Artificial Intelligence: A Worrying Arms Race

كشفت دراسة مثيرة عن دخول الذكاء الاصطناعي في سباق تسلح خطير، حيث تتنافس أنظمة مصممة لابتكار مسببات أمراض بيولوجية جديدة مع أنظمة أخرى مكلفة باكتشافها قبل تصنيعها، حسب موقع “شناير”.أفاد الموقع بأنه في تجربة أساسية، استعان الباحثون بأدوات ذكاء اصطناعي مفتوحة المصدر لتصميم نسخ معدلة من سم “الريسين” شديد الفتك. وعندما تم فحص هذه التصميمات باستخدام برامج تحليل الحمض النووي، أظهرت النتائج وجود ضعف أمني بالغ يسمح لمتغيرات بروتينية خطيرة بالمرور خلسة عبر أنظمة الكشف الحالية.
قام الباحثون بتوسيع نطاق الدراسة ليشمل 72 سمًا معروفًا، مستخدمين ثلاث حزم برمجية للذكاء الاصطناعي لإنشاء 75 ألف متغير بروتيني محتمل. وعلى الرغم من أن العديد من هذه المتغيرات قد يكون غير فعال، إلا أن هذا العدد الهائل يشكل تهديدًا كامنًا.
عند اختبار أداء أربعة برامج كشف في التعرف على هذه المتغيرات، ظهرت اختلافات ملحوظة في الكفاءة. سمح أحد البرامج بمرور أغلبية المتغيرات، بينما نجح برنامجان آخران في التعرف على معظمها، وأظهر البرنامج الثالث أداءً متفاوتًا.
أظهر التحليل اتجاهًا مقلقًا: كلما كان المتغير المصمم أقرب إلى السم الأصلي، زادت احتمالية اكتشافه. وفي المقابل، فشلت أنظمة الكشف في التعرف على المتغيرات الأبعد، والتي قد تحتفظ بخصائصها السامة.
يعتقد الباحثون أن هذا البحث لا يزال في مراحله الأولى، لكنه يسلط الضوء على سباق تسلح غير متكافئ، حيث تتطور قدرة الذكاء الاصطناعي على تصميم مواد خطيرة بوتيرة أسرع من تطور أنظمة اكتشافها.
Revealing study indicates the entry of AI into a dangerous arms race, where systems designed to create new biological pathogens compete with other systems tasked with discovering them before they are manufactured, according to the “Schneier” website.
The site reported that in a basic experiment, researchers used open-source AI tools to design modified versions of the highly lethal poison “ricin”. When these designs were examined using DNA analysis software, the results showed a significant security weakness allowing dangerous protein variants to stealthily pass through existing detection systems.
The researchers expanded the scope of the study to include 72 known toxins, using three AI software packages to create 75,000 potential protein variants. Although many of these variants may be ineffective, this enormous number poses a latent threat.
When the performance of four detection programs was tested in identifying these variants, noticeable differences in efficiency emerged. One program allowed the majority of the variants to pass, while two other programs succeeded in identifying most of them, and the third program showed mixed performance.
The analysis showed a disturbing trend: the closer the designed variant was to the original toxin, the greater the likelihood of its detection. In contrast, detection systems failed to identify the more distant variants, which may retain their toxic properties.
Researchers believe that this research is still in its early stages, but it highlights an unequal arms race, where the ability of AI to design dangerous materials is evolving at a faster pace than the evolution of detection systems.