人工智能设计病毒是生物安全能否跟上步伐的考验

图丨Pexels

据Homeland Security News Wire网站8月15日消息，生物工程领域已经跨过一道关键分水岭。在近期一项研究中，科研人员借助人工智能，完成噬菌体整套遗传指令的设计。部分由计算机生成的设计方案，经过实验室合成、测试后，得到具备活性的病毒。

这类病毒的目标宿主是细菌，而不会感染人类。研究人员选用靶向大肠杆菌的噬菌体开展实验；他们所使用的其中一款人工智能模型Evo 2，在开发阶段就设置了安全约束。开发者在训练数据集当中剔除了能够感染动物、植物、人类的病毒序列。

即便做了上述处理，这项实验依旧引出关键问题：当人工智能越来越擅长辅助生物系统设计，安全防护体系发展速度能否与之匹配？

噬菌体有潜力用于治疗细菌感染，包括那些抗生素越来越难以对付的耐药菌感染。但生物设计技术的进步，同样也给生物安全带来全新挑战。

基因组语言模型的工作逻辑，与学习文本规律的通用人工智能语言模型大体相似。区别在于，它学习的对象不是词句，而是遗传编码的内在模式。例如Evo 2模型，训练素材取自海量不同生命体的DNA碱基片段，数量达到万亿级别。

这为科研人员提供强大的生物学研究新工具，可以生成大量候选DNA序列。同时也意味着，部分生物设计工作如今可以完全在计算机上完成，不需要先在实验室合成实物。

不过一份人工智能生成的DNA序列，距离变成真实的生物威胁，中间仍有多道环节。数字设计必须转化为实体遗传物质，完成正确组装，并且在合适的实验室条件下开展测试；上述每一个步骤，都存在降低风险的管控机会。

安全防护手段可以直接内嵌在人工智能模型内部。出于安全考量，Evo 2的开发者刻意从训练数据集中删除了可感染人类以及相近生命体的病毒。研究测试发现，该模型处理人类病毒来源蛋白时，输出效果很差。

随着面向生物学的人工智能工具能力持续提升，这类预防性措施还需要经过充分验证并进一步强化。已有科研人员提出，人工智能与生物安全必须统筹考量，让安全防护手段和新技术能力同步迭代。

资料来源丨Homeland Security News Wire

本文由生物安全情报网编译，仅用于学术分享，转载请注明出处

阅读原文献请点击“阅读原文”