動物試驗被認為是對動物實施的最殘酷的行為之一。研究表明，目前已有1億多只動物死于動物試驗，例如老鼠、青蛙、狗、兔子、猴子、貓和其他動物。與此同時，人工智能、機器學習等先進技術正在幫助提高生產力，同時通過人工智能模型有效減少人類的工作量。因此，人工智能有可能在未來取代動物試驗，這將成為一種新方法，可以使這些動物免于在實驗中受到傷害。以下探索一下人工智能模型如何讓這些動物免于進行動物試驗。

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長期以來，動物試驗以犧牲動物的生命為代價，但它們也挽救了數百萬人的生命。動物試驗實現了難以置信的醫療創新，如疫苗、抗生素和更多的藥物。但是，這對多年來為這些實驗獻出生命的動物來說是不公平的。根據觀察，一些動物試驗不夠可靠，無法預測藥物在人體中的行為。這浪費了大量的時間、金錢、動物生命。因此，需要將人工智能模型用于這些實驗。如果訓練數據準確，人工智能和機器學習可以高效地產生可靠的結果。

人工智能模型可以通過計算機視覺和準確的數據集拯救數百萬只動物的生命。這是動物模型的真正替代技術之一，具有為藥物發現產生可靠和安全結果的巨大潛力。量子計算技術的出現正在創造一種具有突破性和實驗性方式。因此，不需要使用不同的動物進行不太可靠的動物測試。

2016年，ThomasHartung帶領約翰霍普金斯大學的一些研究人員成功開發了一種人工智能算法，該算法可以在將其與類似數據庫和之前進行的動物試驗的預測進行比較之后確定藥物毒性。該軟件項目向這組研究人員表明，對動物進行的測試顯示出不一致的情況，不同的動物對同一實驗可能會顯示出不同的結果。有人對實驗室不能使用動物進行這些實驗并且計算機無法完成各種測試表示擔心。

像VerisimLife這樣的初創公司已經開始利用人工智能和機器學習在生物模擬中的力量，在不久的將來取代動物試驗。VerisimLife公司是一家總部位于舊金山的生物技術初創公司，專注于構建數字動物模擬系統，以減少藥物發現的動物試驗。當動物試驗進程緩慢且不可靠時，這種人工智能模型可以消除動物試驗的殘酷性，并促進藥物開發和研究。