下一个大流行病毒可以使用人工智能来构建 - The Hill

2024-09-16 16:00:00 英文原文

下一个大流行病毒可以使用人工智能构建

在 COVID-19 大流行开始近五年后,其核心问题仍然受到激烈争论:SARS-CoV-2 病毒是否存在?是自然产生的,还是从参与功能获得性研究的科学实验室泄露的?

这场争议引发了各方的尖酸刻薄,政治家和科学家就来自武汉的数据内容展开公开争论。市场和 NIH 资助的研究的作用。与此同时,国家之间的相互指责游戏使国际关系进一步复杂化,达成全球流行病协议的努力继续陷入停滞。

这种地缘政治动荡转移了我们对潜在生存威胁的注意力。设计一场流行病不仅是可能的,而且是合理的,因为基因工程和人工智能的融合既带来了医学革命的潜力,也带来了重大伤害的风险。

2001 年 2 月,接近完成人类基因组计划是《病毒学杂志》上一项关于鼠痘病毒的研究,展示了如何以意想不到的方式使用这些知识。为了解决澳大利亚小鼠和兔子数量过多的问题,科学家将小鼠的单个免疫调节基因转移到鼠痘病毒中,并预测感染这种增强病毒会导致不育。结果却证明是致命的。工程病毒不仅杀死了易感小鼠,还杀死了那些对原始病毒具有遗传抵抗力或接种过原始病毒疫苗的小鼠。

现在,在这一令人震惊的研究结果发生 20 年后,我们拥有了更复杂和更容易使用的工具来设计病毒,以及有关大量人类基因的更多信息,这些基因可以增强病毒以逃避我们自己的免疫系统并使标准疫苗失效。这种基因改造可以很容易地在能够感染人类的​​病毒上进行,例如猴痘或天花。

现在,通常无害的病毒可以安全地向患者提供基因治疗,用于多种疾病。疾病。科学家们正在操纵这些病毒来攻击特定的组织,比如大脑中难以接近的神经元;逃避免疫系统,防止药物排斥;并大规模制造病毒传递平台。

高通量基因组技术和生成人工智能加速了这一努力,以产生和整合大量数据。构建可针对任何目的进行改进的新型病毒所需的工具和信息现在已广泛可用。但滥用的可能性同样很大。今天,个人可以使用这些工具来改变病原体的遗传密码以达到破坏性的目的。

国家资助的计划、小团体甚至独狼演员都可能获得必要的工具来引发灾难性的灾难。大流行。更令人担忧的是,生成式人工智能为基因设计师带来了新的创造力,使他们不再受到人类启发的设计的限制。人工智能方法的复杂性、工具的可用性和生成潜力极大地增加了有意或无意的病毒爆发的风险。

人工智能时代的工程病原体是对全球健康和安全的紧迫威胁。必须立即解决。

幸运的是,必要的解决方案与纠正我们的疫情应对系统中更广泛的缺陷所需的解决方案相同。我们必须改善我们的公共卫生和临床基础设施。阻止人工智能产生的超级细菌所需的策略与阻止流感、呼吸道合胞病毒和 COVID-19 在工作场所和学校传播的策略没有什么不同。

我们必须为更广泛的病原体投入必要的资源侦查和监视;开发新型诊断、治疗和疫苗平台;以及改善和公平地获得预防措施和护理。鉴于我们的医疗保健系统在 COVID-19 的重压下崩溃,一种旨在最大程度地对人类造成伤害的病原体肯定会破坏现有的基础设施。

此外,在大流行期间实施的成功策略,例如持续的基因组监测和公共服务健康报告由于投资减少而步履蹒跚。最近令人震惊的牛和人感染禽流感的事件凸显了这些做法的必要性。通过适当的监测,可以识别危险的病原体,并可以在其引起广泛疾病之前阻止疫情的爆发。

现在也是开始有关先发制人的威胁评估和响应的更广泛对话的时候了。我们自己的实验室最近重新考虑了鼠痘的例子作为一个小组练习,旨在制定策略来对抗旨在逃避疫苗的新型病毒。虽然我们找到了潜在的解决方案,但每个解决方案都需要大量的时间和资源来实现。

为了跟上人工智能和基因工程的共同威胁,我们不能坐等工程病原体的出现。而且,虽然 COVID-19 起源的不确定性已将病毒学研究的价值变成了一个政治问题,但有必要对科学研究进行更多投资,以增强我们的国家生物防御能力。为了应对这些日益增长的威胁,我们必须定期进行流行病兵棋和模拟。我们应该进一步考虑如何改变病原体来达到恶意目的,并提前设计和储备解决方案,比不法分子领先一步。

同时,我们必须考虑到这种努力的存在。可以提供可能引发灾难性事件的信息。这是既能提供保护又能造成伤害的技术所面临的令人烦恼的双刃剑挑战。如果我们推迟关于是否以及如何进行此类调查的对话,我们只会让现有的威胁加剧。

需要重新努力,积极主动地做好大流行病的防范工作。世界卫生组织成员国已将全球大流行病协议的形成推迟至2025年。自人类基因组计划启动以来,目前的协议已有20年没有更新。此后基因组学和人工智能领域的技术进步可能会释放出新型工程病原体,夺走数百万人的生命。现在需要通力合作,采取统一行动。

1945 年,原子弹让世界屈服,各国协调一致的努力促进了原子弹的诞生。如今,社会最大的生存威胁离我们的家更近了:一个人有能力引发下一次全球大流行并导致数百万人死亡。基因组学和人工智能的联合技术革命具有治愈和杀人的力量,我们必须积极考虑硬币的两面。为了最大化利益并最小化伤害,我们必须首先深入讨论它对我们的存在意味着什么。

威胁及其解决方案都是明确的。现在,我们必须采取行动。

Arya Rao 是一名医学博士-博士。哈佛医学院/麻省理工学院联合学位项目的候选人。艾尔·奥佐诺夫 (Al Ozonoff) 是哈佛医学院的副教授。Pardis Sabeti 是哈佛大学和哈佛大学 T.H.陈公共卫生学院。他们在麻省理工学院和哈佛大学布罗德研究所共同开展基因组学、人工智能和传染病交叉领域的研究。

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摘要

下一次大流行病毒可以使用 AI 构建在 COVID-19 大流行开始近五年后,其核心问题仍然受到激烈争论:SARS-CoV-2 病毒是自然起源的,还是从参与增益的科学实验室泄露的功能研究?这场争议引发了各方的尖酸刻薄,政治家和科学家就武汉市场的数据内容和美国国立卫生研究院资助的研究的作用进行了公开争论。现在,在这一令人震惊的研究成果发布 20 年后,我们拥有了更复杂、更容易获得的病毒工程工具,以及更多有关大量人类基因的信息,这些基因可以增强病毒逃避我们自身免疫系统的能力,并使标准疫苗失效。人工智能方法的复杂性、工具的可用性和生成潜力极大地增加了有意或无意的病毒爆发的风险。需要做出新的努力,积极主动地做好大流行病的防范工作。Pardis Sabeti 是哈佛大学和哈佛大学 T.H.陈公共卫生学院。