Истражувачи од Универзитетот Стенфорд и Институтот Арк објавија дека користеле генеративна вештачка интелигенција за да дизајнираат нови функционални вируси кои не постојат во природата, што е првиот експериментално потврден пример на систем на вештачка интелигенција кој успеал да генерира комплетни вирусни геноми способни за репродукција.
Веста предизвика силна реакција бидејќи комбинира две технологии кои веќе привлекуваат големо внимание сами по себе: генеративна вештачка интелигенција и синтетичка биологија. Сепак, како и со многу драматични наслови за вештачка интелигенција, клучните детали се важни за разбирање на вистинското значење на откритието.
Експериментот користел бактериофаги или вируси кои инфицираат бактерии. Поточно, истражувачите работеле со семејство на вируси слични на Phi X-174, мал и добро проучен сој кој ја напаѓа бактеријата E. coli. Ваквите вируси не можат да инфицираат луѓе, животни, растенија или габи, а овој избор е направен од безбедносни причини.
Технолошкиот дел од приказната е можеби уште пофасцинантен. Тимот ги користел моделите Evo 1 и Evo 2, таканаречени геномски јазични модели. Тие работат на принцип сличен на големите јазични модели како ChatGPT: наместо да учат шеми на човечки јазик, тие се обучуваат на огромни количини на ДНК секвенци и се обидуваат да предвидат кој нуклеотид (A, C, G или T) најверојатно ќе дојде следен во генетскиот код.
Истражувачите го задале моделот да генерира голем број можни вирусни геноми. Броевите покажуваат колку е далеку процесот од вештачка интелигенција што автоматски измислува вируси со еден клик: генерирани се околу 700.000 потенцијални геноми, избрани се околу 300 кандидати за лабораториска синтеза, а само 16 од нив се покажале како функционални и способни да инфицираат и убиваат бактерии E. coli.
Значи, стапката на успех била многу ниска, но токму фактот дека дури и сосема нов функционален вирус бил успешно дизајниран ја прави оваа работа историска.
Резултатите беа објавени во списанието Science, а главниот автор Брајан Хи ги опиша како „доказ за концепт дека генеративен дизајн може да генерира цели функционални геноми“.
Одговорот лежи во терапијата. Бактериофагите се истражуваат со децении како потенцијална алтернатива на антибиотиците, особено против бактерии отпорни на лекови. Ако вештачката интелигенција може да дизајнира вируси кои прецизно напаѓаат специфични патогени бактерии, тоа би можело да го отвори патот за персонализирани антивирусни „ловци на бактерии“, кои се развиваат многу побрзо од традиционалните антибиотици.
Сепак, речиси истовремено со научниот труд, беше објавен придружен коментар од експерти за биолошка безбедност од Центарот за здравствена безбедност на Џонс Хопкинс. Том Инглсби и Мориц Ханке предупредуваат дека ова е класичен пример за технологија со „двојна употреба“: истата способност што може да ѝ помогне на медицината потенцијално би можела да се злоупотреби за дизајнирање поопасни патогени.
Нивната клучна порака е: „Способноста за склопување на вирусни геноми со употреба на генеративна вештачка интелигенција сега постои; контролниот систем за безбедно насочување на таа способност сè уште не постои“.
Интересно е што авторите на проектот Evo 2 претходно се обиделе да ги ублажат ваквите ризици. Официјалниот опис на моделот од Стенфорд наведува дека основната верзија на Evo 2 намерно ги исклучила вирусните геноми за да ја намали можноста за создавање нови болести. Сепак, за овој конкретен експеримент истражувачите последователно го специјализирале системот на ограничен сет на безопасни бактериофаги.
Ова покажува колку е тешко целосно да се одделат корисните биотехнолошки истражувања од потенцијално ризичните апликации.
Важно е да се стави ова достигнување во контекст на реалниот свет. Инженерските вируси имале многу мали геноми со само 11 гени. Човечките патогени вируси често имаат многу посложени интеракции со клетките домаќини, имунолошкиот систем и други биолошки процеси. Затоа, експертите нагласуваат дека дизајнирањето на нов човечки вирус проблем многу потежок од она што е демонстрирано во овој труд.
Сепак, долгорочните импликации се сериозни. Генеративната биологија брзо напредува, а моделите на вештачка интелигенција веќе можат да ја предвидат структурата на протеините, да дизајнираат нови протеини и ензими, да анализираат мутации поврзани со болести или да генерираат нови ДНК секвенци што никогаш порано не постоеле.
Ова значи дека линијата помеѓу компјутерското моделирање и биолошкото инженерство брзо се замаглува. Биологијата порано во голема мера се однесуваше на опишување на постојните организми; сега влегува во ера во која биолошките системи можат да се генерираат, да се оптимизираат и да се тестираат од вештачка интелигенција.
Сржта на приказната не е „вештачката интелигенција измисли смртоносен вирус“, туку нешто можеби уште позначајно: за прв пат имаме убедливи докази дека генеративните модели можат да дизајнираат сосема нови функционални биолошки ентитети. Денес ова се безопасни бактериофаги. Утре тие би можеле да бидат прецизни терапевтски вируси, нови системи за испорака на гени или синтетички микроорганизми за медицина и екологија.
Токму затоа оваа вест е истовремено возбудлива за биолозите и вознемирувачка за експертите за безбедност. Технологијата што би можела да помогне во борбата против суперрезистентните бактерии, исто така, покажува дека влегуваме во ера во која вештачката интелигенција повеќе не генерира само текст, слики и код – туку почнува да генерира и планови за нови форми на живот.
(Gizmodo/Benchmark)
(фото: Mental Happy)
