jù)中，篩選出與目標遺傳病相關(guān)的候選基因位點。
吳浩為了推進效率，安排AI技術(shù)組負責數(shù)據(jù)初篩，生物實驗組后續(xù)進行驗證實驗。可當AI技術(shù)組的骨干成員趙凱，將一份標注著“篩選準確率95%”的報告交到生物實驗組組長周悅手中時，會議室的氣氛瞬間降到了冰點。
周悅是楊芳的得意門生，深耕基因測序領(lǐng)域多年，性格嚴謹?shù)浇蹩量獭Ｋ焖俜喼鴪蟾妫碱^越皺越緊，最后直接將報告拍在桌上，語氣帶著明顯的質(zhì)疑：“趙工，這份報告你們是怎么得出的？
我隨便抽查了三個標注為‘高相關(guān)性’的基因位點，其中兩個在現(xiàn)有文獻中都沒有任何與該遺傳病相關(guān)的記載，甚至有一個是已知的良性變異位點。這樣的篩選結(jié)果，怎么可能達到95%的準確率？”
趙凱愣了一下，隨即上前一步，指著報告上的算法模型說明：“周博士，我們采用的是基于深度學習的基因關(guān)聯(lián)分析算法，整合了全球12個權(quán)威基因數(shù)據(jù)庫的近千萬條數(shù)據(jù)。算法通過分析基因序列的保守性、表達調(diào)控模式等多個維度，自動計算出相關(guān)性評分。你說的那兩個位點，雖然現(xiàn)有文獻記載較少，但算法檢測到它們在患者群體中的突變頻率顯著高于正常群體，所以判定為高相關(guān)性候選位點。”
“僅憑突變頻率就判定高相關(guān)性？”周悅的聲音陡然提高，“趙工，你不懂基因研究的復雜性！很多基因的突變頻率與疾病并無直接關(guān)聯(lián)，可能只是群體遺傳多態(tài)性的表現(xiàn)。而且，你們的算法有沒有考慮基因間的互作效應？有沒有排除環(huán)境因素對基因表達的影響？這些都是基因定位中至關(guān)重要的變量，僅憑數(shù)據(jù)模型是無法精準量化的。”