Para peneliti di Universitas Stanford telah menggunakan kecerdasan buatan untuk merancang 16 virus baru yang tidak ada di mana pun di alam, pertama kalinya AI generatif menghasilkan seluruh genom virus yang berfungsi dari awal. Karya tersebut, yang diterbitkan dalam jurnal Science pada tanggal 6 Agustus 2026, segera memicu kembali perdebatan mengenai cara mengatur model AI biologis yang kuat. Untuk liputan berkelanjutan tentang bagaimana AI Buzz Wire melacak terobosan di persimpangan antara AI dan masyarakat, ini adalah salah satu kisah penelitian paling penting tahun ini.
Bagaimana AI Membuat Virus Dari DNA
Tim Stanford, yang dipimpin oleh mahasiswa PhD Samuel King, tidak menggunakan chatbot. Sebaliknya, mereka beralih ke model bahasa genom — algoritme yang dilatih pada DNA dalam jumlah besar dengan cara yang hampir sama seperti model bahasa besar dilatih pada teks. Dengan mempelajari aturan evolusi yang tertanam dalam jutaan genom, model ini dapat menulis kode genetik yang mematuhi batasan yang sebenarnya digunakan oleh kehidupan.
Para peneliti menyempurnakan dua model bahasa genom, yang disebut Evo 1 dan Evo 2, pada 14.266 genom dari keluarga Microviridae, sekelompok virus DNA beruntai tunggal kecil. Mereka menggunakan bakteriofag alami ΦX174 sebagai templat desain, kemudian menyaring hampir 300 kandidat desain menjadi 16 yang dapat disintesis dan diuji di laboratorium.
Hasilnya: 16 bakteriofag sintetik yang genomnya "sangat berbeda dari genom alami", menurut makalah tersebut, namun masih mampu menginfeksi bakteri Escherichia coli strain C. Bakteriofag, atau fag, adalah virus yang secara eksklusif menyerang bakteri dan tidak berbahaya bagi manusia.
Mengapa Penting: Koktail Phage dan Patogen yang Berkembang
Ini bukanlah upaya penyambungan gen secara acak. Yang terpenting, model AI memperhitungkan batasan tingkat genom, bukan sekedar menyatukan gen. Salah satu fag yang dirancang, dijuluki Evo-Φ36, membawa protein terpotong fungsional yang tidak pernah berfungsi ketika para insinyur memasukkannya ke dalam ΦX174 tipe liar. Ini berfungsi di sini karena konteks genomik yang dihasilkan AI di sekitarnya telah beradaptasi untuk mendukungnya.
Ketika beberapa fag sintetis digabungkan menjadi "koktail fag", mereka mengatasi resistensi yang biasanya dimiliki bakteri target terhadap tipe liar ΦX174. Hal ini menunjukkan adanya aplikasi medis yang menjanjikan: merancang terapi fag adaptif terhadap patogen yang berkembang pesat dan resistan terhadap obat.
Tim Stanford membingkai pekerjaan ini sebagai perluasan “apa yang dapat dicapai oleh genomik sintetik” di samping evolusi terarah dan rekayasa rasional, sambil “menetapkan jalur untuk menghasilkan terapi fag yang adaptif dan tangguh.”
Pakar Biosekuriti Membunyikan Alarm
Janji itu disertai dengan risiko yang serius. Dalam editorial yang diterbitkan bersamaan dengan penelitian tersebut, Dr. Thomas Inglesby dan Dr. Moritz Hanke dari Universitas Johns Hopkins berpendapat bahwa sistem sukarela yang ada saat ini untuk menyaring pesanan DNA tidak lagi memadai.
Mereka menyerukan agar penyedia asam nukleat sintetik – bahan dasar yang digunakan untuk memproduksi patogen – diwajibkan secara hukum untuk menyaring pesanan pelanggan untuk mengetahui urutan kekhawatiran dan memverifikasi keabsahan pelanggan itu sendiri.
“Karena genom yang dihasilkan AI bisa sangat berbeda dari rangkaian asam nukleat yang telah dikarakterisasi sebelumnya, metode penyaringan yang dapat menandai desain baru perlu segera dikembangkan,” tulis Inglesby dan Hanke.
Pernyataan mereka yang paling tajam telah dikutip secara luas dalam liputan BBC, The Guardian, dan The New York Times: "Pertanyaannya bukan lagi apakah desain genom virus generatif akan ada. Pertanyaannya adalah apakah masyarakat dapat membangun pengawasan yang memungkinkan manfaatnya terungkap sekaligus mencegahnya menyebabkan bahaya yang serius."
Kesenjangan Tata Kelola Menjadi Penting
Makalah Stanford adalah hasil terbaru yang menunjukkan bahwa model AI biologis dapat berpindah dari teori ke laboratorium. Hingga saat ini, model bahasa genom telah menjanjikan dalam merancang sistem biologis, namun kemampuannya untuk menghasilkan genom fungsional secara keseluruhan belum pernah dibuktikan. Lompatan dari perancangan fragmen protein hingga pembuatan 16 virus baru yang dapat hidup merupakan ambang batas kemampuan yang telah diperingatkan oleh para peneliti biosekuriti.
Para penulis sendiri terlibat dalam risiko tersebut “dengan lebih hati-hati dibandingkan kebanyakan pengembang model AI biologis yang kuat,” tulis editorial Johns Hopkins, dan mendesak agar pekerjaan desain seluruh genom di masa depan berkonsultasi dengan profesional keselamatan dan keamanan sepanjang siklus hidup proyek.
Bagi para pengambil kebijakan, waktunya tidak tepat. Kerangka kerja tata kelola AI Frontier sejauh ini berfokus pada risiko digital – keamanan siber, misinformasi, dan agen otonom – sementara kemampuan desain biologis telah mengalami kemajuan dengan sedikit pengawasan khusus. Hasil Stanford sekarang membuat kesenjangan tersebut menjadi lebih lega.
Tetap Terdepan dalam AI
Batasan antara penelitian AI dan konsekuensi di dunia nyata terus berubah. Baik terobosan berikutnya dilakukan di laboratorium, ruang rapat perusahaan, atau sidang peraturan, AI Buzz Wire memiliki konteks yang Anda perlukan.
Baca berita AI selengkapnya →
