Các nhà nghiên cứu tại Đại học Stanford đã sử dụng trí tuệ nhân tạo để thiết kế 16 loại virus hoàn toàn mới chưa tồn tại ở bất kỳ đâu trong tự nhiên, đây là lần đầu tiên AI tạo ra toàn bộ bộ gen virus chức năng từ đầu. Công trình được xuất bản trên tạp chí Science vào ngày 6 tháng 8 năm 2026, ngay lập tức làm dấy lên cuộc tranh luận về cách quản lý các mô hình AI sinh học mạnh mẽ. Để liên tục đưa tin về cách AI Buzz Wire theo dõi những đột phá ở điểm giao thoa giữa AI và xã hội, đây là một trong những câu chuyện nghiên cứu có hệ quả nhất trong năm.

Cách AI tạo ra virus từ DNA

Nhóm Stanford, do nghiên cứu sinh tiến sĩ Samuel King dẫn đầu, đã không sử dụng chatbot. Thay vào đó, họ chuyển sang mô hình ngôn ngữ bộ gen — các thuật toán được đào tạo trên các đoạn DNA rộng lớn giống như cách các mô hình ngôn ngữ lớn được đào tạo trên văn bản. Bằng cách tìm hiểu các quy tắc tiến hóa được gắn trong hàng triệu bộ gen, những mô hình này có thể viết mã di truyền tuân theo những ràng buộc mà cuộc sống thực sự sử dụng.

Các nhà nghiên cứu đã tinh chỉnh hai mô hình ngôn ngữ bộ gen, được gọi là Evo 1 và Evo 2, trên 14.266 bộ gen từ họ Microviridae, một nhóm virus DNA chuỗi đơn nhỏ. Họ sử dụng thể thực khuẩn tự nhiên ΦX174 làm mẫu thiết kế, sau đó lọc gần 300 thiết kế ứng viên xuống còn 16 thiết kế có thể tổng hợp và thử nghiệm trong phòng thí nghiệm.

Kết quả: theo bài báo, 16 thể thực khuẩn tổng hợp có bộ gen "khác biệt đáng kể với bất kỳ bộ gen tự nhiên nào", nhưng vẫn có khả năng lây nhiễm vi khuẩn Escherichia coli chủng C. Thể thực khuẩn, hay thể thực khuẩn, là những virus chỉ tấn công vi khuẩn và vô hại với con người.

Tại sao nó lại quan trọng: Cocktail phage và các mầm bệnh tiến hóa

Đây không phải là một bài tập ghép gen ngẫu nhiên. Điều quan trọng là các mô hình AI đã giải quyết các hạn chế ở cấp độ bộ gen thay vì chỉ đơn giản là ghép các gen lại với nhau. Một trong những thể thực khuẩn được thiết kế, có tên là Evo-Φ36, ​​mang một loại protein bị cắt ngắn có chức năng chưa bao giờ hoạt động khi các kỹ sư đưa nó vào loại ΦX174 hoang dã. Nó hoạt động ở đây vì bối cảnh gen do AI tạo ra xung quanh đã đồng thích ứng để hỗ trợ nó.

Khi một số phage tổng hợp được kết hợp thành một "cocktail phage", chúng đã vượt qua được sức đề kháng mà vi khuẩn mục tiêu thường có để chống lại loại ΦX174 hoang dã. Điều đó chỉ ra một ứng dụng y tế đầy hứa hẹn: thiết kế các liệu pháp thể thực khuẩn thích ứng chống lại các mầm bệnh kháng thuốc đang phát triển nhanh chóng.

Nhóm Stanford đã định hình công việc này là mở rộng “những gì hệ gen tổng hợp có thể đạt được” cùng với sự tiến hóa có định hướng và kỹ thuật hợp lý, đồng thời “đặt ra một con đường để tạo ra các liệu pháp thể thực khuẩn thích ứng và kiên cường”.

Các chuyên gia an toàn sinh học lên tiếng cảnh báo

Lời hứa đi kèm với rủi ro nghiêm trọng. Trong một bài xã luận được xuất bản cùng với nghiên cứu, Tiến sĩ Thomas Inglesby và Tiến sĩ Moritz Hanke của Đại học Johns Hopkins lập luận rằng hệ thống sàng lọc tự nguyện hiện tại để sàng lọc các đơn đặt hàng DNA không còn phù hợp nữa.

Họ kêu gọi các nhà cung cấp axit nucleic tổng hợp – các khối xây dựng được sử dụng để sản xuất mầm bệnh – phải được yêu cầu về mặt pháp lý để sàng lọc đơn đặt hàng của khách hàng về các trình tự quan tâm và để xác minh tính hợp pháp của chính khách hàng.

Inglesby và Hanke viết: “Bởi vì bộ gen do AI tạo ra có thể rất khác so với các trình tự axit nucleic đặc trưng trước đó, nên các phương pháp sàng lọc có thể đánh dấu các thiết kế mới có liên quan cần phải được phát triển khẩn cấp”.

Câu nói rõ ràng nhất của họ đã được trích dẫn rộng rãi trên các trang tin tức của BBC, The Guardian và The New York Times: "Câu hỏi không còn là liệu thiết kế bộ gen virus có khả năng sinh sản hay không. Vấn đề là liệu xã hội có thể xây dựng cơ chế giám sát để cho phép lợi ích của nó được bộc lộ trong khi ngăn chặn nó gây ra tác hại nghiêm trọng hay không."

Khoảng trống trong quản trị trở nên cấp bách

Bài báo của Stanford là bài báo mới nhất trong làn sóng kết quả cho thấy các mô hình AI sinh học có thể chuyển từ lý thuyết sang phòng thí nghiệm. Cho đến nay, các mô hình ngôn ngữ bộ gen đã cho thấy nhiều hứa hẹn trong việc thiết kế các hệ thống sinh học, nhưng khả năng tạo ra toàn bộ bộ gen chức năng của chúng chưa bao giờ được chứng minh. Bước nhảy vọt từ thiết kế các mảnh protein sang sản xuất 16 loại virus mới, khả thi chính xác là ngưỡng khả năng mà các nhà nghiên cứu an toàn sinh học đã cảnh báo.

Bản thân các tác giả đã đối mặt với rủi ro “một cách có chủ ý hơn hầu hết các nhà phát triển mô hình AI sinh học mạnh mẽ”, bài xã luận của Johns Hopkins lưu ý, đồng thời kêu gọi công việc thiết kế toàn bộ bộ gen trong tương lai phải tham khảo ý kiến ​​các chuyên gia về an toàn và bảo mật trong suốt vòng đời của dự án.

Đối với các nhà hoạch định chính sách, thời điểm này thật khó xử. Các khung quản trị AI tiên phong cho đến nay vẫn tập trung vào các rủi ro kỹ thuật số - an ninh mạng, thông tin sai lệch và các tác nhân tự trị - trong khi khả năng thiết kế sinh học đã phát triển với sự giám sát chuyên dụng tương đối ít. Kết quả của Stanford giờ đây đã làm giảm bớt khoảng cách đó một cách rõ ràng.

Đi trước AI

Ranh giới giữa nghiên cứu AI và hậu quả trong thế giới thực không ngừng thay đổi. Cho dù bước đột phá tiếp theo đến trong phòng thí nghiệm, phòng họp của công ty hay phiên điều trần theo quy định, AI Buzz Wire đều có bối cảnh mà bạn cần.

Đọc thêm tin tức về AI →