多项研究顯示，信任才是代理式 AI 大規模部署的真正障礙；58% 的受訪者表示，該行業仍缺乏清晰的負責任 AI 標準。
多倫多和紐約，2026年10月29日 / PRNewswire / -- 根據《Responsible AI in Life Sciences (RAIL) 2026》報告，生命科學企業正在建立治理機制，以便在商業、醫療和患者相關工作中大規模部署代理型AI。這項新的行業研究基於圓桌討論和对製藥、生物技術及醫療器械公司高管的調查。三分之二（64%）的受訪者表示，他們所在的機構已經建立了較為成熟的AI治理流程，或正在制定之中。
這項由 ACTO 开展的研究顯示，生命科學行業已經準備好使用 AI，但仍在努力建立信任。治理是高層經理們最常提到的與 AI 相關的問題，也是他們承認在實踐中最容易被忽視的一項。超過三分之一的受訪者仍然沒有明確的治理機制，或僅依賴一次性的 IT 審批。
信任是大规模采用的障礙
這些結果表明，未來生命科學行業部署 AI 的速度和範圍，將取決於信任，而不再主要受技術限制。高層管理人員認為，監管、法律或合規方面的顧慮（21%）是推動 AI 大規模發展的最大內部障礙，而技術準備度則位居較低的位置（9%）。當被問及評估 AI 專項試點項目最重要的指標時，高層管理人員將信任和採用度（24%）排在效率（23%）之前，顯示出衡量標準正在變化。
高層在親自使用 AI 時，比在公司層面部署 AI 時更有信心。超過三分之二的高層（68%）參與了其所在機構的 AI 項目，69% 認為自己對 AI 的個人適應度較高。但超過一半（54%）仍對 AI 在本公司中的使用方式感到擔憂。58% 的受訪者表示，生命科學行業缺乏清晰的負責任 AI 行業標準。
Arctic Therapeutics 首席法務官兼運營主管、ACTO 組織的 RAIL 圓桌討論主持人 Lisa DeMarco 表示：「討論反映了整個行業在理解、採用和監督 AI 方面的廣泛觀點和經驗。討論中的一個重要主題是，需要有實用的指導，幫助組織評估 AI 的可信度，同時始終將患者安全放在首位。」
治理是信任的基礎
高層將治理描述為一種持續性的運營模式，遠遠超出了最初審批的範圍。這需要指定業務負責人、明確的升級流程和標準操作程序（SOP），以及能夠部署和撤銷AI代理，并在代理和子代理兩個層面實施治理。問題在於，所有權歸屬仍不清晰。對於應該由誰最終對AI代理的行為負責，高層給出的答案分別是最終用戶（34%）、法務和合規部門（28%）、第三方AI供應商（22%）以及IT部門（16%）。
數據顯示，責任可能更多地落在最終用戶身上，因為相當一部分 AI 的使用發生在未經批准的系統之外。近四分之一的機構（23%）並未監控或討論員工使用未授權的 AI 代理，圓桌討論中的高層還提到，員工已在沒有任何治理機制的情況下自行構建代理。 AI 的採用與監督之間的落差，似乎正成爲整個行業信任的斷點。
行業正迅速從初始優先事項轉向未來發展
高層希望 AI 能夠提升表現，而且評估方式應該公平。五分之四（79%）的人同意，AI 的風險和投資回報應該以當前人類主導的工作方式及其自身的錯誤率為基準來衡量。提升結果和效果（29%）被列為最重要的預期收益，明顯高於預算節省（10%）和風險降低（8%）。
在 AI 领域经验最为成熟的高管看来，每个用例都应按照价值及治理难度进行排序。大多數機構會從較容易管理的任務開始，例如審查與批准流程、通話準備、資訊記錄、分診與輔導等。雖然有三分之二的受訪者已經在推進 AI 項目，但關注點正逐漸轉向更複雜的任務：系統互連、完整產品的上市支持，以及多個代理之間的協調。無論是為一線銷售代表提供支持的代理，還是為醫學聯絡人員提供支持的代理，都必須與多個系統以及這些系統中已嵌入的 AI 代理協同工作。這也帶來了新的問題：哪些結果是可以信赖的，以及結果應該由誰來負責。
人員因素仍是採用該技術的主要瓶頸。變革管理是每次圓桌討論中反複出現的挑戰。當被問及人類最需要保留的能力時，45%的受訪者選擇判斷力，其次是人際關係（31%）和戰略能力（24%）。報告建議更細致地重新定義崗位職責，明確哪些工作由 AI 代辦處理，哪些工作仍由人類保留。
引入統一的信任標準：RAIL 评分
為行業提供共同參考，RAIL 為任何代理式 AI 系統提供評估框架，從六個負責任的 AI 尺度進行打分，包括治理、安全、測試與認證、以人為本、價值創造和編排。每個維度都被評為“高”——足以可靠，可用於生命科學行業；“中”——存在需要優先解決的具體缺口；或“低”——不可用。報告還配套提供了多種工具，包括自評表、供應商評估清單、AI 代理崗位說明模板以及 90 天上線清單。
聯合創始人兼首席執行官 Parth Khanna 表示：「業界已經不再討論是否應該使用代理式 AI 了。高層現在想要知道，哪些系統值得足夠的信任，可以大規模部署，而今天並沒有統一標準來回答這個問題。任何代理式 AI 系統都必須建立適當的安全和治理機制。RAIL 評分為團隊提供了一種一致的方法，依照受監管行業所要求的標準來評估系統，讓信任建立在證據之上，而不是供應商的宣傳之上。」
方法論
《Responsible AI in Life Sciences (RAIL 2026)》報告基於8場線下高層圓桌討論，參與者為來自北美洲和歐洲的80位高層，時間為2026年2月至4月；同時也基於一項在線調查，調查對象為2026年6月8日至7月17日期間的135位製藥、生物技術和醫療器械公司高層。幾乎所有受訪者（97%）均擔任總監及以上職位，涵蓋商業、醫療事務、法務與合規、學習與發展以及市場營銷等領域。
免費的 RAIL 2026 報告及相關工具現已於 acto.com / RAIL 提供。
如需進一步了解結果，可報名參加即將舉行的網絡研討會「生命科學領域的負責任 AI：高層對代理式 AI 大規模發展的觀點」，時間為11月4日週三美國東部時間上午11:00。
關於 ACTO
ACTO 幫助生命科學公司在獲得監管批准後將治療方案帶給患者。其基於 AI 的一線卓越平台和 AI 超級代理可加快產品上市、強化一線執行，並深化商業和醫學團隊的客戶互動。ACTO 可提升培訓和輔導效率，並將面向客戶崗位中多達 30% 的工作實現自動化。這使銷售代表、醫學聯絡人員及其管理者能夠更專注於人際關係、判斷力和戰略執行。全球 50 大製藥公司中有 14 家正在使用 ACTO，此外還有快速成長的生物技術公司和領先的醫療技術企業。ACTO 已通過 FDA 21 CFR 第 11 部驗證，獲得 SOC 2 Type II 認證，並且是 Veeva Gold 產品合作伙伴。更多信息請訪問 www.acto.com。
研究重點：2026年《生命科學領域的負責任 AI》報告
RAIL 2026年報告基於8場高層圓桌討論，參與者為來自北美洲和歐洲的80位高級管理人員，以及一項針對135位製藥、生物技術和醫療器械公司高層的線上調查。幾乎所有受訪者（97%）均擔任總監及以上職位。該研究考察了生命科學組織在商業化過程中如何評估、治理並大規模部署代理式AI。
治理是決定性問題
近三分之二（64%）表示，其所在機構已經建立了較為成熟的 AI 管理流程（22%）或正在制定中（42%）。
超過三分之一（36%）沒有明確的治理機制（21%），或僅依賴單一審批流程（15%）。
治理是圓桌討論中最常被提及的問題，高層管理人員也將其描述為實踐中最容易被忽視的環節。
責任歸屬仍不明確。高層對於AI的代理行為應由誰負責存在分歧：最終用戶（34%）、法務與合規部門（28%）、AI供應商（22%）和IT部門（16%）。
近四分之一（23%）的企業並未監控或討論員工使用未經授權的 AI 代理。37% 的受訪者認為這屬於嚴重的安全違規行為。
信任可能才是真正的增長障礙
超過一半（58%）的人表示，生命科學行業缺乏清晰的負責任 AI 標準。
超過一半（54%）的人擔心 AI 在他們組織中的使用方式，即便有69%的人表示自己對 AI 非常熟悉。
高層將 AI 定義為經過驗證（81%）、符合倫理（79%）且安全（75%）。選擇合規性（46%）、可審計性（45%）或可控性（40%）的人相對較少。
五分之四（79%）同意，AI 风险和投资回报应以当前由人主导的工作方式为基准来衡量。
信任和採用度（24%）略高於效率（23%）、風險（21%）和投資回報（18%），成為衡量試點成功最關鍵的指標。
從當前的優先事項到未來的發展
三分之二（68%）的人已參與其所在機構的 AI 項目。
現在就開始（高價值、易管理）：審查和批准流程、通話前準備、信息記錄、分診、輔導。
隨後推進（高價值、治理更難）：系統互連、完整產品上市支持、多個代理協調。
延後或限制：任何可能在没有人工中介的情況下直接到达患者或監管機構的內容。
提升結果和表現（29%）被視為最重要的預期收益，領先於效率（25%）和生產力（24%）。預算節省（10%）排名較後，在列出的收益中墊底（8%）。
障礙主要來自組織層面
推動發展的主要障礙是監管、法律或合規方面的顧慮（21%）以及缺乏可比較的投資回報衡量標準（20%）。技術準備度則位居較低的位置（9%）。
高管們提到推動 AI 采用的三大壓力因素：商業化加速、預算緊縮，以及即使沒有明確戰略也要加快採用 AI 的壓力。
人員重組才是增長的真正瓶頸。高層表示，人類必須保留的關鍵能力是判斷力（45%）、人際關係（31%）和戰略能力（24%）。
RAIL 评分
RAIL 评分從六個維度評估任何代理式 AI 系統：治理、安全、測試與認證、以人為本、價值創造和編排。
每個維度按1到3分計分，總分為18分：高（16–18分）、中（12–15分）或低（12分以下）。
安全和治理是基礎支柱。任一項得分低於3分，系統就只能被歸為低等級。
免費的 RAIL 2026 報告及相關工具現已於 acto.com / RAIL 提供。
如需進一步了解結果，可報名參加即將舉行的網絡研討會「生命科學領域的負責任 AI：高層對代理式 AI 大規模發展的觀點」，時間為11月4日週三美國東部時間上午11:00。
