人工智能正在进入一个过去很难想象的领域。
美国斯坦福大学和Arc研究所的科学家利用人工智能模型Evo，设计出了自然界中此前没有发现过的病毒基因组。研究人员从AI生成的大量候选序列中筛选并进行实验，最终获得了16种能够正常发挥作用的新型病毒。
这项研究近日发表在《科学》杂志上。它被认为是合成基因组学领域的一项重要进展，但与此同时，科学界也提出了质疑：当AI已经能够帮助人类设计新的病毒基因组，相关的安全监管是否跟得上？
AI第一次“造”出自然界没有的病毒
科学家们此次研究的主角，是一款名为Evo的开源AI模型。
它的工作方式与ChatGPT有些相似。ChatGPT通过大量文字学习语言规律，而Evo则利用来自动物、植物、微生物和病毒等“生命各个领域”的数百万个基因序列，学习DNA背后的规律。
研究人员随后把研究范围缩小到一种非常特殊的病毒——ΦX174噬菌体。
这种病毒已经被科学家研究了很多年，它只感染大肠杆菌，并不会感染人类。研究团队利用ΦX174以及其他类似病毒的基因组，对Evo进行进一步训练。
随后，AI开始“设计”。
研究人员让模型生成大量符合特定条件的全新病毒基因组。不同报道给出的统计口径略有差异，但研究团队最终从AI产生的大量候选序列中挑选了约300种，在实验室里制造并测试。
令人意外的是，其中16种最终形成了具有活性的噬菌体。
更值得注意的是，其中一种新病毒出现了与已知自然病毒“进化距离很远”的特征。这说明，AI设计可能产生一些自然进化过程中极少出现、甚至可能需要非常漫长时间才能出现的基因组合。
可帮助对抗超级细菌
看到“AI制造病毒”，很多人第一反应可能是担心它会不会制造出新的传染病。
据了解，这次的研究并不会。研究人员创造的是噬菌体，它们专门感染细菌，而此次研究针对的是大肠杆菌，并不能感染人类。
科学家希望通过这些病毒尽可能帮助解决细菌耐药性的问题。
抗生素耐药已经成为全球医学面临的重要挑战。当细菌逐渐对药物产生抵抗，传统抗生素可能失去效果。
噬菌体提供了另一种思路。
它们能够攻击特定细菌，因此理论上可以被开发成治疗细菌感染的工具。但问题在于，细菌同样会进化。当细菌对一种噬菌体产生抵抗，这种治疗就可能失效。
这次研究发现，把16种基因上存在差异的新型噬菌体组合起来，可以克服部分已经对天然ΦX174产生耐受的大肠杆菌菌株，而类似规模的天然噬菌体组合却没有表现出同样的效果。
研究人员因此认为，这项技术未来可能为治疗耐药性大肠杆菌，以及其他耐药细菌提供新的研究方向，包括结核病和耐甲氧西林金黄色葡萄球菌等。
显然，这仍然只是实验室阶段的概念验证，距离真正成为可以用于患者治疗的药物，还有很长的路要走。
科学界保持高度警惕
如果说医学价值令人期待，那么AI设计病毒带来的生物安全问题，则让科学界保持高度谨慎。
约翰斯·霍普金斯大学卫生安全中心的专家在《科学》同期发表评论称，这项研究虽然对生命科学应用具有潜力，但也提出了紧迫的生物安全和生物安保问题。
专家真正的担忧在于生成式AI已经具备组合病毒基因组的能力，但相应的安全治理体系还没有完全建立起来。
这也是为什么研究人员特别强调，此次实验选择的是只感染大肠杆菌、不会感染人的病毒。
约翰斯·霍普金斯大学专家尤其警告，不应该轻易把类似技术扩展到能够感染真核生物的病原体，因为这类病原体可能感染人类、动物或植物，风险完全不同。
随着AI能力不断增强，未来是否会有人尝试把这种技术用于风险更高的病原体。
专家：AI距离“开箱即用”还很远
不过，目前也没有必要把这项研究理解成AI已经可以随意制造病毒。
研究人员从AI生成的大量候选序列中，最终只有少数经过实验验证能够形成活性病毒。
从计算机中的一串DNA序列，到真正能够发挥作用的生物体，中间仍然存在复杂的实验验证过程。
西班牙庞培法布拉大学系统生物学教授霍尔迪·加西亚·奥尔霍也认为，这项研究带来的生物安全风险低于一些其他AI工具，因为AI生成的基因组仍然需要逐个进行实验测试，而且成功率很低。
他说，很难想象这些模型能够“开箱即用”，自动生成具有活性的基因组。
英国帝国理工学院合成基因组工程教授汤姆·埃利斯则认为，与AI从零设计病毒相比，目前更值得警惕的可能仍然是利用已有病原体，通过传统技术进行基因改造。
因此，这项研究最有价值的地方是人工智能第一次展示出了设计自然界不存在的病毒基因组，并通过实验验证其可行性的能力。
这扇门已经被打开了。
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