Штучний інтелект Evo розробив 16 нових штамів вірусів, націлених на кишкову паличку, які не зустрічаються в природному середовищі: це науковий прогрес чи потенційна загроза біологічної зброї?
Богдан Шумський Графоман, філософ і трошки наукпопер. Читаю нудні тексти, щоб читачам не довелося.
Нещодавно вчені відкрили нові можливості для досліджень, використовуючи інноваційні технології штучного інтелекту. Цього разу їм вдалося синтезувати 16 неіснуючих у природі вірусів, бактеріофагів, здатних атакувати різні штами кишкової палички. Команда з восьми дослідників зі Стенфорда, Арк Інституту, Пало Альто, Гарварду та MIT застосувала мовні моделі Evo1 та Evo2 для створення ДНК-коду цих бактеріофагів. Процес та методи, які вони використовували, були детально описані у статті для наукового журналу Science. Експерти вважають це значним кроком у сфері генерації геномів та застосування штучного інтелекту в наукових дослідженнях.
Однак досягнення зазначених вершин ставить перед науковцями та урядовцями нові виклики. Зокрема, виникають питання біобезпеки у світлі можливого виникнення небезпечних для людства вірусів, а також загрози, пов’язаної з хімічною та біологічною зброєю. Ці ризики можуть стати реальністю, якщо не будуть вжиті належні заходи для регулювання і контролю за впровадженням штучного інтелекту в науковій сфері.
У цьому матеріалі розберемося, чого саме досягли вчені, навіщо використовувати ШІ в дослідженнях і як це породжує нові безпекові проблеми в межах окремих держав або навіть усього світу.
Наукове досягнення з використанням штучного інтелекту: бактеріофаги, які можуть обминати захист бактерій.
Активним читачам "Межі" давно відомо, як працюють великі мовні моделі. Вони, по суті, являють собою програми, які на основі наявних даних можуть систематизувати, прогнозувати та генерувати нові дані: чи то якусь сукупність слів або речень, чи то послідовність математичних символів тощо. За подібним принципом працює, наприклад, ChatGPT. Він "передбачує", яку саме послідовність речень хоче почути користувач, коли той вводить ключові слова - їх ШІ бачить у вигляді токенів.
Аналогічні процеси відбуваються під час створення геному в open-source моделях Evo1 та Evo2. Головна різниця полягає в тому, що вони працюють не зі словами, а з генетичним кодом. Ці моделі були навчальні на великій кількості інформації про ДНК людей, рослин, вірусів та бактерій, за винятком тих, що можуть завдати шкоди здоров'ю людини.
Вищезгадане "знання" моделей було зосереджено на розробці 700 тисяч ДНК-кодів нових бактеріофагів — вірусів, що спеціалізуються на інфікуванні конкретних бактерій. В якості основи для роботи ШІ використовувався геном вірусу ФХ174, який є добре вивченим бактеріофагом, здатним атакувати лише кишкову паличку (E. coli).
Із множини отриманих кодів відібрали майже 300 для клінічних випробувань. Їх хімічно синтезували та тестували в лабораторних умовах. З них цілих 16 геномів виявилося життєздатними. Ба більше, жоден не був ідентичним до реальних бактеріофагів, що відомі нам у природі. Вони мали відмінні мутації та могли самостійно змінювати довжину геному.
Якщо не заглиблюватися в наукові нюанси, то найбільш вражаючим аспектом проведених досліджень стало те, що комбінація цих вірусів змогла успішно подолати бактеріальну резистентність — тобто здатність бактерій виживати під впливом бактеріофагів або антибіотиків. Штучно створена суміш вірусів виявилася ефективною проти навіть тих штамів кишкової палички, які були резистентними, на відміну від природних вірусних сумішей.
Отже, дослідники за допомогою штучного інтелекту створили альтернативні, ненатуральні віруси, які виявилися значно ефективнішими для лікувальних застосувань у порівнянні з традиційними.
Браян Хі, асистент професора в Стенфордському університеті, який брав участь у цьому дослідженні, зазначає, що це стало "незвіданою сферою" для наукової спільноти. Він також підкреслює, що отримані результати сприятимуть удосконаленню виробництва лікарських засобів і "значно поліпшать загальний стан здоров'я людей".
Наприклад, ці досягнення відкривають можливості для розробки нових лікарських засобів, аналогічних тим, що створюються для боротьби з резистентними формами стафілокока та туберкульозу.
Професор синтетичної біології Марк Ґюель з університету Pompeu Fabra в Іспанії, який не брав участі в дослідженні, висловив свої думки з цього приводу. Він зазначив, що результати проведеного експерименту стали "значним кроком уперед", оскільки "вперше в історії ми починаємо формувати біологію за допомогою комп'ютерних технологій".
Окрім того, вчені відзначають, що штучний інтелект надає людству можливість до створення штучних геномів та глибшого вивчення еволюційних принципів, закладених у природі.
Як штучний інтелект використовується в медичних та наукових дослідженнях.
Це дослідження не стало першим, що внесло свій вклад у науку за допомогою інструментів штучного інтелекту. Принаймні протягом кількох останніх років проводяться численні експерименти, спрямовані на інтеграцію ШІ в процеси розробки, тестування та аналізу у медицині та в інших галузях.
Як зразок, у 2024 році науковці Google DeepMind стали двозначними лауреатами Нобелівської премії за заслуги в роботі над ШІ. Спершу їм видали премію з фізики за вклад у розробку ранніх систем штучного інтелекту. Після цього їм видали ще одну премію, з хімії - за дослідження білків, яке проводилося завдяки застосуванню спеціальної ШІ-моделі AlphaFold2. Науковці також створили обчислювальні засоби, які дозволяють втілити в життя нові білки з багатьма формами та функціями.
У повідомленні Нобелівської академії зазначається, що це дослідження сприяє реалізації мрії, яка виникла 50 років тому: можливість передбачати структуру білків на основі їхніх амінокислотних послідовностей.
Іншими словами, завдяки штучному інтелекту людство отримало змогу передбачати структури білків, що, в свою чергу, дозволяє створювати абсолютно нові, раніше не відомі в природі.
Серед численних новин 2025 року слід зазначити цікаву інформацію про використання мовних моделей у дослідженнях, що нагадують описане вище створення нових вірусів. На той час вчені з MIT відкрили два нові потенційні антибіотики, які ефективно борються з резистентними формами гонореї та золотистого стафілокока. Під час клінічних випробувань на тваринах ці препарати показали вражаючі результати в лікуванні інфекцій. Це є важливим досягненням, враховуючи, що в медичній сфері протягом останніх десятиліть спостерігалася нестача нових антибіотиків, особливо у випадках, коли бактерії набували стійкості до існуючих ліків.
Тому команда дослідників, які стояли за цим відкриттям, вважає, що ШІ може символізувати початок "другої золотої ери" у сфері відкриття антибіотиків.
З нагоди зростання досліджень лікувальних спроможностей із використанням ШІ-інструментів Майк Дустдар, гендиректор великої фармацевтичної компанії Novo Nordisk місяць тому анонсував партнерство з Amazon Web Services. Компанії співпрацюватимуть над залученням ШІ та хмарних технологій для пришвидшення відкриття нових препаратів і збільшення продуктивності медицинських досліджень.
Штучний інтелект намагаються впроваджувати практично в усіх сферах. Навіть Управління з продовольства і медикаментів США (FDA), яке відповідає за ліцензування та контроль якості продуктів і медикаментів, не залишилося осторонь. У весняний період 2026 року організація оголосила про запуск пілотного проекту, що включає клінічні випробування лікарських засобів із застосуванням технологій штучного інтелекту та хмарних рішень. У представників відомства є переконання, що такий підхід дозволить зменшити тривалість клінічних досліджень на 20-40%.
Мова йде не про самі випробування, коли лікарські засоби перевіряються на тваринах або людях, а про оцінку даних, отриманих на початкових та наступних стадіях досліджень. Зазвичай інформація з ранніх етапів клінічних досліджень надходить до системи Управління з продовольства і медикаментів США з істотною затримкою через специфіку бюрократії. Медичні заклади повинні вручну заповнювати дані з електронних записів, а потім результати аналізуються медичною компанією і відправляються до Управління. Ця затримка стосується всіх фаз проведених досліджень.
"Це допоможе нам пришвидшити розробку перспективних методів лікування та рухатися до нашої кінцевої мети - проведення безперервних випробувань у режимі реального часу на всіх етапах розробки ліків", - каже комісар служби, Марті Макарі.
Отже, штучний інтелект дозволить аналізувати та організовувати інформацію в реальному часі, мінімізуючи потребу в зайвих бюрократичних процедурах.
Згідно з інформацією від Білого Дому, Сполучені Штати в цілому планують інвестувати більше ніж $5 мільярдів у штучний інтелект, який буде використовуватися для наукових досліджень. Серед ініціатив, що отримають фінансування, є проекти, пов’язані з застосуванням ШІ в будівництві та експлуатації ядерних станцій.
Проблема державного регулювання ШІ в медицині та науці: нова хімічна та біологічна зброя
З усім тим, попри активні процеси залучення ШІ в дослідженнях, останні новини продемонстрували також зліт занепокоєння щодо його гіпотетичного використання. Острахи виникають як у самих науковців, так і в інших діячів.
Першочерговою проблемою є перспективи перетворення ШІ на інструмент розробки не ліків, а зброї. Зокрема біологічної та хімічної.
"Незважаючи на те, що це відкриває нові можливості для використання в галузі життєвих наук, воно також піднімає важливі питання стосовно біобезпеки та біозахисту", — зазначають в коментарі до статті, опублікованої в журналі Science, дослідники Центру охорони здоров'я Університету Джонса Гопкінса.
Суть справи полягає в тому, що наразі відсутні будь-які правові або регуляторні механізми, які б обмежували виробництво небезпечних речовин чи організмів за допомогою технологій штучного інтелекту. Відкриті технології та результати наукових досліджень можуть потрапити до неналежних осіб, які не зупиняться ні перед чим, аби використати їх для створення різних видів зброї.
Навіть якщо не враховувати осіб із недобрими намірами, проблема все ще залишається актуальною. Існує значний ризик того, що під час проведення експериментів може статися ненавмисна помилка або виникнути інша непередбачувана ситуація, що може призвести до серйозних наслідків, таких як нова пандемія. Наприклад, деякі представники уряду США вважають, що попередня пандемія виникла не через природні фактори, а внаслідок діяльності людини.
У будь-якому випадку, дослідники зазначають, що потенціал штучного інтелекту для генерації геномів ще не був належним чином досліджений і проаналізований. Наслідки таких дій залишаються невідомими. Незважаючи на попередження та заходи безпеки, які намагалися впроваджувати в рамках оригінального дослідження, питання точного регулювання наукових стандартів наразі перебуває в юридичній невизначеності.
Хоча один із науковців, Браян Хі, вважає, що наявні запобіжні заходи є важливими для "гарантування, що технології використовуються для досягнення позитивних цілей". Наприклад, було ухвалено рішення виключити всі людські віруси з бази даних, на основі якої навчалися моделі штучного інтелекту. Крім того, сам процес експерименту проводився у спеціально облаштованій лабораторії, що забезпечує високий рівень безпеки.
Існували також думки, що побоювання щодо використання штучного інтелекту для створення нових вірусів є значним перебільшенням. Одним з таких висловлювань поділився професор синтетичної інженерії геному з Імперського коледжу в Лондоні, Том Елліс. Він зазначає, що набагато простіше створити патогенну загрозу, просто взявши вже існуючі патогени і вносячи зміни в їхні геноми для підвищення їхньої функціональності. Усе це може бути зроблено і без застосування штучного інтелекту.
Чи було насправді достатньо наявних запобіжників, поки що невідомо. Минулого місяця, наприклад, адміністрація Дональда Трампа випустила нову урядову політику, згідно з якою забороняється федерально фінансувати високоризиковані дослідження у галузі наук про життя. Також підвищується нагляд за проєктами зі шкідливими біологічними чинниками. Проте названа політика уряду ніяк не конкретизує про дослідження за допомогою ШІ. Вони залишаються нерегламентованими та розвиваються надшвидкими темпами.
Згадані ризики породжують питання про те, чи встигатимуть уряди світу за карколомним прогресом штучного інтелекту в науці та бізнесі, чи залишаться десь на периферії його розвитку, постійно рухаючись на декілька кроків назад? Саме ці почасти політичні, почасти філософські питання небезпеки виникають перед теперішнім поколінням урядовців.
