A gyógyszerkutatásban is meghatározóvá váltak az olyan technológiák, mint amilyenek az elosztott gépi tanulást alkalmazó mélytanuló algoritmusok, és arról is egyre gyakrabban hallani, hogy ezen keresztül milyen előnyökkel kecsegtet az orvostudományban és az egészségügyben is a mesterséges intelligencia alkalmazása.

Sőt a nagy gyógyszeripari vállalatok már közös MI-platformokat fejlesztenek, hogy felgyorsítsák termékeiknek a hatóanyagok felfedezésétől a patikákig vezető útját.

Az új technológiának természetesen ezen a területen is megvannak a maga veszélyei, ha valaki ártó szándékkal próbálja meg felhasználni. Hogy pontosan milyen kockázatokról van szó, azt ritka szemléletes módon mutatja be egy észak-karolinai gyógyszerkutató cég, a Collaborations Pharmaceuticals tanulmánya, amelyik rávilágít az MI és a gépi tanulás lehetőségeire a vegyi fegyverek fejlesztésében.

Ennek lényege a MegaSyn nevű gépi tanuló modell egyszerű módosítása volt, vagyis nem büntették, hanem jutalmazták benne az egyes vegyületek megjósolható toxicitását. Az eredmény pedig elég riasztó, hiszen 6 óra leforgása alatt 40 ezer féle biokémiai fegyvert tudtak az MI segítségével megtervezni, ráadásul az is kiderült, hogy az ilyen visszaélések “belépési küszöbe” is alacsonyabb az elképzeltnél.

Nem holnap lesz belőle gond, de holnapután biztosan

A kutatók szerint számos nyílt forráskódú szoftver rendelkezik hasonló képességekkel, a vonatkozó adatkészletek pedig publikusan hozzáférhetők, a 40 ezer féle toxin meghatározásához pedig egy 2015-ös Apple Mac laptopot használtak. A méreganyagok között több száz olyat találtak, amelyet halálosabbak tartanak a VX idegméregnél, az aktuálisan legveszélyesebb, mesterségesen előállított harci vegyi anyagok egyikénél.

Szerencsére a tanulmány arra is kitér, hogy potenciális új biokémiai fegyverek szintézise sokkal nagyobb kihívás, mint a molekulák megtervezése. Különös kockázatot csak az jelentene, ha az MI olyan olyan toxinokat fedezne fel, amelyekhez nincs szükség szigorúan szabályozott anyagokra (az említett VX létrehozásához például ilyenek kellenek). Bár bizonyos paraméterkészletekből ezt is könnyű lett volna kihozni, a kutatók a plusz lépést már nem kívánták elvégezni.

A közzététel előtt a Collaborations Pharmaceuticals abban Spiez Laboratoryban mutatta be eredményeit, amely egyike Vegyifegyver-tilalmi Szervezet (OPCW) permanens tanúsítványával rendelkező öt laboratóriumnak világszerte. Ahogy azt az AI News beszámolója is kiemeli, a kutatók megállapításai ismét alátámasztották az MI-modellek felügyeletének szükségességét, és azt, hogy érdemes lenne teljes mértékben lekövetni a komplex MI hatásainak lehetséges leágazásait.

Forrás: BitPort