Biztonság

AI és biokockázat: a kutatók legnagyobb titkos félelme a mesterségesen segített patogén

A főszereplők a mesterséges intelligencia fejlesztői, vezetői és kutatói, valamint a kormányzati és ipari felügyeletet végző intézmények.

AI és biokockázat: a kutatók legnagyobb titkos félelme a mesterségesen segített patogén

Sok vezető mesterséges intelligencia (MI) tervezőt és döntéshozót privátban ugyanazt kérdezik: melyik MI-kockázat aggasztja a legjobban? A legtöbb válasz hasonló: egy olyan gyilkos kórokozó, amely túl csendesen, túl széles körben és túl gyorsan terjed ahhoz, hogy meg lehessen állítani.

Mit mond a kutatás?

Az MIT FutureTech és a University of Queensland közös vizsgálata 272 kutatót kérdezett meg, és 24 felső kockázati kategóriát rangsorolt. A megkérdezettek egyenként és összesítve is azt értékelték, hogy 2030-ig körülbelül 12% esélye van annak, hogy az MI veszélyes képességei katasztrofális következményhez vezessenek. Ugyanennyi – 12% – az esélye annak is, hogy az MI fegyverekhez vagy tömeges károkozásra alkalmas képességekhez járul hozzá.

Az elemzők „katasztrofálisnak” a következőket határozták meg: több mint 1 millió haláleset vagy legalább 100 milliárd dollár kár. A biológiai vagy kémiai fegyverek létrehozásában való segítségnyújtás egyértelműen ezen a lista élmezőnyébe tartozik.

A kutatók megjegyzik: ezek az értékek már a kockázatcsökkentő intézkedésekkel kalkulálva értendők; ezek nélkül a valószínűségek 20% fölé emelkednek.

Miért számít ez?

Az egyetértés ritka az MI-közösségben, ezért különösen figyelemre méltó, hogy sok szakember a biokockázatot emeli ki. Az aggodalom oka az, hogy a fejlettebb modellek képesek lehetnek feltérképezni az emberi biológia gyenge pontjait és megkönnyíteni olyan módosítások azonosítását, amelyek egy ismert kórokozót fertőzőképesebbé, nehezebben felismerhetővé vagy a jelenlegi kezeléseknek ellenállóvá tesznek.

Nem minden szakember gondolja valószínűnek a legsötétebb forgatókönyveket; az optimistább hangok szerint a puszta lehetőség nem egyenlő a biztos bekövetkezéssel. Ugyanakkor a technológia fejlődése mellett a potenciál létezik, és ezért komolyan kell venni.

A vezető szereplők figyelmeztetései

Az aggályokat nyíltan is kifejezték a szektor vezetői: a múlt hónapban Sam Altman (OpenAI), Dario Amodei (Anthropic), Demis Hassabis (Google DeepMind), Mustafa Suleyman (Microsoft) és Alexandr Wang (Meta) közösen aláírtak egy nyílt levelet, amely az MI-alapú biológiai fegyverek veszélyére hívta fel a figyelmet és nagyobb védelmi intézkedéseket követelt.

Hogyan képzelik el a szakértők a folyamatot?

A konzervatív realitás szerint ma egy valóban új patogén megalkotása ritka szakértelmet, speciális laborfelszerelést és éveken át tartó kísérletezést igényel. A félelem forrása, hogy az MI ezeket a lépéseket felgyorsíthatja:

  • Egy rossz szándékú szereplő – állam vagy jól finanszírozott egyén – egy erős modellt használhat az emberi biológia gyenge pontjainak feltérképezésére, és olyan genetikai módosítások azonosítására, amelyek növelik a fertőzőképességet, csökkentik a felderíthetőséget vagy hatástalanítják a kezeléseket.
  • A modell, amely hatalmas biológiai és genomikai adathalmazokon tanult, képes életképes jelölteket generálni: ez a számítási kapacitás olyan, mintha „száz legokosabb tudós” dolgozna megállás nélkül.
  • Az így azonosított jellemzőket egyre olcsóbb és hozzáférhetőbb génszerkesztési eszközökkel lehetne szintetizálni – egy másik gyorsan fejlődő technológiai áramlat.
  • Ha a kialakuló kórokozó elég eltérő ahhoz, hogy a meglévő bioszűrési rendszerek ne ismerjék fel, akkor a terjedés már azelőtt megtörténhet, hogy a közegészségügy reagálni tudna; ilyenkor a korai felismerés és a korlátozás jóval nehezebb, mint például a COVID esetében volt.

Mit jelent ez a szabályozás és a nyílt forráskód vitájában?

A vita két kulcspontja: a frontier modellek fejlesztői — akik megtehetik — beépíthetnének korlátokat és védőfunkciókat a rendszereikbe. Ezzel szemben az open-source modellek bárki számára elérhetővé tehetők, és finomhangolhatók olyan szereplők által, akik nem tartoznak semmilyen szabályozási felügyelet alá. Mivel a nyílt modelleket bárki privát környezetben futtathatja, a szabályozási eszközök sokkal kevésbé hatékonyak rájuk.

Ugyanakkor a legtöbb technológiai kritikus is elismeri, hogy a hatalmas számítási kapacitással rendelkező frontier modellek nagyobb eséllyel képesek valami igazán újat előállítani.

Konklúzió

A helyzet súlyos, de a figyelmen kívül hagyás nem megoldás. A kutatói közösség és az iparági vezetők által megfogalmazott kockázatok érdemi párbeszédet, szabályozási és technikai védőintézkedéseket, valamint a bioszintézis és a bioszurveillance gyors fejlesztését indokolják. A cél kettős: csökkenteni a rosszindulatú felhasználás esélyét, és fejleszteni azokat az eszközöket, amelyek gyorsan felismerik és megakadályozzák a veszélyes biológiai eseményeket.