Khi AI đi vào sinh học, rủi ro không nằm ở một câu trả lời đơn lẻ. Mô hình, agent, cơ sở dữ liệu và công cụ phòng thí nghiệm có thể nối thành một quy trình tìm kiếm, thiết kế và lập kế hoạch thí nghiệm.
Ngày 16 tháng 7, Google DeepMind và Isomorphic Labs công bố cách tiếp cận chung về bioresilience. Chương trình có ba nhiệm vụ: ngăn lạm dụng mô hình, phát hiện bùng phát mới sớm hơn và tăng tốc thiết kế vaccine hoặc biện pháp y tế.
“Everyone agrees we can't get this wrong,” Helen King, phó chủ tịch phụ trách trách nhiệm của Google DeepMind, nói với Axios.
Hàng rào bắt đầu trước khi phát hành
DeepMind cho biết trong 12 tháng qua họ đã thúc đẩy hơn 15 quan hệ hợp tác với cơ quan chính phủ, tổ chức an ninh sinh học và nhóm nghiên cứu. Trong 6 đến 12 tháng tới, trọng tâm là tình báo mối đe dọa, đánh giá agent AI và giảm jailbreak.
Quy trình an toàn gồm mô hình hóa mối đe dọa, đánh giá, giảm thiểu và giám sát. Mục tiêu không chỉ là chặn câu trả lời nguy hiểm, mà là xem hệ thống như Gemini có giúp kẻ xấu vượt qua các nút thắt ngoài đời hay không.
An ninh sinh học AI đang chuyển từ kiểm duyệt câu trả lời sang quản lý cả chuỗi nhiệm vụ.
SynthID có thể mở rộng sang DNA
Ý tưởng kỹ thuật rõ nhất là điều chỉnh watermark SynthID cho dữ liệu sinh học. Các công ty tổng hợp DNA thường sàng lọc đơn hàng bằng danh sách mầm bệnh và độc tố nguy hiểm. AI có thể tạo chuỗi khác hình dạng nhưng gần chức năng, khiến cách sàng lọc theo danh sách yếu đi.
DeepMind muốn giúp đối tác nhận diện chuỗi do AI tạo ra, rồi tiến tới dự đoán chức năng của chuỗi để xem nó có thể độc hại hoặc gây bệnh hay không, kể cả khi nó không giống mầm bệnh đã biết.
Phát hiện phụ thuộc vào giải trình tự rẻ hơn
Ở lớp phát hiện, DeepMind nhấn mạnh metagenomic sequencing từ nước thải, không khí hoặc mẫu bệnh nhân. Phương pháp này đọc rộng vi sinh vật trong mẫu, thay vì chỉ kiểm tra một số mầm bệnh đã biết.
Nút thắt là chi phí và phân tích. DeepMind nói AlphaEvolve đã được dùng với Pacific Biosciences để cải thiện độ chính xác giải trình tự, còn AlphaGenome và chú giải chức năng protein có thể hỗ trợ nhận diện mầm bệnh.
Khoản đóng góp 7 triệu USD của Google.org cho Health for Human Potential hỗ trợ nghiên cứu bệnh truyền nhiễm và chuẩn bị đại dịch tại châu Á.
Isomorphic đảm nhận phần phản ứng
Về phản ứng, DeepMind sẽ cấp quyền truy cập có mục tiêu cho nhà nghiên cứu đáng tin cậy vào các hệ thống như Co-Scientist. Isomorphic Labs lập nhóm chuyên trách để dùng Drug Design Engine thiết kế biện pháp y tế khi có bùng phát tự nhiên hoặc rủi ro từ lạm dụng AI tiên tiến.
Các đối tác được nêu gồm Lawrence Livermore National Lab, UK AI Security Institute, CEPI và Francis Crick Institute. Phần cần theo dõi là tiêu chuẩn đối tác đáng tin cậy, khả năng đưa watermark DNA vào sàng lọc đơn hàng và chi phí vận hành giám sát gần thời gian thực.
Nguồn: tài liệu bioresilience của Google DeepMind / Isomorphic Labs, Axios, quan hệ đối tác AI quốc gia Google DeepMind tại Singapore, Philanthropy Asia Alliance, CocoLoop; đối chiếu hơn 15 quan hệ hợp tác, ba trụ cột, watermark sinh học SynthID, các trường hợp dùng AlphaFold / AlphaEvolve / IsoDDE và khoản 7 triệu USD cho Health for Human Potential.