OpenAI, Anthropic және Google АҚШ Конгресін синтетикалық ДНҚ-ны бақылауды күшейтуге шақырды

Жасанды интеллект саласындағы ірі компаниялардың басшылары АҚШ Конгресіне бірлескен үндеу жолдап, синтетикалық ДНҚ және РНҚ нарығын реттеуді күшейтуді сұрады. OpenAI басшысы Сэм Альтман, Anthropic өкілі Дарио Амодеи, Google DeepMind директоры Демис Хассабис және Microsoft AI басшысы Мұстафа Сүлеймен қол қойған ашық хатта ЖИ дамуы қауіпті биологиялық агенттерді жасауды жеңілдетуі мүмкін екені атап өтілген. Бұл туралы Ixbt.com хабарлайды .

Авторлар АҚШ-та ресімделетін әрбір синтетикалық ДНҚ және РНҚ тізбегіне тапсырысты міндетті тексеруден өткізуді ұсынады. Олардың пікірінше, жеткізушілер тапсырыстарды белгілі қауіпті патогендер дерекқорымен салыстырып, клиенттердің жеке басын анықтап және синтез процесі басталмас бұрын ықтимал тәуекелдерді бағалауы тиіс. Қазіргі ЖИ модельдері биология саласындағы тапсырмаларды барынша жақсы орындап жатқандықтан, бұл шараларды кейінге қалдыруға болмайды.

OpenAI 2024 жылдың басынан бері өз модельдерін биологиялық қауіп-қатерлер бойынша арнайы сынақтан өткізіп келеді. Алынған нәтижелер саладағы ерікті шаралардың енді жеткіліксіз екенін көрсетті. Anthropic сонымен қатар ЖИ саласында маман емес тұлғаларға бұрын тек кәсіби мамандар ғана орындай алатын күрделі биологиялық тапсырмаларды орындау мүмкіндігін беретіні (биологиялық күшейту қаупі) туралы бірнеше рет ескерткен болатын.

Бұл бастама ЖИ жарысында өзара бәсекелес компанияларды біріктіргені саланың қаупінің қаншалықты ауыр екенін дәлелдейді. Егер Конгресс бұл ұсыныстарды қолдаса, синтетикалық ДНҚ өндірушілері қосымба бақылау механизмдерін енгізуге мәжбүр болады. Бұл өз кезегінде биоқауіпсіздік саласындағы автоматтандырылған талдау жүйелеріне деген сұранысты арттырады.

Шын мәнінде, технологиялық алыптар реттеу назарын модельдердің өзінде оларды тәжірибеде қолдануға болатын инфрақұрылымға ауыстыруды ұсынады. Олардың пікірінше, генетикалық материал синтезін бақылау — жасанды интеллект мүмкіндіктері кеңейіп бара жатқан кезде теріс пайдаланудың алдын алудың ең тиімді әдісі болып табылады.