人工智能安全护栏：在实验室中引导和控制人工智能模型

将人工智能集成至实验室信息管理系统（LIMS），带来全新可能：自动提取非结构化信息、智能创建公式、智能助手等。

但能力越强，责任越大： 如何确保人工智能结果可靠、可重复且安全？

答案是：安全护栏。

什么是安全护栏？

安全护栏是指用于 有针对性地控制人工智能模型工作方式的机制。ChatGPT或Gemini等生成式人工智能系统本身非常灵活，但若不加约束，即使答案正确，也常以不同形式呈现，无法进行结构化后续处理。

而实验室环境需要明确的结构。

安全护栏是人工智能必须遵循的明确要求：

• 上下文控制 ——仅向人工智能传输相关基础数据、委托或样品详情，确保回答聚焦且准确。
• 结构化输出 ——结果必须严格遵循预设结构（模式），数据才能立即处理并适配LIMS。
• 函数调用 ——经明确授权后，人工智能可在LDB中进行结构化查询并核对数据准确性，例如正确关联检测设备、客户和参数。
• 评估与验证 ——自动化测试检查人工智能导入接口和公式是否正确运行，并在更新或更换模型后仍产生一致结果。

为什么安全护栏对实验室重要？

实验室在 认可或监管要求下 工作，例如ISO 17025和GxP，每项偏差都必须记录并说明其合理性。没有安全护栏的人工智能虽可给出有创意的回答，却无法满足 质量保证、可追溯性与审核 的高标准。

安全护栏带来：

• 可靠性 ，避免随机性
• 透明性 ，清楚了解传输的数据与结果
• 安全性 ，通过访问限制与审计追踪实现
• 合规性 ，依托结构化、经过验证的数据

LDB中的安全护栏

LDB已在实际应用中集成安全护栏： AI Explorer 采用上下文控制与结构化输出，使人工智能对话聚焦基础数据和样品信息。人工智能导入接口将PDF、电子邮件、扫描件等非结构化文件转成有效的样品、委托或客户记录，依托安全护栏保证准确性与可重复性。验证工具确保导入与公式正常工作。因此，人工智能成为实验室日常工作中可靠的工具，而非不可预测的“黑箱”助手。

总结

安全护栏是 连接人工智能创新与实验室实际需求的关键桥梁，确保智能技术在高度受监管的环境中可靠、可追溯且可审计地工作。

LDB正是从这里入手：引导和控制人工智能的使用，如同实验室中的其他工作一样。