Naukowcy wykorzystali program sztucznej inteligencji o nazwie Evo do zaprojektowania nowych genomów wirusowych, różniących się od wszelkich znanych wirusów naturalnych — a po zbudowaniu i przetestowaniu w laboratorium 16 z nich okazało się żywymi wirusami.
Badanie, opublikowane w czwartek w czasopiśmie Science i szczegółowo opisane w raportach CNN, zostaje okrzyknięte kamieniem milowym w biologii generatywnej. Ale generuje także pilne ostrzeżenia dotyczące bezpieczeństwa biologicznego, ponieważ pokazuje, że te same techniki, które napędzają chatboty, mogą teraz tworzyć funkcjonalne, nowe patogeny. Więcej kontekstu na ten temat znajdziesz w naszych wiadomości AI.
Jak szkolono Evo
Według CNN sekwencje genetyczne zaczerpnięte z milionów źródeł – „ze wszystkich dziedzin życia” – posłużyły za bibliotekę językową dla Evo, podobnie jak ChatGPT i inne duże modele językowe są uczone na ogromnych zbiorach tekstu. Badając tę bibliotekę, model był w stanie „nauczyć się ograniczeń ewolucyjnych” rządzących naturalnymi genomami – niepisanych zasad określających, które układy genetyczne faktycznie działają w żywych organizmach.
Naukowcy z Uniwersytetu Stanforda i Instytutu Arc następnie poinstruowali Evo, aby wygenerował tysiące kombinacji genomów w określonych ramach — w tym przypadku genomów, które mogłyby być hostowane przez E. coli komórka bakteryjna. Spośród tysięcy projektów wyprodukowanych przez model zespół zbudował i przetestował w laboratorium około 300. Szesnaście z nich to wirusy zdolne do życia.
Bakteriofagi, a nie ludzkie patogeny
Alarm łagodzi ważne zastrzeżenie: nowe wirusy to bakteriofagi, które infekują bakterie, ale nie mogą zakażać ludzi. Prace skupiają się zatem na budzącej nadzieję stronie potencjału tej technologii. Naukowcy poinformowali, że jeden z nowych wirusów miał aspekt „odległy ewolucyjnie”, co sugeruje, że Evo wywołało zmiany genetyczne, których pojawienie się mogło zająć miliony lat naturalnej ewolucji – kompresując głęboki czas ewolucji w jeden etap generacyjny.
Najbardziej uderzający praktyczny wynik uzyskano po zmieszaniu fagów zaprojektowanych przez sztuczną inteligencję. Testy wykazały, że mieszanina może przezwyciężyć oporność na środki przeciwbakteryjne u niektórych E. coli — coś, czego nie byłaby w stanie osiągnąć „porównywalna mieszanina naturalnie pozyskiwanych” fagów. To nie jest małe żądanie. Oporność na antybiotyki jest jednym z najpoważniejszych pełzających zagrożeń dla zdrowia na świecie, a terapia fagowa – wykorzystująca wirusy do zabijania szkodliwych bakterii – od dawna jest poszukiwana jako możliwa odpowiedź na leki, które już nie działają.
Autorzy napisali, że podejście to „wyznacza ścieżkę generowania adaptacyjnych i odpornych terapii fagowych przeciwko szybko rozwijającym się patogenom”, czyniąc z Evo silnik projektowania leków, które mogłyby dotrzymać kroku bakteriom, które mają pokonać.
„Pilne” pytania dotyczące bezpieczeństwa biologicznego
Obietnicy tej towarzyszą obawy, które przyznają sami badacze. W odpowiednim artykule opublikowanym także w „Science” lekarze z Centrum Bezpieczeństwa Zdrowia im. Johnsa Hopkinsa przyjęli ostrzegawczy ton. „Chociaż jest to obiecujące w zastosowaniach w naukach przyrodniczych, rodzi również pilne pytania dotyczące bezpieczeństwa biologicznego i ochrony biologicznej” – napisali. „Obecnie istnieje możliwość tworzenia genomów wirusowych przy użyciu generatywnej sztucznej inteligencji, natomiast zarządzanie umożliwiające bezpieczne sterowanie nią nie istnieje”.
Ostrzegli, że takie genomy „mogą kodować nowe patogeny, które mogą infekować ludzi, zwierzęta lub rośliny w sposób, którego nie da się powstrzymać istniejącymi środkami zaradczymi” – co przypomina, że ta sama metoda generatywna, która wytworzyła nieszkodliwe bakteriofagi, miała na celu E. coli można w zasadzie wskazać na inne cele.
Nie każdy ekspert uważa bezpośrednie ryzyko za skrajne. Jordi García Ojalvo, profesor biologii systemów na Uniwersytecie Pompeu Fabra w Barcelonie, powiedział Science Media Center, że „osiągnięty przełom jest znaczący”. CNN odnotowało jego ocenę, że ryzyko dla bezpieczeństwa biologicznego stwarzane przez to konkretne badanie jest niższe niż w przypadku niektórych innych narzędzi sztucznej inteligencji, głównie dlatego, że genomy nadal muszą być indywidualnie budowane i testowane w laboratorium po ich zaprojektowaniu przez Evo – co stanowi fizyczne wąskie gardło, które nie istnieje w przypadku tekstu ani obrazów.
Dlaczego to ma znaczenie poza biologią
Wynik projektu Evo jest jak dotąd najwyraźniejszym dowodem na to, że generatywna sztuczna inteligencja przekroczyła język i obrazy w projektowaniu funkcjonalnych bytów biologicznych. Odzwierciedla to napięcie, które obecnie definiuje znaczną część dziedziny sztucznej inteligencji: te same możliwości, które obiecują nowe leki i odporne terapie, zmniejszają również wysiłek wymagany do zaprojektowania potencjalnie szkodliwych organizmów.
Komentatorzy Johnsa Hopkinsa argumentowali, że społeczność badawcza musi „zaangażować się w kwestie bezpieczeństwa biologicznego i ochrony biologicznej w sposób bardziej świadomy niż dotychczas większość twórców potężnych biologicznych modeli sztucznej inteligencji”. Argument ten ma zastosowanie daleko poza Evo — jest ostrzeżeniem przed całą wyłaniającą się kategorią biologicznych systemów sztucznej inteligencji, których wyniki, w przeciwieństwie do akapitu czy obrazu, mogą zostać fizycznie urzeczywistnione w świecie.
Co będzie dalej
Zespół Stanford and Arc Institute uznał tę pracę za podstawę terapii opartych na fagach przeciwko lekoopornym bakteriom. Trudniejszym, nierozwiązanym wyzwaniem jest zarządzanie: jak wypuścić i nadzorować biologiczne narzędzia sztucznej inteligencji, których projekty można zsyntetyzować w żywe organizmy. Jak jasno wynika z bliźniaczych artykułów Science, jest to obecnie pytanie raczej aktualne, a nie hipotetyczne, a luka między możliwościami a nadzorem jest dokładnie tym, co najbardziej ostrożne głosy w tej dziedzinie starają się obecnie załatać.
---
Bądź na Bieżąco z AINajnowsze wiadomości, analizy i przełomy w dziedzinie AI — wszystko w jednym miejscu.
Czytaj więcej wiadomości AI →
