Nature Methods重磅观点：AI再强，也离不开实验数据
6.5
来源：
BioTender
发布时间：
2025-07-17 23:51
摘要：
《Nature Methods》社论指出，尽管AI生物模型的快速发展，但面临"数据饥荒"问题。编辑部强调高质量实验数据的必要性，呼吁科研界重新审视"数据生成"的重要性，认为它是推动AI科研的核心引擎。文章提出，多样化数据来源和基础设施建设的必要性，以支持AI的有效运用并解决当前数据短缺的困境。
原文：
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1分| 数据管理与生成的呼声可以影响科研机构及其相关的数据基础设施建设。
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1.5分| 虽然引述了多个实例，但具体的实验数据和验证缺失，缺乏量化指标。
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0.5分| 直接影响科研人员的数据使用和实验设计，但范围相对有限。
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1.5分| 针对当前AI和数据不足的现状展开讨论，具有一定的时效性和创新点。
关键证据
社论强调高质量实验数据是AI模型成功的关键。
指出数据缺口引发的科研挑战以及应采取的策略。
呼吁科研社区将"数据生成"视为科学贡献，推动公共数据库的建设。
真实性检查
否