Ни одна система искусственного интеллекта не может дать вам достоверную вероятность того, что она спровоцирует следующую пандемию. Международный отчет о безопасности ИИ за 2026 год, подготовленный под руководством более чем 100 независимых экспертов через более 30 страндокументирует реальные и растущие возможности, сохраняя при этом то, что большинство вирусных репортажей игнорирует: честную неопределенность.
Вот напряжение, с которым стоит сидеть. Одна модель, оцененная в отчете, превзошла по эффективности 94% экспертов предметной области при устранении неисправностей протоколов вирусологической лаборатории. Однако производство пандемического патогена по-прежнему требует физического доступа к лаборатории, специализированных материалов, глубоких знаний и успешной передачи вируса человеку.
Что на самом деле может сделать ИИ в лаборатории
Возможности, вызывающие обеспокоенность по поводу биобезопасности, — это те же самые возможности, которые способствуют развитию законных медицинских исследований.
Современные системы искусственного интеллекта могут проводить пользователей через лабораторные процедуры и устранять неполадки в экспериментах на уровне, который требует серьезного внимания. В докладе 2026 года подтверждается, что ИИ общего назначения может обеспечивать техническое руководство по биологическому и химическому оружию, включая лабораторные инструкции. Исследователи также сообщили о работе по генеративному проектированию в масштабе генома с использованием модифицированного бактериофага, хотя эта работа связана с вирусом, который заражает бактерии, а не людей, и созданный дизайн не является жизнеспособным и трансмиссивным патогеном.
Профессор Венди Барклай, региональный профессор инфекционных заболеваний Имперского колледжа Лондона, описывает эту технологию как обоюдоострый меч. Те же инструменты, которые поддерживают исследования вакцин и реагирование на вспышки, поднимают флаги биобезопасности, и эти две реальности невозможно четко разделить.
Потенциальный вред будет зависеть от того, насколько обширна база знаний о целевом вирусе. Мы еще многого не знаем.
Профессор Венди Барклай, региональный профессор инфекционных заболеваний Имперского колледжа Лондона
В докладе 2026 года ясно сказано: между биологическим проектом с помощью ИИ и настоящей пандемией остаются существенные физические, технические и логистические барьеры.
Где отрасли необходимо добиться большего
Разработчики ИИ признали наличие пробела, который они пока не могут полностью оценить количественно, и что признание заслуживает большего внимания, чем было получено.
Многие ведущие разработчики ИИ добавили более строгие меры защиты после того, как их собственные оценки показали, что они не могут исключить, что новые модели могут существенно помочь новичкам в разработке биологического оружия. Прочтите внимательно: исключить не могу. Это признание требует постоянного и строгого общественного контроля. Тихого обновления политики недостаточно.
Отчет за 2026 год указывает на более строгие стандарты, которым отрасль пока не всегда соответствует. Может ли система объединять информацию, устранять неполадки в сквозных экспериментальных рабочих процессах и автономно управлять инструментами на протяжении всего исследовательского процесса? Это и есть бар. Разработчикам необходимо устранить этот пробел в своих оценках до того, как проблема появится, а не после. Барклай предлагает обоснование здесь: «Я думаю, что все еще очень маловероятно, что люди очень быстро добьются успеха в угрозах, разработанных ИИ, в условиях гаражной лаборатории».
Другие специалисты по инфекционным заболеваниям, на которых ссылается The Atlantic, утверждают, что естественные патогены остаются более вероятным источником следующей пандемии. Внимание к биобезопасности не должно отклоняться слишком далеко от традиционной готовности. Пандемия Covid-19 продемонстрировала, без какого-либо алгоритма, как быстро возникающий естественным путем вирус может сокрушить больничные системы и цепочки поставок.
Путь вперед — это не полный запрет на исследования вирусов, который, как отмечает Барклай, нанесет ущерб законной науке, не остановив при этом плохих игроков. Целевые меры Вот то, что подтверждают доказательства: более строгий синтез синтеза, более строгий лабораторный надзор и честные оценки искусственного интеллекта, которые проверяют реальные сквозные рабочие процессы. Системы искусственного интеллекта также должны точно сообщать о неопределенности, а не давать убедительные ответы на вопросы, на которые пока никто не может ответить. Работа по управлению действительно трудна, но оставить без внимания документально подтвержденный пробел — менее оправданный выбор.
