科学家们正在开发大量证据来制定有效的政策

科学家们正在开发大量证据来制定有效的政策

投资者正在向一项雄心勃勃的计划投入数万美元，以解决科学建议中最大的问题：向政府提供证据。他们的目标是创建一个系统，使世界各地的政策制定者能够快速综合科学证据，帮助他们制定基于证据的政策 气候变化等关键问题 来解决。

“我们最终可以从一个世界中受益匪浅，在这个世界中，每个主要社会问题的综合证据都可以在一个地方获得，并且不断更新，”坎贝尔合作组织（一个支持社会科学评估的国际非营利组织）的负责人威尔·莫伊说。

尽管政策相关领域的研究人员进行了各种各样的研究，但代表某个主题的证据权重的综合在许多领域都很罕见，并且通常不用于指导政策制定。英国资助机构经济与社会研究委员会（ESRC）的研究主任珍·戈尔德（Jen Gold）表示，政策制定者对此类综合“有巨大的需求”。 “但报价不匹配。”

莫伊解释说，证据综合是“世界上关于如何在一个地方解决重要问题的一切知识”。在医学领域，医生通常会使用数以千计的系统评价—— 彻底综合 随机药物试验等研究 – 显示治疗是有帮助还是有害。然而，在大多数其他领域，缺少这样一个全面的基础（参见“缺少综合”）。从大量的研究中提取意义可能需要数月或数年的时间，而且与资助机构在新研究上花费的数十亿美元相比，历史上资助机构在知识综合上的花费相对较少。

为了解决这个问题，ESRC 和伦敦生物医学研究资助机构 Wellcome 于 9 月 21 日宣布，他们将在五年内分别投资 920 万英镑（1220 万美元）和约 4500 万英镑，用于帮助综合研究的数据库和工具。 英国科学大臣帕特里克·瓦兰斯 惠康公司的老板 John-Arne Røttingen 在纽约举行的一场与联合国未来峰会相关的活动上宣布了这笔资金，该会议旨在通过科学等方式塑造一个更美好的世界。

研究人员对这一消息表示欢迎——据信这是证据合成方面最大的单一投资之一——并表示，随着人工智能 (AI) 的进步加快了寻找和整合研究的过程，这一消息的出现恰逢其时。 “这太令人兴奋了，”联合国开发计划署研究员伊莎贝尔·梅西尔 (Isabelle Mercier) 说道 支持联合国的证据综合 。 “四年前，这个问题太大了，难以想象，但现在我们开始看到我们实际上可以实现这一目标，”她说。

但人工智能也让这项任务变得更加困难，因为像 ChatGPT 这样的人工智能聊天机器人可以生成听起来可信但可能具有误导性的研究结果摘要。 “挑战在于如何区分真正可靠的东西和不可靠的东西，”莫伊说。

合成的生产通常缓慢、困难且昂贵。进行系统评价的研究人员必须搜索全球已发表和未发表论文的数据库，以找到潜在的相关研究。然后，他们将一长串数千项研究精简为最相关的研究，评估其可靠性，提取数据并合并结果，有时使用称为荟萃分析的统计方法。即使完成了，证据综合通常也不会到达政策制定者手中，并且随着新研究的到来而很快变得过时。伦敦大学学院研究综合专家詹姆斯·托马斯表示：“当政策制定者提出问题时，不需要三个月就能找到研究成果。” “这太荒谬了。”

在 COVID-19 大流行期间，这个问题变得更加严重，当时各地当局都需要快速综合做出有关药品、口罩和封锁的决定。起初，科学家们无法足够快地提供它们 - 但后来他们生产了它们 太多的重复合成和糟糕的评估 。

科学家的梦想是，任何人、任何地方，只需按一下按钮，就可以针对他们的问题和区域进行综合分析。为此，研究人员希望创建“证据库”：预先选定的研究的共享数据库，标有方法和地点等信息，并包含通用格式的数据，以便将它们组合起来。经过训练的人工智能工具应该完成对研究进行排序和综合数据的大部分繁琐工作，而人类则检查质量——例如，通过评估基础研究中可能存在的偏差。

一些数据库已经步入正轨。教育捐赠基金会 (EEF) 是一家位于伦敦的慈善机构，拥有包含 3,500 多项教育研究的数据库。使用该数据库，该组织创建了一系列系统评价， 辅导、作业和班级规模对学习的影响 揭示。它与多个国家共享数据库和概述，以避免其他人重复工作。理想情况下，“您不必进行六项单独的系统评价，而是创建一项我们可以一起使用的出色评价，”EEF 证据综合工作的领导者乔纳森·凯 (Jonathan Kay) 说。

最新的投资最终可能会产生一系列类似于 EDF 的数据库，准备好针对环境保护等关键政策领域进行综合。倡导者希望根据这些证据建立“活的”——或者不断更新的——证据综合，例如， 这有助于减少气候变化 ，改善心理健康并减少青年失业率。

威康打算资助开发数据平台和工具的联盟，以帮助实现这一目标。该慈善机构科学与健康数据主管塔里克·科哈尔 (Tariq Khokhar) 表示，这是“惠康基金会的一个不同寻常的举动”。该组织以资助健康研究而闻名，但这笔资金可以帮助使跨学科的证据更容易理解。 “这确实是任何人都可以建立的基础，”他说。

ESRC 计划资助一个财团，以加速证据合成，并在健康老龄化等领域开发第一版活体合成。科哈尔说，这两项努力可能有所不同，但可能会重叠。

ESRC 还希望其联盟开发方法，使政策制定者更容易使用证据合成。一些英国官员开始使用名为 Redbox Copilot 的人工智能工具来分析和总结政府文件和演讲。戈尔德说，研究人员可以开发“将系统审查证据纳入这一过程”的工具。

5500 万英镑不足以实现倡导者梦想的那种无缝证据综合。但资助者希望聚集更多资金，并且这一初始投资将鼓励其他资助者参与其中。 “我们的想法是，每项投资都可以建立在已经完成的大量工作的基础上，”科哈尔说。