ब्रिटेन दुनिया की पहली AI बायोसिक्योरिटी लैब शुरू करेगा

यूनाइटेड किंगडम ने दुनिया में पहली बार AI बायोसिक्योरिटी लैब की स्थापना की है। हिंदुस्तान टाइम्स की एक रिपोर्ट के अनुसार, इस लैब के दो मुख्य उद्देश्य हैं। पहला, AI का उपयोग करके अनुसंधान को तेज करना, बीमारियों की समझ में सुधार करना और नई दवाओं तथा टीकों की खोज में मदद करना। दूसरा, यह सुनिश्चित करना कि कोई व्यक्ति AI का उपयोग करके जैविक हथियार न बना सके।

इस लैब के लिए सरकार की ओर से £100 मिलियन का फंड दिया जाएगा, जबकि OpenAI और Anthropic कंपनियों की ओर से £200 मिलियन तक की प्रतिबद्धता जताई गई है। इसके अलावा, Google DeepMind अनुसंधान के लिए लैब के साथ मिलकर काम करेगा और अपने फ्रंटियर Gemini मॉडल्स के साथ-साथ विशिष्ट साइंस मॉडल्स का विश्वसनीय एक्सेस प्रदान करेगा। यह लैब यूके की £165 मिलियन की व्यापक नेशनल AI बायोसिक्योरिटी इनिशिएटिव का एक हिस्सा है।

बायोसाइंस AI अनुसंधान के मुख्य क्षेत्रों में मॉलिक्यूलर स्ट्रक्चर्स शामिल हैं, जिसमें प्रोटीन फोल्डिंग, जीनोमिक सीक्वेंसिंग और मेटाबॉलिक पाथवे मैपिंग जैसे कार्य किए जाते हैं। वहीं, मेडिसिन AI अनुसंधान बीमारी के निदान, क्लिनिकल ट्रायल मैचिंग और मरीजों के परिणामों की भविष्यवाणी करने पर ध्यान केंद्रित करता है। वर्तमान में एकेडेमिया और AI कंपनियों के बीच सहयोग बढ़ रहा है, जिसमें जनरल-पर्पस फ्रंटियर LLMs और स्पेशलाइज्ड बायोलॉजिकल डिजाइन टूल्स (BDTs) की दो समानांतर धाराएं विकसित हो रही हैं।

अगस्त महीने में स्टैनफोर्ड यूनिवर्सिटी और आर्क इंस्टीट्यूट ने बताया कि जेनरेटिव AI ने पहली बार पूर्ण और कार्यात्मक जीनोम बनाने में मदद की है। Evo 1 और Evo 2 जीनोम लैंग्वेज मॉडल्स का उपयोग करके 16 ऐसे डिजाइन तैयार किए गए जो बैक्टीरियोफेज बनकर E. coli को संक्रमित कर उसे नष्ट कर देते हैं।

हालांकि, इस प्रगति के साथ जोखिम भी जुड़े हैं। फरवरी के अंत में चेन बो और केल्विन झांग ने ऑक्सफोर्ड यूनिवर्सिटी, UC बर्कले और सिक्योरबायो के सहयोगियों के साथ एक रिसर्च पेपर लिखा था। उन्होंने उल्लेख किया कि लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (LLMs) बायोलॉजी बेंचमार्क्स पर बेहतर प्रदर्शन कर रहे हैं, लेकिन यह स्पष्ट नहीं है कि क्या वे नए उपयोगकर्ताओं को इंटरनेट संसाधनों की तुलना में बेहतर प्रदर्शन करने में सक्षम बनाते हैं। झांग, जो उस समय Scale AI में थे, जून से OpenAI में रिसर्च प्रोग्राम मैनेजर के रूप में कार्यरत हैं। OpenAI, Anthropic और Google DeepMind वर्तमान में इन समस्याओं के समाधान के लिए शोध कर रहे हैं।

रिसर्च ऑर्गनाइजेशन RAND चेतावनी देता है कि कोई भी एक सुरक्षा उपाय AI द्वारा हथियारों के विकास को नहीं रोक पाएगा। RAND के सेंटर ऑन AI, सिक्योरिटी एंड टेक्नोलॉजी की डायरेक्टर सेला नेवो ने कहा, "हम निश्चित रूप से नहीं जानते कि बायोलॉजी में AI क्षमताएं कितनी तेजी से आगे बढ़ेंगी या कौन सा व्यक्ति इसका दुरुपयोग करने का प्रयास करेगा, लेकिन हम जानते हैं कि निवारक बुनियादी ढांचा बनाने का अवसर अभी खुला है।" RAND ने एक्सेस रिस्ट्रिक्शन, प्रिकर्सर स्क्रीनिंग, दुरुपयोग की पहचान और प्रतिक्रिया जैसे बहुस्तरीय आर्किटेक्चर को एक उचित दृष्टिकोण के रूप में सुझाया है।

सामान्य AI में क्षमता डेटा और कंप्यूट के साथ बढ़ती है, लेकिन बायोलॉजी में हाई-रिज़ॉल्यूशन जीनोमिक या स्ट्रक्चरल डेटा पर फाइन-ट्यून किया गया एक हल्का मॉडल भी नए टॉक्सिन्स या स्टैनफोर्ड और आर्क रिसर्च की तरह नए फेज डिजाइन कर सकता है।