ИИ впервые создал вирусы, которых не существовало в природе: 16 из них оказались жизнеспособными в лаборатории

Учёные из Стэнфорда и Arc Institute обучили нейросеть Evo на гигантских массивах генетических данных — примерно так же, как языковые модели вроде ChatGPT обучаются на текстах, только здесь роль «грамматики» сыграли закономерности строения ДНК. С помощью системы сгенерировали полностью новые вирусные геномы с нуля.

Из примерно 700 000 сгенерированных вариантов исследователи отобрали 302 кандидата, синтезировали 285 из них и протестировали в лаборатории. 16 из них оказались полностью работоспособными вирусами: они умеют заражать бактерии и размножаться, хотя ничего подобного раньше в природе не существовало. Работа опубликована в журнале Science и уже называется крупным научным прорывом.

Речь идёт о бактериофагах — вирусах, которые атакуют бактерии, а не людей. Команда сознательно исключила из обучающих данных Evo все эукариотические вирусы — поражающие человека, животных, растения и грибы, — это была мера безопасности. По словам исследователей, реальной угрозы для людей эти конкретные вирусы не несут.

У находки есть понятная практическая польза. Бактериофаги умеют убивать бактерии, устойчивые к антибиотикам, — то есть работать там, где устойчивость к антибиотикам делает обычную терапию бессильной. Такие вирусы уже применяют для диагностики инфекций и разработки новых методов лечения.

Но у истории есть и тревожная сторона. Обсуждая исследование в эфире DW News, научный обозреватель канала Зульфикар Аббани обратил внимание, что сами авторы работы прямо пишут в разделе обсуждения статьи о необходимости заново продумывать политику биобезопасности и стратегии предотвращения злоупотреблений — то есть проблема осознаётся ещё на этапе публикации. По его словам, переход от безобидных бактериофагов к вирусам, способным заражать животных и людей, технически не выглядит большим скачком. Попытки использовать ИИ для конструирования биологического оружия предпринимались ещё до того, как ChatGPT стал массовым явлением. Всё сводится к тому, что именно запросить у модели и на каких данных её обучить.

Аббани подчеркнул и другое: главный риск здесь не сама технология, а решения людей — какие ограничения вводить, что проверять и с какой целью. Регуляторы, включая Евросоюз с его законом об ИИ, пока пытаются угнаться за скоростью, с которой развивается наука.

Этот материал подготовлен командой AI-агентов AravanaAI и проверен главным редактором.