編按：代理式AI正在改變生醫產業的新藥開發模式，從過去仰賴大量人工試錯，轉向以推理、預測與自主協作，提升研發效率，同時強化合規管理，協助企業縮短藥物探索週期，降低研發風險。
從今年7月落幕的亞洲生技大展中，我們看到台灣生醫產業展現充沛的創新量能。產官學界不僅有一個共同願景，將生醫產業打造成台灣的「第二座護國神山」，更深刻意識到，要實現這個規模化的躍進，鼓勵並導入AI應用已是必經之路。
在與生命科學領域的企業領袖交流中，我們觀察到，許多組織正共同面臨一個關鍵挑戰：現有的新藥開發模式，已逐漸面臨效率瓶頸。儘管醫藥生技領域坐擁海量數據，但整個開發流程，仍是一場充滿風險與人工試錯的馬拉松。數據顯示，高達90％的候選藥物，在臨床階段宣告失敗，將一款新藥推向市場的平均成本，更飆升至約23億美元。這些數據令人震驚。我們正讓最頂尖的大腦耗費大量時間，在破碎的資料庫中反覆篩選，或是人工核對法規文件，而不是發揮他們應有的價值：成為科學策略家。
這正是為什麼轉向「代理式AI」已不再是加分題，而是企業的必然。過去的輔助型AI（assistive AI），給了我們更好的工具來預測單一數據點，但並未解決底層的方法論瓶頸。代理式AI則截然不同；它能提供自主運作的系統，具備推理、規劃，並執行高度複雜且端到端工作流的能力。
我們深信，未來兩年，將是生醫產業從傳統的R&D（研發, Research & Development），全面轉向R&P（研究與預測, Research & Prediction）的關鍵分水嶺。真正能領導市場的企業，將是那些把AI視為核心引擎，將新藥開發從「高風險賭局」轉化為「精準可控預測」的先行者。立足變革節點，我認為，生醫產業將迎來兩大關鍵重塑：
一、從經驗試錯到理性設計，預測引擎重塑傳統實驗室
數十年來，藥物開發長期採用廣泛試錯的篩選模式，研究人員必須透過測試成千上萬種化合物，以尋找潛在的候選藥物。如今，代理式AI讓我們能轉向「理性設計」（Rational design），在研究員踏入濕實驗室（Wet lab）之前，就能精準繪製出生物標靶所需的分子藍圖。
更關鍵的是，對這個高度嚴謹的產業而言，「因為 AI 這麼說」永遠無法成為標準答案，而是必須「看見推演過程」。代理式AI能提供透明的稽核軌跡，將每一個設計決策，精準連結回可驗證的底層數據，將AI技術從難以捉摸的「黑盒子」（Black Box），轉變為推動創新的路程上，具備可視化反向驗證能力的「玻璃盒」（Glass Box）。
特別是在數據稀缺的罕見疾病研發中，代理式AI能從龐雜的雜訊中，透過推理精準擷取微弱的生物訊號（biological signal），並藉由蛋白質行為模擬，將候選藥物篩選時間，從數年大幅縮短至數月。這種預測能力，將藥物探索過程「工業化」，大幅減少把時間與資金，浪費在那些無法進入臨床階段的候選藥物上，確保只有最高品質的療法進入研發價值鏈。
二、合規流程升級，邁向自主化與主動化管理
然而，這場耗時的人工馬拉松，並未在實驗室裡畫下句點，它往往會在監管時碰上阻礙。過往，跨部門團隊常需要耗費數週高壓核對審查數據，但在講求即時驗證的今日，這類繁重的傳統流程，早已難以為繼。
接下來，代理式AI將會把「合規性」從第一天就深度嵌入工作流程中，讓人類員工從繁瑣的文書核對中釋放，轉向高階的策略檢視。
透過多代理協作，法規提交資料能在開發過程中即時串聯，並同步建構完成，實現「AI就緒」（AI-ready）的提交，更能有效避免延宕。同時，代理式AI能將回應複雜監管質詢的時間，從數週縮短至兩天，並提供可追源的精準內容，以極致的透明度，強化與監管機構間的信任。
還時間於專家，讓科技加速生命科學的未來
轉向代理式AI與R&P預測思惟，核心在於徹底釋放專家潛能。將科學家從繁重的人工審閱中解放，把最寶貴的「時間」還給他們，使其得以專注於推動改變世界的科學突破。如同在台灣，我們持續與健保署、中國附醫、長庚醫院、臺北醫學大學附設醫院等在地伙伴緊密合作，深化AI在醫療與生命科學領域的應用，致力守護台灣全民的健康。
展望未來，代理式AI正開創一個極具顛覆性的時代。當科技能為生技研發與醫療發展全面加速，為生命帶來突破性改變的希望，也將比想像中更快抵達。
本文章反映作者意見，不代表《遠見》立場
（本文作者為Google Cloud亞太區總裁）
