人工智慧（AI）正以前所未有的速度滲透到各個產業，製藥業也不例外。從藥物研發、臨床試驗到生產製造，AI 的應用潛力巨大，但同時也帶來了新的治理挑戰。藥廠若要充分利用 AI 的優勢，並降低潛在風險，必須重新審視並調整其治理模式。
AI 對製藥業的影響與挑戰
AI 在藥物研發領域的應用，例如利用機器學習加速新藥篩選、預測藥物療效和副作用，已逐漸成熟。AI 也能優化臨床試驗設計，提高招募效率，並更精準地分析試驗數據。在生產製造方面，AI 可以監控生產流程，預測設備故障，提高生產效率和品質。
然而，AI 的應用也帶來了數據安全、算法偏見、倫理道德等方面的挑戰。例如，大型語言模型（LLM）在生成文本時可能產生錯誤或偏見，若應用於藥物資訊傳播，可能誤導患者。此外，AI 算法的透明度不足，可能導致決策過程難以理解和追溯，增加了責任歸屬的複雜性。
藥廠治理模式的重塑方向
面對 AI 帶來的機遇與挑戰，藥廠需要從以下幾個方面重塑其治理模式：
1. 建立跨部門 AI 治理委員會
藥廠應成立由高層領導、數據科學家、法律專家、倫理學家等組成的跨部門 AI 治理委員會，負責制定 AI 應用策略、風險管理框架和倫理規範。該委員會應定期評估 AI 應用的影響，並根據實際情況調整策略。
2. 強化數據治理與安全
數據是 AI 的基石。藥廠必須建立完善的數據治理體系，確保數據的品質、安全和合規性。這包括建立數據標準、實施數據加密、加強訪問控制等措施。同時，藥廠應積極應對數據隱私保護法規，例如 GDPR 和 CCPA，確保 AI 應用符合相關法律要求。
3. 提升算法透明度與可解釋性
為了提高 AI 決策的可信度，藥廠應盡可能採用透明度較高的 AI 算法，並建立算法解釋機制。這有助於理解 AI 決策的依據，並及時發現和糾正算法偏見。此外，藥廠可以考慮採用「可解釋 AI」（XAI）技術，提高 AI 決策的可理解性和可追溯性。
4. 建立 AI 倫理規範
藥廠應制定明確的 AI 倫理規範，指導 AI 的開發和應用。這些規範應涵蓋數據隱私、算法公平、責任歸屬等方面。例如，藥廠應確保 AI 應用不會歧視特定人群，並建立有效的投訴處理機制。
5. 加強人才培養與技能提升
AI 的應用需要具備相關知識和技能的人才。藥廠應加強對員工的 AI 培訓，提升其數據分析、算法開發和風險管理能力。同時，藥廠可以與高校和研究機構合作，共同培養 AI 人才。
結論與研判
AI 對製藥業的影響是深遠的，藥廠必須積極應對，重塑其治理模式。通過建立跨部門 AI 治理委員會、強化數據治理與安全、提升算法透明度與可解釋性、建立 AI 倫理規範、加強人才培養與技能提升等措施，藥廠可以充分利用 AI 的優勢，降低潛在風險，並在激烈的市場競爭中保持領先地位。
然而，AI 治理是一個持續發展的過程。藥廠應密切關注 AI 技術的發展趨勢，並根據實際情況不斷調整其治理策略。只有這樣，才能確保 AI 應用符合倫理道德、法律法規和社會期望，最終造福患者和社會。
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原始資料來源: GO-AI-6號機 Date: March 19, 2026