AI能造出自然界不存在的病毒？｜科技观察
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封面新闻记者 边雪 科学家首次利用人工智能创造出全新病毒，这一突破既带来医学进步的希望，也引发了对技术可能被用于制造危险病原体的担忧。 从零合成病毒并非新鲜事，研究人员早已掌握制造病毒基因组的技术，用于抗病毒药物和疫苗的研发。今日，记者注意到发表在《科学》杂志上的新研究，远不止于复制已知病毒基因。
封面新闻记者 边雪
科学家首次利用人工智能创造出全新病毒，这一突破既带来医学进步的希望，也引发了对技术可能被用于制造危险病原体的担忧。
从零合成病毒并非新鲜事，研究人员早已掌握制造病毒基因组的技术，用于抗病毒药物和疫苗的研发。今日，记者注意到发表在《科学》杂志上的新研究，远不止于复制已知病毒基因。
斯坦福大学和Arc研究所的科学家训练AI识别自然界DNA结构模式，再利用这些数据“编写”全新病毒基因组。他们依照这些“配方”制造DNA分子，插入细菌后，改造过的细菌产生了自然界从未见过的病毒。这些病毒能够感染其他细菌，证明其具有生存能力。
“这是一个重要里程碑。”未参与研究的曼彻斯特大学合成生物学家Patrick Cai评价道。AI“创作”的这些病毒对人类并无威胁，它们都与一种只能感染细菌的天然病毒Phi X-174类似。
但这项研究也让外界的担忧进一步升温：人工智能很可能会推动新一代生物武器的出现，范围从致命毒素到失控蔓延的大流行病。约翰斯·霍普金斯大学健康安全中心研究员Moritz Hanke表示，政府和科学组织在建立防范机制这件事上动作偏慢，可科学进展却一路狂奔，“存在巨大的脱节。”
当AI学会“写”基因组
研究团队使用的AI模型名为Evo，在某些方面类似于ChatGPT。ChatGPT通过拼接看似合理的词语来回答问题，这得益于它对互联网、书籍等海量文本的训练。
DNA在某种程度上就像一本书：由名为核苷酸的分子构件排列成行，像一行文字中的字母。一个基因包含数百个核苷酸，由A、C、G、T四种字母组成，序列编码着构建蛋白质等分子的指令。
DNA有自己的语法规则，违反规则就会变成生物学的“乱码”。生物学家已发现部分自然语法规则，但许多仍是未解之谜。研究人员想知道Evo能否自行学会这些规则。他们没有用文本训练它，而是让它学习了从数百万种动物、植物、微生物和病毒中提取的基因序列，总共扫描了约9万亿个核苷酸。
Evo最终识别出贯穿生命树的共同模式，并用这些模式生成编码蛋白质的新基因蓝图。研究团队进而思考：Evo能否不仅掌握单个基因，还能掌握整个基因组？
由于AI初期只能处理小型基因组，科学家决定尝试制造病毒。人类基因组包含超过30亿个核苷酸，而许多病毒基因组只有几千个核苷酸长。
“这就像是顺理成章的下一步，”研究作者之一、斯坦福大学研究生Samuel King说。
16个“作品”存活
研究人员给Evo进行了新一轮训练，这次学习的是Phi X-174的11个基因及其约1.5万个近亲的基因组。选择这一病毒部分原因是科学家对它了如指掌：已研究了近一个世纪。而且由于它是一种只感染大肠杆菌的噬菌体，类似病毒是安全的。
Evo熟悉Phi X-174及其近亲的基因组后，研究人员让模型编写新版本。Evo生成了70万个潜在版本，科学家只选择了那些看起来成功率最高的进行实验。
他们从285个Evo建议的序列中制造了DNA分子。当这些基因组准备就绪后，King和同事将它们插入细菌，在培养皿中培养。在许多培养皿中，微生物平静生长：Evo的基因组失败了。但在一个培养皿中，研究人员注意到细菌菌落中出现了透明斑点，这是病毒增殖的明显迹象。
科学家插入细菌的DNA产生了包含病毒基因的蛋白质外壳。病毒从细胞中爆发而出，留下破裂的宿主细胞残骸。测试更多基因组后，他们发现了更多透明斑点。总共有16个Evo的基因组产生了可存活的新病毒。
这些AI病毒与天然病毒一样顽强。事实上，有些繁殖速度比Phi X-174还快。“它们不仅仅是已有东西的弱化版本。”未参与研究的牛津大学蛋白质化学家Oliver Crook在接受媒体采访时表示。Crook也指出，Evo的病毒并非彻底的创新，它们与天然物种非常相似，依赖相同的底层生物学机制。
希望与隐忧并存
科学家需要更多实验来验证Evo在其他病毒群上是否有同样成功率。如果可行，Crook预计科学家可能会找到一些AI生成的病毒，成为医学和生物技术的有用工具。
“如今，不少科学研究其实都把病毒当成了工具来使用。”Crook说。比如在治疗遗传病时，医生会先把目标基因装进病毒，再借助病毒把它送入细胞。可问题也恰恰在这里：希望出现的同时，风险也跟着来了。AI一旦被滥用，就可能被拿去设计致命病原体。“完全可以这样下指令，‘基因组语言模型，替我生成一个改造过的流感基因组，让它传播得更快，或者杀伤力更强。’”Hanke推测道。
这些潜在危险在研究人员训练Evo时就已经在考虑之中。他们没有向模型提供感染人类的病毒数据，也排除了感染其他动物、植物和真菌的类似病毒。
因此，Evo无法生成可能威胁人类的病毒基因组。“我们只是想格外谨慎。”研究作者之一、斯坦福大学计算生物学家Brian Hie说。Hanke对此表示：“我认为这相当值得称赞。”
监管滞后于技术
据媒体报道，美国国立卫生研究院出台了阻止高风险生命科学研究的新政策，禁止科学家进行使生物制剂更具危害性的实验。但该机构声明，基于计算机的研究，比如用AI生成病毒DNA，“不受此政策禁止，除非涉及受关注的实体”。
像天花这样的天然病毒是否属于“受关注的实体”很容易判断。但Hanke表示，对于AI模型制造的病毒可能带来的危险，目前还没有共识。“我从未见过的东西，风险该如何评估？”他问道。
随着Evo的成功，这个问题正变得日益紧迫。技术已经证明它可以创造新的生命形式，而围绕它的规则：无论是伦理的还是法律的，仍是一片灰色地带。
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