L’Intelligenza Artificiale avrebbe creato per la prima volta un virus capace di infettare e uccidere i batteri. Un batteriofago - questo il termine tecnico - nuovo, che non esiste in natura. È la notizia elettrizzante e spaventosa allo stesso tempo con cui la rivista Nature in questi giorni ha accolto gli utenti che hanno visitato il suo sito web. A raggiungere questo traguardo è stato il team di Brian Hie, biologo computazionale presso la Stanford University (California), che ha caricato la ricerca su bioRxiv, una piattaforma per le pubblicazioni di scienze della vita che non sono ancora state sottoposte a revisione tra pari. Manca ancora il riconoscimento ufficiale della comunità scientifica, dunque, ma questo successo segna un passo avanti importante verso la creazione di una forma di vita sintetica. Quali saranno, però, le implicazioni pratiche ed etiche?Intelligenza artificiale “di livello”Lo strumento usato dai ricercatori californiani si chiama Evo (1 e 2), un’intelligenza artificiale simile a ChatGpt, ma che invece di nutrirsi di testi si allena con sequenze di dna, rna e proteine, identificando connessioni tra diverse sequenze di materiale genetico con un dettaglio senza precedenti. La sua versatilità ha già portato risultati impressionanti, per esempio nell’individuare mutazioni genetiche e predire le alterazioni delle proteine corrispondenti, oppure creare ex-novo versioni alternative di strumenti di editing del dna come Crispr. Con un netto risparmio di tempo e di denaro rispetto al metodo “manuale” che procede per tentativi ed errori.Con il lavoro del team di Hie, però, si è andati oltre, fino a progettare un intero genoma - un processo, come scrive Nature, molto più impegnativo a causa delle complesse interazioni tra geni e dei processi di replicazione e regolazione genica.Virus mangiabatteri sinteticiDopo aver nutrito la Ia con 2 milioni di sequenze genetiche di batteriofagi, i ricercatori le hanno fornito un genoma di esempio, da usare come guida per assemblarne uno nuovo e diverso. Il modello scelto è stato quello del batteriofago ΦX174, un virus semplice, costituito da un solo filamento di dna contenente 5.386 nucleotidi in 11 geni e le sequenze che servono per renderlo capace di infettare le cellule ospiti e di replicarsi al loro interno. Hanno poi ulteriormente addestrato l’Ia perché generasse genomi virali che assomigliassero a ΦX174 ma che riuscissero a infettare batteri di Escherichia coli resistenti agli antibiotici.Evo ha generato migliaia di sequenze, che i ricercatori hanno vagliato selezionandone 302. Molti di questi nuovi genomi condividevano circa il 40% del dna con quello originale di ΦX174, alcuni invece si discostavano molto. Il passaggio successivo è stato quello di sintetizzare i genomi progettati dalla Ia e moltiplicarli per poi verificare se fossero in grado di infettare e eliminare i ceppi di E.coli: 16 hanno avuto successo."È stato un risultato piuttosto sorprendente ed entusiasmante per noi, perché dimostra che questo metodo potrebbe essere potenzialmente molto utile per la terapia", ha detto a Nature Samuel King, uno degli autori principali del lavoro, riferendosi alla possibilità di progettare con l’Ia sistemi virali che distruggano i batteri senza danneggiare le altre cellule - un’interessante strategia per affrontare il crescente problema della resistenza batterica agli antibiotici.Dual use e altri dilemmiAnche se Hie e i suoi colleghi hanno rassicurato sul fatto che per la loro ricerca l’intelligenza artificiale non è stata addestrata con sequenze di cellule eucariote (cioè quelle che hanno una membrana che separa il nucleo dal resto della cellula) o di microbi che attaccano gli eucarioti (organismi dal lievito alle piante, fino agli animali, essere umano compreso), all’indomani della notizia data da Nature diversi esponenti anche molto noti del mondo scientifico hanno espresso qualche preoccupazione.Per esempio, Eric Topol, cardiologo e genetista nonché fondatore e direttore dello Scripps Research Translational Institute, ha rilanciato la notizia via X chiedendosi cosa potrebbe andare storto.A Mit Technology Review, Craig Venter, biologo statunitense (dalla condotta talvolta discutibile, ma questa è un’altra storia) nel 2010 pubblicò un articolo su Science in cui descriveva come per la prima volta avesse ottenuto una cellula con dna sintetico, ha detto: “Un’area in cui esorto alla massima cautela è quella della ricerca sul potenziamento virale, soprattutto quando è casuale e non si sa cosa si otterrà. Se qualcuno lo facesse con il vaiolo o l’antrace, sarei molto preoccupato”.Va sottolineato che questo primo successo - che, ricordiamolo, deve ancora passare il vaglio della comunità scientifica - non significa che le AI attuali siano pronte a sintetizzare in completa autonomia virus funzionanti né, a maggior ragione, organismi più complessi.Tuttavia le potenzialità sono così grandi che non si può non interrogarsi sulle possibili distorsioni nell’utilizzo di strumenti tanto potenti. Le Ia stanno imprimendo un’accelerazione sorprendente al progresso bio-tecnologico, fornendo assistenza dalla progettazione all’analisi dei dati. Per loro natura si prestano all’integrazione di diversi strumenti, per esempio modelli linguistici e robot, cosa che riduce ulteriormente le tempistiche di lavoro e semplifica l’attrezzatura e l’esperienza necessarie al conseguimento di un certo obiettivo. Tutte caratteristiche vantaggiose, nel bene così come nel male.Il Dual Use, l’uso duplice nella ricerca scientifica, è l’espressione con cui si indica la possibilità che la conoscenza e la tecnologia, nate con intenti benefici (quindi per il progresso umano in termini di salute e benessere), possano essere intenzionalmente utilizzate in modo improprio per causare danno. È una questione che non nasce certo oggi con lo sviluppo delle intelligenze artificiali: è sorta con la fisica atomica e nucleare, utilissima a fini civili ma con applicazioni militari devastanti, e si è affermata in modo ancora più prepotente dopo l’11 settembre 2001 e poi con gli attacchi all’antrace che hanno messo sotto gli occhi di tutti gli effetti dell’accessibilità alle moderne biotecnologie. Per citare il parere del nostro Consiglio nazionale delle ricerche (Cnr), non è un problema intrinseco di un artefatto o di un prodotto, ma emerge dalla combinazione tra proprietà fattuali e intenzioni, coinvolgendo una pluralità di attori: ricercatori, editori, enti istituzionali e società civile.Il Dual Use non è propriamente risolvibile. Quello che si può fare è continuare nella scia di quanto già impostato: formare una cultura della responsabilità condivisa, vigilare, regolamentare. Una proposta è quella di sviluppare protocolli comuni, specifici per i diversi tipi di Ia, per valutare in modo standardizzato le capacità di un certo strumento e i rischi collegati, concentrandosi soprattutto sulle capacità che possono generare danni per il pubblico (come quelle che potrebbero accelerare o semplificare la creazione di costrutti biologici trasmissibili che potrebbero portare a pandemie umane). Vanno stabilite e adottate da tutte le realtà che sviluppano o che utilizzano Ia delle soglie e delle azioni di mitigazione del rischio, per esempio escludere dati pericolosi dall’addestramento delle macchine o limitare l’accesso ai modelli, o ancora sottoporre i modelli a valutazioni terze. Insomma, fare il possibile per ottimizzare il rapporto rischio-beneficio, trovando un equilibrio tra legittime preoccupazioni di sicurezza e necessità di lasciare margine per il dibattito e il progresso scientifico.