Më shumë se 100 studiues ndërkombëtarë kanë bërë thirrje për vendosjen e masave më të forta të sigurisë mbi të dhënat biologjike me rrezik të lartë, duke paralajmëruar se qasja e pakufizuar mund t’u mundësojë sistemeve të inteligjencës artificiale të ndihmojnë në krijimin ose përmirësimin e patogjenëve të rrezikshëm.
Në një letër të hapur, ekspertë nga institucione përfshirë Johns Hopkins University, University of Oxford, Fordham University dhe Stanford University theksojnë se, megjithëse qasja e hapur në të dhënat shkencore ka përshpejtuar zbulimet, një pjesë e vogël e bio-të dhënave paraqet rrezik për biosigurinë nëse keqpërdoret.
Sipas autorëve, modelet e inteligjencës artificiale të përdorura në biologji janë në gjendje të parashikojnë mutacione, të identifikojnë modele gjenetike dhe potencialisht të gjenerojnë variante më të transmetueshme të patogjenëve pandemikë. Ata e përshkruajnë këtë si një “kapacitet shqetësues” që mund të përshpejtojë krijimin e kërcënimeve biologjike.
Studiuesit vlerësojnë se të dhënat biologjike duhet në përgjithësi të mbeten të hapura për kërkimin shkencor, por theksojnë se të ashtuquajturat “të dhëna shqetësuese për patogjenët” kërkojnë kontrolle më të rrepta sigurie para se të bëhen gjerësisht të aksesueshme.
Propozohet sistem i ri klasifikimi
Në mungesë të një kornize globale rregullatore, autorët propozojnë krijimin e një sistemi pesë-nivelësh të quajtur Biosecurity Data Level (BDL), i cili do të klasifikojë të dhënat sipas rrezikut.
Sipas propozimit:
BDL-0 do të përfshijë të dhëna të zakonshme biologjike pa kufizime
BDL-1 do të mbulojë sekuenca bazë virale me monitorim të aksesit
BDL-2 do të përfshijë të dhëna mbi tiparet e viruseve te kafshët
BDL-3 do të trajtojë karakteristikat e viruseve njerëzore
BDL-4 do të përfshijë variantet e modifikuara të viruseve njerëzore, me kufizimet më të rrepta
Autorët theksojnë se kjo kornizë do të vlente vetëm për një pjesë të vogël të të dhënave biologjike me rrezik të lartë.
Disa zhvillues të modeleve biologjike të AI tashmë kanë ndërmarrë masa paraprake. Modelet Evo dhe ESM3 kanë përjashtuar sekuenca të caktuara virale nga trajnimet për shkak të shqetësimeve etike dhe të sigurisë.
Megjithatë, studiuesit paralajmërojnë se veprimet vullnetare nuk janë të mjaftueshme dhe kërkojnë udhëzime të qarta, të bazuara në ekspertizë, që të zbatohen në mënyrë të njëtrajtshme.
Masa të propozuara për parandalimin e keqpërdorimit
Letra e hapur rekomandon edhe mjete konkrete teknike për kontrollin e aksesit, përfshirë:
verifikimin e përdoruesve legjitimë
watermarking për gjurmimin e rrjedhjeve të të dhënave
regjistra auditimi për monitorimin e aksesit
biometrikë të sjelljes për identifikimin e përdoruesve