الذكاء الاصطناعي يتفوق على علماء الفيروسات.. عبقرية لا مُبالية تهيمن على المختبرات الرطبة
تكنولوجيا
نشر 2025-05-17 14:41:07
1703
شارك الخبر
اللحظة الاخباري -
لم يعد الذكاء الاصطناعي مجرد أداة تقنية مُساعدة، بل أصبح أشبه بكائنٍ خارق، يتسلل إلى تفاصيل كل مجال، ويعيد تشكيل حدود المعرفة البشرية. وما عاد مفاجئا أن نرى خوارزميات تتفوق على البشر في الشطرنج أو تحليل البيانات، لكن أن تتجاوز قدرتها قدرات علماء مختصين في مجالات معقدة كعلم الفيروسات، فذلك يفتح أبوابا واسعة للتأمل، وربما للقلق.
يرى بعض المفكرين، كإيلايزر يودكوسكي، أن خطر الذكاء الاصطناعي لا يكمن في كراهيته البشر، بل في لا مبالاته. ففي مقولته الشهيرة التي ألهمت عنوان كتاب "الذكاء الاصطناعي لا يكرهك" (The AI Does Not Hate You) لتوم تشيفرز، يقول: "الذكاء الاصطناعي لا يكرهك، ولا يحبك، لكنه يعرف فقط أنك مكون من ذرّات يمكنه استخدامها لشيء آخر".
بمعنى آخر، ما إن ينجح أي شخص في بناء ذكاء اصطناعي خارق يتفوق على البشر، وإذا لم نتوخّ أقصى درجات الحذر في ضمان أن تكون قيمهُ متوافقة مع القيم الإنسانية، فقد يبيد البشر كأثر جانبي لتحقيق أهدافه، تماما كما فعل البشر مع الماموث الصوفي، وطائر الماو، والغوريلا، ووحيد القرن، والعديد من الأنواع الأخرى.
وفي ضوء هذه المخاوف، تظهر دراسة حديثة تدعي أن نماذج الذكاء الاصطناعي مثل "شات جي بي تي" و"كلود" (Claude) بدأت تتفوق على علماء الفيروسات الحاصلين على درجة الدكتوراه في حل المشكلات المخبرية في "المختبرات الرطبة"، حيث تحلل المواد الكيميائية والبيولوجية.
وبينما يرى بعضهم في ذلك فرصة ذهبية لمنع الأوبئة وتعزيز البحث العلمي، يرى آخرون فيه تهديدا وجوديا، حيث قد يستغل غير الخبراء هذه القدرات لصنع أسلحة بيولوجية فتاكة.
عبقرية لا مُبالية في المختبرات الرطبة
الدراسة، التي تمّ الكشف عنها حصريا لمجلة تايم (Time)، أجراها باحثون في مركز سلامة الذكاء الاصطناعي، ومختبر الإعلام التابع لمعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT)، وجامعة "يو إف إيه بي سي" (UFABC) البرازيلية، إضافة إلى المنظمة غير الربحية للوقاية من الأوبئة "سكيور بيو" (SecureBio).
في هذا السياق، استشار المؤلفون مجموعة من علماء الفيروسات لِتصميم اختبارٍ عمليّ معقد للغاية يقيس قدرة النماذج على استكشاف الأخطاء وإصلاحها في الإجراءات والبروتوكولات المعملية.
وقد أظهرت النتائج أن علماء الفيروسات الحاصلين على درجة الدكتوراه سجلوا متوسط 22.1% في مجالات خبراتهم المعلنة، بينما حقق نموذج "أو 3" (o3) التابع لشركة "أوبن إيه آي" دقة بلغت 43.8%، كما سجل نموذج "جيميني 2.5 برو" (Gemini 2.5 Pro) من "غوغل" نسبة 37.6%.
وفي تعليق له على النتائج، قال سيث دونوهيو، الباحث في "سكيور بيو" وأحد المؤلفين المشاركين في الورقة البحثية: "إنّ هذه النتائج تجعلني متوترا بعض الشيء"، موضحا أنه لأول مرة في التاريخ، أصبح بإمكان أي شخص تقريبا الوصول إلى خبير فيروسات اصطناعي غير حكمي، قد يرشدهم خلال العمليات المختبرية المعقدة لتصنيعِ أسلحة بيولوجية.
ويضيف: "عبر التاريخ كان هناك عدد لا بأس به من الحالات التي حاول فيها شخص ما صنع سلاح بيولوجي، وأحد الأسباب الرئيسية لعدم نجاحهم، هو أنهم لم يتمكنوا من الوصول إلى المستوى المناسب من الخبرة. لذا يبدو من المفيد توخي الحذر بشأن كيفية توزيع هذه القدرات".
في الأشهر الأخيرة، أرسل مؤلفو الدراسة نتائجهم إلى مختبرات الذكاء الاصطناعي الكبرى. وقد أعلنت بعض هذه الشركات، مثل "إكس إيه آي" (xAI) و"أوبن إيه آي"، عن نيتها تنفيذ إجراءات احترازية في نماذجها المستقبلية، بينما اكتفى آخرون مثل "أنثروبيك"، بإدراج النتائج دون تقديم خطوات ملموسة.
أما "جيميني" (Gemini) التابعة لـ "غوغل"، فقد امتنعت عن التعليق لمجلة "تايم"، ما يُضاف إلى القلق بشأن مدى التزام بعض الفاعلين بإجراءات الوقاية.
الذكاء الاصطناعي يُعيد رسم حدود الطب الحيوي
لطالما كان علم الفيروسات والطب الحيوي في طليعة الدوافع التي حفزت قادة الذكاء الاصطناعي على بناء نماذج أكثر قوة. وفي هذا السياق، صرح سام ألتمان، الرئيس التنفيذي لشركة "أوبن إيه آي"، خلال إعلان مشروع "ستارغيت" (Stargate) في البيت الأبيض في يناير/كانون الثاني: "مع تقدم هذه التكنولوجيا، سنشهد علاج الأمراض بمعدل غير مسبوق".
وقد ظهرت فعلا بعض المؤشرات المشجعة في هذا المجال، إذ نشر باحثون في معهد الأمراض الناشئة بجامعة فلوريدا، في وقت سابق من هذا العام، خوارزمية قادرة على التنبؤ بأي متمحور لفيروس كورونا قد ينتشر بشكل أسرع. مع ذلك، وحتى هذه اللحظة، لم تُجرَ دراسة رئيسية مكرسة لتحليل قدرة نماذج الذكاء الاصطناعي على أداء العمل المخبري في علم الفيروسات فعليا.
ويعلق دونوهيو على ذلك: "نعلم منذ وقت أن الذكاء الاصطناعي قوي جدا في تقديم المعلومات بأسلوب أكاديمي. لكن لم يكن من الواضح ما إذا كانت النماذج قادرة أيضا على تقديم مساعدة عملية مفصلة، مثل تفسير الصور، وهي معلومات قد لا تكون مدونة في أي ورقة أكاديمية، أو قد يتم تناقلها اجتماعيا من الزملاء الأكثر خبرة".
لذلك قام دونوهيو وزملاؤه بإنشاء اختبار خاص لهذه النوعية من الأسئلة المعقدة التي يصعب العثور على إجاباتها على محركات البحث مثل "غوغل". ويوضح دونوهيو طبيعة هذه الأسئلة: "تأخذ الأسئلة الشكل الآتي: ‘أزرع هذا الفيروس المحدد في هذا النوع من الخلايا، في هذه الظروف المحددة، ولفترة زمنية معينة. لديّ هذا القدر من المعلومات عن الخطأ الذي حدث. هل يمكنك إخباري مَا المشكلة الأكثر احتمالا؟'".
