Sažetak: Istraživači su pomoću modela veštačke inteligencije Evo generisali ~700.000 virusnih sekvenci koje ciljaju bakterije; 16 je pokazalo uspeh u testovima sa E. coli. Model nije treniran na virusima koji pogađaju ljude, ali stručnjaci upozoravaju na potencijalnu zloupotrebu i na to da trenutno nedostaju adekvatne mere upravljanja. Diskusija uključuje i stajališta da je modifikacija prirodnih virusa i dalje realnija pretnja, dok drugi podvlače nepredvidivost potpuno novih dizajnova.
AI Model Evo Generiše Nove Virusne Sekvence: Naučnici UPOZORAVAJU Na Potencijalne Rizike
Stock image of a scientist working on a computer in a lab
Naučnici su koristili generativni model veštačke inteligencije pod nazivom Evo kako bi stvorili virusne sekvence koje ciljaju bakterije, što je otvorilo novu debatu o bezbednosti i mogućoj zloupotrebi tehnologije. Istraživanje, objavljeno u časopisu Science, izvršeno je u Arc Instituteu u Palo Altu.
Šta su naučili istraživači
Tim je trenirao model Evo na genetskim sekvencama prisutnim u prirodi i od modela dobio približno 700.000 mogućih virusnih sekvenci. U laboratorijskim testovima, 16 od tih sekvenci pokazalo je aktivnost protiv bakterije Escherichia coli, a kombinacija izabranih virusa brzo je savladala soj bakterije koji je prethodno razvio otpornost na prirodni bakteriofag.
Bez obzira na trenutno ograničenje — ali sa velikim pitanjima
Autori napominju da Evo nije treniran na virusima koji utiču na ljude i da su istraživači svesno izbegavali podatke o ljudskim virusima kako bi smanjili rizik. Ipak, stručnjaci upozoravaju da postojanje alata koji može komponovati virusne genome stvara potencijal za zloupotrebu i neočekivane posledice.
Stock image of a virus invading a blood cellCredit: NIH-NIAID/Image Point FR/BSIP/Universal Images Group via Getty
"Možete reći: 'Hej, genomski jezički model, napravi mi genom influence koji je modifikovan da bude prenosiviji ili smrtonosniji.'" — Dr Moritz Hanke, Johns Hopkins Center for Health Security
U pratećem komentaru uz rad, Hanke i Tom Inglesby ističu da iako sposobnost dizajna virusnih genoma pomoću generativne AI sada postoji, ne postoje dovoljno razvijeni mehanizmi upravljanja i nadzora da bi se ta sposobnost sigurno vodila.
Gde je veći rizik?
S druge strane, neki stručnjaci, poput Toma Ellisa sa Imperial College London, smatraju da je realnija i veća pretnja promena prirodno postojećih patogena (gain-of-function izmene) nego potpuno dizajnirani virusi pomoću AI. Ellis naglašava da je modifikacija postojećih virusa često jednostavnija i praktičnija kao put do stvarne patogene opasnosti.
Istovremeno, autori i komentatori upozoravaju na nepredvidivost: potpuno nov dizajn može stvoriti karakteristike koje ne poznajemo i čije posledice nije lako predvideti.
Zaključak i preporuke
Rad pokazuje snagu generativne AI u bioinženjeringu, ali i jasno naglašava potrebu za hitnim razvojem etičkih smernica, regulative i tehničkih ograničenja kako bi se umanjile mogućnosti zloupotrebe i zaštitilo javno zdravlje. Istraživanja koja uključuju dizajn genoma zahtevaju stroge bezbednosne protokole, transparentnost i međunarodnu koordinaciju nadzora.
Pomozite nam da budemo bolji.
