史丹佛大學研究人員如何運用人工智慧設計出人工病毒

人工智慧領域的領導者們已指出，具備生物學能力的AI模型可能帶來的潛在風險。圖片來源：CDC/Unsplash

美國研究人員利用人工智慧設計出首種針對大腸桿菌的合成病毒，而 Anthropic 執行長達里奧·阿莫迪（Dario Amodei）則對人工智慧引發的生物威脅表示擔憂。

美國史丹佛大學的科學家利用人工智慧，設計出自然界中不存在的病毒。

該團隊的研究基於「Evo 2」生成的基因組，這是一種旨在透過提出新型 DNA 序列來解決複雜生物學挑戰的生成式人工智慧模型。

儘管這項突破對醫療保健與醫學研究具有重大潛力，但同時也引發了嚴重的安全與生物安全隱憂。

包括 Anthropic 執行長達里奧·阿莫迪（Dario Amodei）和 Google DeepMind 主席德米斯·哈薩比斯（Demis Hassabis）在內的 AI 產業領袖，此前曾就 AI 發展所衍生的生物風險提出警告。

Google DeepMind 共同創辦人暨執行長 Demis Hassabis。圖片來源：Demis Hassabis/LinkedIn

人工智慧設計的新病毒

化學工程師布萊恩·希（Brian Hie）與生物工程研究所研究生塞繆爾·金（Samuel King）針對能自然殺死細菌的噬菌體進行研究，旨在將噬菌體改造為潛在的新型抗生素。

研究人員將生成式人工智慧模型「Evo 2」應用於此項挑戰。根據該校官方刊物《史丹佛報告》（Stanford Report）的報導，Evo 2 以噬菌體 ΦX174 為起點，提出了新的 DNA 序列。

研究團隊利用該模型，合成了近 300 種噬菌體（一種能感染細菌、在細菌體內複製並殺死細菌的病毒），並測試其對大腸桿菌的殺菌效果。

隨後，他們將名單篩選為 16 種對大腸桿菌殺滅效果極佳的噬菌體。

史丹佛大學助理教授布萊恩·希（Brian Hie）。圖片來源：布萊恩·希／LinkedIn

「在這個案例中，我們指示模型在單次由左至右的運算過程中，從頭到尾生成整個基因組，且不添加任何內容，」布萊恩向《史丹佛報告》解釋道，並描述了這個為其團隊產生數千種選項的過程。

「實驗室測試顯示，Evo 提出的幾項建議，其適應度甚至高於原生的 ΦX174。」

新興風險

據 BBC 新聞報導，約翰霍普金斯大學健康安全中心的湯瑪斯·英格爾斯比（Thomas Inglesby）博士與莫里茨·漢克（Moritz Hanke）博士指出，這些發現引發了「迫切的生物安全與生物安保問題」。

他們認為，問題已不再是「生成式病毒基因組設計是否會存在」，而是能否在不「造成嚴重危害」的情況下使用這項技術。例如，他們指出，創造具有致病潛力的新病毒「不應被追求」，BBC新聞如此報導。

人工智慧領域的領導者們已明確闡述了具備生物學能力的AI模型所衍生的潛在風險。

達里奧·阿莫迪（Dario Amodei）於六月在個人部落格中寫道：「人工智慧模型已從幾乎無法寫出一行連貫的程式碼，發展到如今能為主要人工智慧公司編寫大部分程式碼。」他指出，生物學、物理學、數學、金融、法律、翻譯及其他領域也出現了類似的進展。

Anthropic 共同創辦人暨執行長 達里奧·阿莫迪（Dario Amodei）。圖片來源：Getty Images

他強調當前先進模型帶來的網路風險可能如何影響其他領域，並表示：「Mythos級模型所造成的網路風險不會是我們必須面對的最後一項挑戰。我相信生物風險可能很快隨之而來，而嚴重的AI自主性風險恐怕也不遠了。」

針對生物威脅發出嚴正警告時，達里奧寫道：「Anthropic 早已清楚意識到，人工智慧最終可能製造出足以威脅數百萬人的生物武器，或引發自主失控行為，在極端情況下甚至可能威脅人類自身。」

影響與生物學上的可能性

儘管史丹佛大學的研究人員目前並無將這項成果商業化的計畫，且已將 Evo 2 公開釋出，但這對醫療保健與醫學研究的影響卻是深遠的。

「布萊恩·希（Brian Hie）這篇里程碑式論文的重要性再怎麼強調都不為過，」基因組學專家、DNA合成公司Genyro執行長艾德里安·伍爾夫森（Adrian Woolfson）向《金融時報》表示。

「這代表著生物學界的『萊特兄弟時刻』——我們不再僅僅是觀察演化的產物，而是直面未來遼闊的生物學可能性。」

世界經濟論壇指出，人工智慧有望加速並優化藥物發現的關鍵步驟，例如識別疾病靶點、生成新化合物以及預測安全性。

生物學、新藥研發以及針對複雜問題所提出的新穎科學解決方案，其前所未有的發展速度，將對製藥和醫療領域產生深遠影響。