Bilim insanları, bilinen doğal virüslerden farklı yeni viral genomlar tasarlamak için Evo adlı bir yapay zeka programı kullandılar ve laboratuvarda oluşturulup test edildiğinde bunlardan 16 tanesinin uygulanabilir, yaşayan virüsler olduğu ortaya çıktı.
Perşembe günü Science dergisinde yayınlanan ve CNN'in haberlerinde ayrıntıları verilen çalışma, üretken biyoloji açısından bir kilometre taşı olarak selamlanıyor. Ancak aynı zamanda biyogüvenlik konusunda da acil uyarılar alıyor çünkü chatbotlara güç veren aynı tekniklerin artık işlevsel, yeni patojenler oluşturabildiğini gösteriyor. For more context on this story, see our ongoing more AI stories.
Evo Nasıl Eğitildi
CNN'e göre, "yaşamın tüm alanlarından" milyonlarca kaynaktan alınan genetik diziler, tıpkı ChatGPT ve diğer büyük dil modellerinin devasa metin koleksiyonları üzerinde eğitilmesinde olduğu gibi, Evo için dil kütüphanesi görevi gördü. Model, bu kütüphaneyi inceleyerek, doğal genomları yöneten "evrimsel kısıtlamaları", yani canlılarda gerçekte hangi genetik düzenlemelerin işe yaradığına ilişkin yazılı olmayan kuralları öğrenmeyi başardı.
Stanford Üniversitesi ve Arc Enstitüsü'nden bilim insanları daha sonra Evo'yu belirli bir çerçeve içinde binlerce genom kombinasyonu üretmesi için yönlendirdi; bu durumda, E. coli tarafından barındırılabilecek genomlar. coli bakteri hücresi. Ekip, modelin ürettiği binlerce tasarımdan yaklaşık 300'ünü laboratuvarda oluşturup test etti. Bunlardan 16'sı yaşayabilir virüslerdi.Bakteriyofajlar, İnsan Patojenleri Değil
Önemli bir uyarı, alarmı yumuşatıyor: Yeni virüsler, bakterileri enfekte eden ancak insanları enfekte edemeyen bakteriyofajlardır. Bu nedenle çalışma, teknolojinin potansiyelinin umut verici tarafına düşüyor. Araştırmacılar, yeni virüslerden birinin "evrimsel olarak uzak" bir yön taşıdığını bildirdi; bu da Evo'nun, ortaya çıkması milyonlarca yıllık doğal evrimi gerektirebilecek genetik değişiklikleri tetiklediğini ve derin evrimsel zamanı tek bir üretken adıma sıkıştırdığını öne sürdü.
En çarpıcı pratik sonuç, yapay zeka tarafından tasarlanan fajların bir araya getirilmesiyle elde edildi. Testler, karışımın bazı E. coli türlerinde antibakteriyel direnci aşabildiğini gösterdi. coli suşları — "doğal kaynaklı" fajların karşılaştırılabilir bir karışımının yapamayacağı bir şey. Bu küçük bir iddia değil. Antibiyotik direnci, küresel sağlıkta giderek büyüyen en ciddi tehditlerden biri ve zararlı bakterileri öldürmek için virüslerin kullanıldığı faj tedavisi, artık işe yaramayan ilaçlara olası bir yanıt olarak uzun süredir araştırılıyor.
Yazarlar, Evo'yu yenmek istedikleri bakterilere ayak uydurabilecek ilaçlar için bir tasarım motoru olarak çerçeveleyen yaklaşımın "hızla gelişen patojenlere karşı uyarlanabilir ve dirençli faj tedavileri üretmek için bir yol ortaya koyduğunu" yazdılar.
"Acil" Biyogüvenlik Soruları
Bu söz, araştırmacıların da kabul ettiği endişeyle birlikte geliyor. Science dergisinde de yayınlanan ilgili bir makalede, Johns Hopkins Sağlık Güvenliği Merkezi'nden doktorlar uyarıcı bir tonda konuştu. "Bu, yaşam bilimleri uygulamaları için umut verici olsa da, aynı zamanda acil biyogüvenlik ve biyogüvenlik sorularını da gündeme getiriyor" diye yazdılar. "Üretken yapay zeka kullanarak viral genom oluşturma yeteneği artık mevcut; ancak bunu güvenli bir şekilde yönlendirecek yönetim mevcut değil."
Bu tür genomların "insanları, hayvanları veya bitkileri mevcut karşı önlemlerle kontrol altına alınamayacak şekilde enfekte edebilen yeni patojenleri kodlayabileceği" konusunda uyardılar; bu, zararsız bakteriyofajlar üreten aynı üretken yöntemin E. coli'yi hedef aldığını hatırlattı. coli prensipte başka hedeflere de yönlendirilebilir.
Her uzman acil riskin aşırı olduğunu düşünmez. Barselona Pompeu Fabra Üniversitesi'nde sistem biyolojisi profesörü olan Jordi García Ojalvo, Bilim Medya Merkezi'ne "elde edilen atılımın önemli olduğunu" söyledi. CNN, bu özel araştırmanın ortaya çıkardığı biyogüvenlik riskinin diğer bazı yapay zeka araçlarına göre daha düşük olduğu yönündeki değerlendirmesini kaydetti; bunun büyük ölçüde nedeni, genomların Evo tarafından tasarlandıktan sonra hâlâ tek tek oluşturulup bir laboratuvarda test edilmesinin gerekmesi - metin veya görseller için mevcut olmayan fiziksel bir darboğaz.
Biyolojinin Ötesinde Neden Önemlidir
Evo sonucu, üretken yapay zekanın dil ve görüntülerden işlevsel biyolojik varlıkların tasarımına geçtiğinin şimdiye kadarki en açık kanıtıdır. Artık yapay zeka alanının çoğunu tanımlayan gerilimi yansıtıyor: Yeni ilaçlar ve dirençli tedaviler vaat eden aynı yetenekler, aynı zamanda potansiyel olarak zararlı organizmalar tasarlamak için gereken çabayı da azaltıyor.
Johns Hopkins yorumcuları, araştırma topluluğunun "biyogüvenlik ve biyogüvenlik sorularıyla, şimdiye kadar güçlü biyolojik yapay zeka modellerinin çoğu geliştiricisinden daha bilinçli bir şekilde ilgilenmesi" gerektiğini savundu. Bu argüman Evo'nun çok ötesine de geçerlidir; çıktıları bir paragraf veya resimden farklı olarak dünyada fiziksel olarak örneklenebilen, yeni ortaya çıkan biyolojik yapay zeka sistemleri kategorisinin tamamı hakkında bir uyarıdır.
Sırada Ne Var?
Stanford ve Arc Enstitüsü ekibi, çalışmayı ilaca dirençli bakterilere karşı faj bazlı tedavilerin temeli olarak çerçeveledi. Daha zor ve çözülmemiş zorluk ise yönetişimdir: Tasarımları canlı organizmalara sentezlenebilen biyolojik yapay zeka araçlarının nasıl piyasaya sürüleceği ve denetleneceği. İkiz Science makalelerinin de açıkça ortaya koyduğu gibi, bu artık varsayımsal bir soru olmaktan ziyade canlı bir sorudur ve kapasite ile gözetim arasındaki uçurum, şu anda alanın en temkinli seslerinin kapatmaya çalıştığı noktadır.
---
Stay Ahead of AIGet the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.
Read more AI news →
