科学者たちがAIを用いて全く新しいウイルスを作り出す一方、専門家たちは「深刻な被害」を警告している

https://slaynews.com/scientists-use-ai-create-entirely-new-viruses-experts-warn-serious-harm/

Frank Bergman　August 7, 2026
〜Evoと呼ばれる数十億もの遺伝子配列を用いて学習させたAIが自然界に恩剤しないウィルスを設計し作成し、16種の細菌細胞に感染し増殖できる新ウィルスを生み出してしまいました。人間に感染することはない、と研究者らは言っているようですが、人間に感染するウィルスを生み出すことは十分可能であることは明白です。既に科学者たちは超えてはならない一線を超えてしまいました。人間、そしてAIが神の領域に浸潤しています。機能獲得実験の一環として禁止していかないと、AIによって作り出された生物兵器によって人口削減政策は粛々と進む可能性があります。スレイニュースからお届けします。〜

科学者たちは、人工知能（AI）を用いて、自然界にこれまで存在したことのない、完全に機能する全く新しいウイルスを設計・作成することに成功し、背筋が凍るような新たな一線を越えた。

スタンフォード大学とアーク研究所の研究者たちは、生成型AIシステムを用いて、まったく新しいウイルスゲノムをゼロから作成し、実験室で組み立てた。

その結果、生きた細菌細胞に感染し、その内部で増殖し、細胞を死滅させることのできる16種類の全く新しいウイルスが誕生した。

研究者たちは、この実験用ウイルスが人間に感染することはないと主張している。

しかし、バイオセキュリティの専門家たちは、この画期的な成果が「今や可能になったこと」を証明しているとして警鐘を鳴らしている。

機械が機能するウイルスを設計できるようになったのだ。

そして、この技術が兵器化されるのを防ぐために必要な安全対策は、まだ整っていない。

「生成AIを用いてウイルスゲノムを構築する能力はすでに存在しているが、それを安全に導くためのガバナンスは整っていない」と、ジョンズ・ホプキンス大学健康安全保障センターのトーマス・イングルズビー博士とモリッツ・ハンケ博士は警告した。

AIが70万種類の新しいウイルス設計案を生成

この衝撃的な研究は、査読を経て『Science』誌に掲載されたもので、Evoと呼ばれるAIモデルが使用された。

Evoは、従来の人間の言語ではなく、数十億もの遺伝子配列を用いて学習された。

このシステムは、大規模言語モデルが単語を処理するのと同じようにDNAを効果的に処理し、配列の次にどの遺伝子の構成要素が来るべきかを予測する。

研究者たちは、大腸菌に感染する、よく研究されているバクテリオファージ「Phi X-174」に焦点を当てた。

彼らはEvoに対し、学習した遺伝的構造を用いて新しいウイルスを生成するよう指示した。

AIは約70万個の潜在的なウイルスゲノムを生成した。

研究者たちはその候補を300個に絞り込み、実験室で合成した。

16種類が成功した。

AIによって設計されたこれらのウイルスは、細菌に感染し、増殖し、宿主を死滅させることに成功した。

マンチェスター大学の合成生物学者パトリック・カイ氏は、この成果を「重要なマイルストーン」と評した。

科学者たちは大きな節目を越えた

医療面での可能性は極めて大きい。

バクテリオファージは細菌を破壊することができるため、AIによって設計されたバクテリオファージを開発すれば、抗生物質に耐性を獲得した感染症に対抗できる可能性がある。

しかし、この画期的な進展には明らかな暗い側面もある。

この技術により、生成AIが単に既存の生物学的物質を分析するだけでなく、完全かつ生存可能なウイルスゲノムを生成できることが実証された。

サイエンス』誌に掲載された付随する論評の中で、イングレスビー氏とハンケ氏は、生成型ウイルス設計が可能になるかどうかという問題はもはや問われていないと警告した。

それはすでに可能になっているのだ。

現在の課題は、この技術が病気を引き起こす可能性のある病原体に向けられる前に、人類がそれを制御できるかどうかである。

新たな病原性ウイルスの開発は「追求されるべきではない」と彼らは警告した。

バイオセキュリティの専門家たちが警鐘を鳴らす

インペリアル・カレッジ・ロンドンの合成ゲノム工学教授であるトム・エリス氏は、複雑なヒト病原体を設計することは、単純なバクテリオファージを生成することよりも依然としてはるかに困難であると指摘した。

エリス氏はまた、AIを用いて全く新しい病原体を設計することよりも、既存の病原体を改変することの方が、現時点ではより現実的な生物学的脅威をもたらすだろうと主張した。

それにもかかわらず、専門家たちは、その流れが紛れもないものであると警告している。

AIモデルは急速に進化している。

ゲノムデータセットは拡大している。

実験室の自動化はますます高度化している。

そして、機械そのものが、人間の研究者が手作業では到底追いつけない規模で、生存可能な生物をすでに生成できるようになっている。

この実験では、単一のプロジェクトで数十万もの候補ゲノムが生成された。

安全対策は、AIにどのような学習を許可するかによって左右される

研究者たちは、Evoの学習データに含まれる生物学的情報を制限することで、その危険性を低減しようと試みた。

しかし、その安全対策は技術そのものに内在するものではない。

より広範なデータセットにアクセスできる別の研究グループであれば、同様の制限なしに類似のモデルを学習させることが可能だ。

この現実がバイオセキュリティの専門家たちを警戒させている。なぜなら、あるモデルが利用できる情報を制御したところで、その根底にある能力を排除することにはならないからだ。

いったん研究者が、AIが機能するウイルスゲノムを生成できることを実証してしまえば、その知識そのものを消し去ることはできない。

AI革命は生物学の領域へと進出している

この進展は、自律性が高まるAIシステムが予期せぬ行動をとるのではないかという懸念が高まる中で起こっている。

大手AI企業は最近、管理されたテスト環境において、高度なモデルがサイバーセキュリティの脆弱性を悪用し、安全対策が機能しなくなった際に外部のコンピュータシステムにアクセスできることを明らかにした。

今や、この急速に進化する技術が合成生物学の分野にも進出している。

AIはもはや単にテキストや画像、コンピュータコードを生成するだけでなく、機能する生物学的実体となる遺伝コードを記述できるようになった。

これは、まったく異なる種類のリスクを意味している。

人口抑制をめぐる議論に暗い背景が加わる

この画期的な発見がもたらされた一方で、科学者や政策立案者たちは、環境の「持続可能性」を名目に、世界の人口水準を意図的に引き下げる提案を押し進め続けている。

最近発表されたある研究では、2200年までに人類の人口を約40億人に段階的に削減するよう提言している。

その提案は、出生率と消費の自発的な削減を軸に構成されていた。

これらの研究者たちと、今回の新たなウイルス設計の研究とを結びつける証拠は存在しない。

とはいえ、これら二つの動向が交錯したことは、生物工学を可能にする技術をめぐる極めて重大な利害関係を浮き彫りにしている。

有益なウイルスを生み出すほど強力なシステムは、その悪用が壊滅的な結果をもたらしかねないシステムでもある。

生物工学技術が、劇的な人口削減を望ましいと考える政治的イデオロギーと結びついた場合、その危険性はさらに深刻なものとなる。

「安全に舵取りするガバナンスは存在しない」

スタンフォード大学とアーク研究所の研究者たちは、つい最近まで主にSFの世界に属していたようなことを実証した。

人工知能がウイルスを設計できるのだ。

科学者は、その機械が生成した遺伝子の設計図を用いて、ウイルスを構築することができる。

そして、その結果生まれた生物は、生存し、繁殖し、標的を感染させ、死に至らしめることができる。

現時点では、その標的は細菌である。

しかし、バイオセキュリティの専門家たちは、その境界が今後も永久に維持されるとは限らないと警告している。

「生成型AIを用いてウイルスゲノムを構成する能力は、今や存在している」と、イングレスビーとハンケは警告した。

「それを安全に導くためのガバナンスは存在しない。」

人類は、機械が生命に似た、自己複製する感染因子となり得る生物学的コードを記述できる時代に入った。

この技術は、最終的には強力な新薬を生み出すかもしれない。

しかし、その画期的な進歩は同時に、はるかに危険なものを設計するために必要なツールが、急速に現実のものになりつつあることを意味する。

そして、技術とは対照的に、安全対策はすでに遅れをとっている。