Google डीपमाइंड ने सिंथआईडी बायो पेश किया है, जो वॉटरमार्किंग विधियों का एक नया परिवार है जो एक पता लगाने योग्य, अगोचर हस्ताक्षर को सीधे एआई-डिज़ाइन किए गए प्रोटीन में एम्बेड करता है। 30 सितंबर को घोषित, सिस्टम कंपनी की सिंथआईडी वॉटरमार्किंग तकनीक का विस्तार करता है - जिसका उपयोग पहले से ही एआई-जनरेटेड टेक्स्ट, छवियों, ऑडियो और वीडियो को लेबल करने के लिए किया जाता है - सिंथेटिक जीव विज्ञान में, जहां दांव में जैव सुरक्षा और सार्वजनिक वैज्ञानिक डेटाबेस की अखंडता शामिल है।
डिजिटल वॉटरमार्किंग के विपरीत, एक जैविक वॉटरमार्क को अधिक कठोर परीक्षण से गुजरना पड़ता है: इसे न केवल सॉफ़्टवेयर मॉडल के आउटपुट में, बल्कि संश्लेषित, भौतिक प्रोटीन में भी पता लगाने योग्य रहना चाहिए। डीपमाइंड के अनुसार, सिंथआईडी बायो उस बार को साफ़ करता है। प्रयोगशाला प्रयोगों में, वॉटरमार्क वाले प्रोटीन डिज़ाइन ने सत्यापन योग्य रहते हुए अपने जैविक कार्य को बरकरार रखा, जिसे कंपनी ने पहले वॉटरमार्क वाले और जैविक रूप से कार्यात्मक प्रोटीन बाइंडर्स के रूप में वर्णित किया है। यह कार्य नेचर पेपर में विस्तृत है जिसका शीर्षक है "एआई-जनरेटेड प्रोटीन का फंक्शन-प्रिजर्विंग वॉटरमार्किंग।" For more context on this story, see our ongoing latest AI developments.
वॉटरमार्क जीवविज्ञान क्यों?
जेनरेटिव एआई जैविक अनुसंधान का एक वास्तविक उपकरण बन गया है। डीपमाइंड अपने स्वयं के पोर्टफोलियो की ओर इशारा करता है: प्रोटीन संरचनाओं की भविष्यवाणी करने के लिए अल्फाफोल्ड, पूरी तरह से नए प्रोटीन डिजाइन करने के लिए अल्फाप्रोटियो और प्रोटीनएमपीएनएन, और हाल ही में, एआई सिस्टम का उपयोग नए बैक्टीरियोफेज विकसित करने के लिए किया जाता है - वायरस जो बैक्टीरिया को संक्रमित करते हैं। हालाँकि, वही उपकरण नए जोखिम पैदा करते हैं।
घोषणा के अनुसार, नए एआई-डिज़ाइन किए गए अनुक्रम पारंपरिक डीएनए संश्लेषण स्क्रीनिंग को बायपास कर सकते हैं, क्योंकि स्क्रीनर्स अब यह नहीं मान सकते हैं कि एक अपरिचित अनुक्रम कुछ अनदेखे प्राकृतिक जीव से संबंधित है। अलग से, गलत लेबल वाली सिंथेटिक 3डी संरचनाएं सार्वजनिक डेटाबेस को प्रदूषित करने और डाउनस्ट्रीम अनुसंधान को गुमराह करने का जोखिम उठाती हैं। दोनों समस्याओं का एक ही मूल कारण है: वर्तमान में कोई भी यह साबित नहीं कर सकता है कि दिया गया जैविक डिज़ाइन कहाँ से आया है।
दो वॉटरमार्किंग दृष्टिकोण, एक लक्ष्य
सिंथआईडी बायो अपनी तकनीक को डेटा के प्रकार के अनुरूप ढालता है। प्रोटीन अनुक्रमों के लिए, यह सूक्ष्मता से अमीनो एसिड की पसंद का मार्गदर्शन करता है क्योंकि अनुक्रम उत्पन्न होता है, एक सांख्यिकीय संकेत एम्बेड करता है जिसे पता लगाने वाले उपकरण उठा सकते हैं। पूर्वानुमानित 3डी संरचनाओं के लिए, यह परमाणु निर्देशांक में छोटे समायोजन करता है जिनमें पता लगाने योग्य हस्ताक्षर होते हैं।
सबसे मजबूत सबूत वेट-लैब सत्यापन से मिलता है। डीपमाइंड के अल्फाप्रोटियो बाइंडर-डिज़ाइन विधि के साथ प्रोटीनएमपीएनएन के सिंथआईडी बायो-सक्षम संस्करण के साथ काम करते हुए, शोधकर्ताओं ने तीन प्रोटीनों को लक्षित करने वाले वॉटरमार्क वाले डिज़ाइन बनाए: वीईजीएफ-ए, SARS-CoV-2 स्पाइक प्रोटीन रिसेप्टर-बाइंडिंग डोमेन, और पीडी-एल1। वॉटरमार्क वाले डिज़ाइन हिट दर, केडी के रूप में मापी गई बाइंडिंग एफ़िनिटी और प्राकृतिक अनुक्रम विविधता के आधार पर अपने वॉटरमार्क रहित समकक्षों से मेल खाते हैं। दूसरे शब्दों में, वॉटरमार्क ने अणुओं की अपना काम करने की क्षमता को ख़राब नहीं किया।
प्रोटीन फोल्डिंग के लिए, डीपमाइंड ने एक अलग रास्ता अपनाया: टीम ने अल्फाफोल्ड 3 के प्रसार नेटवर्क के हिस्से को ठीक किया ताकि वॉटरमार्किंग क्षमता सीधे मॉडल के वजन में बनाई जा सके। इसका मतलब है कि प्रत्येक अनुमानित संरचना में एक पता लगाने योग्य हस्ताक्षर होता है, भले ही मॉडल कौन चलाता हो, जबकि कंपनी की रिपोर्ट है कि दृष्टिकोण अल्फाफोल्ड 3 की भविष्यवाणी सटीकता को बरकरार रखता है, लगभग पूर्ण पहचान प्रदान करता है, और डिजिटल शोर या मामूली समन्वय परिवर्तनों के खिलाफ रखता है।
जैवसुरक्षा की 'स्विस चीज़' रक्षा में एक नई परत
डीपमाइंड ने सिंथआईडी बायो को एक स्तरित जैवसुरक्षा मॉडल - "स्विस चीज़" दृष्टिकोण में एक परत के रूप में तैयार किया है, जहां कई स्वतंत्र सुरक्षा उपाय दूसरों के अंधे धब्बों को कवर करते हैं। डीएनए संश्लेषण स्क्रीनिंग अग्रिम पंक्ति में बैठती है: एक डिजिटल प्रोटीन डिज़ाइन को भौतिक अणु में बदलने के लिए संश्लेषण प्रदाताओं से डीएनए ऑर्डर करने की आवश्यकता होती है, जो ज्ञात खतरों के डेटाबेस के खिलाफ स्क्रीन अनुरोध करते हैं। आज किसी अपरिचित आदेश को सत्यापित करने के लिए संपूर्ण मैन्युअल समीक्षा की आवश्यकता हो सकती है जो वैध अनुसंधान को रोकती है। एक एम्बेडेड वॉटरमार्क प्रदाताओं को एक स्वचालित संकेत देता है कि ऑर्डर अंतर्निहित सुरक्षा उपायों के साथ एक विश्वसनीय मॉडल से उत्पन्न हुआ है।
डीपमाइंड द्वारा उद्धृत स्वतंत्र विशेषज्ञों ने उस फ़्रेमिंग को प्रतिध्वनित किया। विज्ञान नीति परामर्श में जैव सुरक्षा नीति विशेषज्ञ और प्रिंसिपल सारा कार्टर ने कहा, "सिंथआईडी बायो जैविक डिजाइनों की उत्पत्ति पर नज़र रखने के लिए पहेली का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है।" उन्होंने कहा कि वॉटरमार्क डेवलपर्स को सुरक्षा का नेतृत्व करने देते हैं और संश्लेषण प्रदाताओं को स्क्रीनिंग को सुव्यवस्थित करने देते हैं। जेम्स डिगन्स, ट्विस्ट बायोसाइंस में नीति और जैव सुरक्षा के उपाध्यक्ष, जिन्होंने पेपर पर प्रारंभिक प्रतिक्रिया प्रदान की, ने वॉटरमार्किंग को "जैव सुरक्षा टूलबॉक्स में एक आशाजनक नया अतिरिक्त" कहा, जो उन अनुक्रमों पर जांच पर ध्यान केंद्रित कर सकता है जो करीब से समीक्षा की आवश्यकता रखते हैं।
वही उद्गम संकेत प्रोटीन डेटा बैंक, यूनीप्रोट और जेनबैंक जैसे खुले वैज्ञानिक भंडारों की रक्षा कर सकता है, जो सार्वजनिक प्रस्तुतियाँ स्वीकार करते हैं। जैसे-जैसे एआई-जनरेटेड बायोलॉजी बढ़ती जा रही है, सिंथआईडी बायो सिंथेटिक प्रविष्टियों को चिह्नित या सत्यापित कर सकता है, इससे पहले कि वे रिकॉर्ड को दूषित कर दें, जिस पर अन्य शोधकर्ता - और जैव सुरक्षा निर्णय - भरोसा करते हैं।
सीमाएं, और आगे क्या आता है
डीपमाइंड स्पष्ट है कि सिस्टम छेड़छाड़-रोधी नहीं है। जानबूझकर प्रतिकूल निष्कासन के खिलाफ वॉटरमार्क को मजबूत बनाना एक प्रमुख खुली चुनौती के रूप में सूचीबद्ध है, और कंपनी सिंथआईडी बायो को C2PA के समान उद्गम मेटाडेटा मानकों, डिजिटल मीडिया के लिए उपयोग की जाने वाली सामग्री-क्रेडेंशियल योजना, या एआई-जनित जैविक डेटा के केंद्रीय भंडार के साथ जोड़ने का सुझाव देती है।
इसका दायरा प्रोटीन से आगे भी बढ़ रहा है। स्टैनफोर्ड यूनिवर्सिटी और आर्क इंस्टीट्यूट में हाई लैब के साथ चल रहे काम में, डीपमाइंड ने सिंथआईडी बायो को एक उन्नत जीनोमिक मॉडल ईवो 2 में एकीकृत किया, और इसका उपयोग ईवो 2-डिज़ाइन किए गए बैक्टीरियोफेज के जीनोम को वॉटरमार्क करने के लिए किया। जीवाणु संस्कृतियों में प्रारंभिक प्रयोगशाला परीक्षण ने पुष्टि की कि वॉटरमार्क वाले फ़ेज़ कार्यात्मक बने हुए हैं, और कंपनी का कहना है कि एक तकनीकी पांडुलिपि आने वाली है।
ऐसे क्षेत्र के लिए जहां एआई जैविक कोड लिखना शुरू कर रहा है जो प्रकृति में कभी अस्तित्व में नहीं था, यह उत्तर देने में सक्षम है कि "इसे किसने बनाया, और किस मॉडल के साथ?" चुपचाप बुनियादी ढांचा बनता जा रहा है। सिंथआईडी बायो उस दिशा में एक प्रारंभिक, जानबूझकर सतर्क कदम है - जिसके निर्माता इस बात पर जोर देते हैं कि यह शेष जैवसुरक्षा स्टैक का पूरक है, विकल्प नहीं। एआई अनुसंधान कैसे विकसित हो रहा है, इसके बारे में अधिक जानने के लिए, नवीनतम एआई विकास का अनुसरण करें क्योंकि प्रयोगशालाएं जेनेरिक मॉडल को प्राकृतिक विज्ञान में गहराई से आगे बढ़ाती रहती हैं।
एआई से आगे रहें
पूरी कहानी और अधिक जानकारी हमारे होमपेज पर देखें: अधिक AI समाचार पढ़ें →
