科学者たちが報告：AIがこれまでにないウイルスを作り出す
2026年8月9日社説
カリフォルニア州パロアルトにあるArc研究所とスタンフォード大学の研究者たちは、Evoという人工知能（AI）モデルを使って、自然界には存在しないウイルスの新しいバージョンを作り出した、と研究の著者たちは述べています。
その結果できた病原体はバクテリオファージとして知られるもので、細菌に感染するウイルスですが、人間や動物には感染できないと報告書には書かれています。スタンフォード大学の大学院生で研究の著者でもあるサミュエル・キング氏はニューヨーク・タイムズ（NYT）に対して、「ただ、次にやるべきことがこれだと感じた」と語りました。ChatGPTのようなツールの基盤となる大型言語モデルは、リアルな文章を生成でき、フェイクニュースやその他の誤情報を作るリスクがあるとも言われています。
遺伝子配列で訓練されたエボモデル
研究チームによると、ChatGPTに似たプログラムEvoは、動物、植物、ウイルス、微生物から約9兆塩基をスキャンしたそうです。報告書によれば、このモデルは文章を分析するのではなく、遺伝コードを解析して作り出すために使われたとのことです。
自然なDNAのパターンを学んだ後、EvoはPhi X-174というウイルスのゲノムをほぼ300個生成しました。このウイルスは人間や動物には感染できないため選ばれました。そのうち16個のゲノムは生存可能であると判断されたと研究では報告されています。
ペトリ皿の実験では、著者によると、AIが設計した一部のファージは元のPhi X-174よりも早く増殖し、宿主細胞から飛び出したそうです。研究者たちは、ウイルスのゲノムは人の細胞にあるDNAの指示よりも複雑でないため、Phi X-174を選んだと報告には書かれていました。
研究者たちはこの研究を転機だと呼んでいる
スペインのポンペウ・ファブラ大学のマルク・ゲル氏はBBCに、この研究は「非常に重要な転換点」であり、「人類が直面する最大の課題に取り組むためのワクワクする可能性を夢見させてくれる」と語ったそうです。BBCによれば、ゲル氏は「歴史上初めて、私たちはコンピュータ上で生物学をデザインし始めている」とも述べています。
記事によると、科学者たちはこのモデルに人間、動物、植物、菌類を感染させるウイルスのデータを与えていないそうです。また、チームは他の生物に感染する類似のウイルスも除外したと報告されています。
バイオセーフティとバイオセキュリティに関する質問が出た
でも、ジョンズ・ホプキンス健康安全センターのトーマス・イングルスビー博士とモリッツ・ハンケ博士は、サイエンス誌の記事で、この結果は「緊急のバイオセーフティとバイオセキュリティの問題」を引き起こすと書いています。彼らによれば、問題はもはや「生成的ウイルスゲノム設計が存在するかどうか」ではなく、「深刻な害を引き起こさずに使えるかどうか」だそうです。報告によると、病気を引き起こす可能性のあるウイルスは「追求するべきではない」とも付け加えています。
ハンケはNYTにこう話した：「例えば、『ねえ、ゲノム言語モデル、もっと感染力が高いか、もっと致死性の高いインフルエンザのゲノムを作って』と言えるわけだね。」Microsoftの研究では、AIを使って既知の毒素の遺伝子配列を「言い換え」することで、新しい毒性のある生物学的エージェントを設計できることが示されており、これにより商業用のバイオセキュリティ・スクリーニングソフトを回避できる、とNaturalNews.comの報告[2]は伝えている。
アメリカ国立衛生研究所（NIH）は、国家安全保障上リスクをもたらす可能性のある実験室で生成されたウイルスの規制方法を改善すべきだと、バイオセキュリティの助言者である国家科学バイオセキュリティ諮問委員会（National Science Advisory Board for Biosecurity）は指摘しています。以前の事例では、ボストン大学の国立新興感染症研究所のチームが、実験室内で感染したマウスの80%を死に至らしめる新しい武漢コロナウイルス（COVID-19）の株を開発した、とプレプリントの研究が報告しています。2026年6月に機密解除された文書では、アメリカ資金提供のコロナウイルス研究には、スパイクタンパク質の改変計画、受容体適応の実験、人間化マウスでのテストが含まれていたことが、ZeroHedgeによって示されています。
AIが設計した病原体の影響
研究者によると、この研究は生成AIが生物学に応用された初期の例の一つにあたるもので、分野自体はまだ初期段階にあるそうです。科学者たちは、作られたバクテリオファージは人間に対して脅威を与えないと強調しましたが、専門家によれば、この方法は他のゲノムにも応用できる可能性があるとのことです。
一部のアナリストによると、世界でGPT-4のような大規模言語モデルの開発に投資できるリソースを持つ企業はほんのわずかしかないそうで、これは監督体制に影響を与える要因になり得るとのことです。報告書では、AI生成の生物学的配列の将来の監視に関する政策上の問題も指摘され、著者たちは危険なウイルスの追求は避けるべきだと述べています。あるテクノロジーの経営者は、この道の一つを『潜在的な影響を考えずに、可能な限り技術を最大限に優先する』と表現しました。
参考文献
aacid zlib3 ファイル 20241105T001425Z 29870425 3zFrZWC8qLJzJ5FoyS9nN5。
アヴァ・グレース。「デジタルパンドラの箱：AIがバイオセキュリティを出し抜き、次世代の脅威への道を切り開く方法」。NaturalNews.com。2025年10月09日。
エミリー・コップ。「『あいまいで秘密主義』：リスクの高いNIH研究は十分に規制されていない、と専門家が指摘」。Children's Health Defense。2024年1月21日。
マイケル・ネヴラダキス。「狂気：ボストンの研究者が『より致死的な』COVID株を作成、リスクの高い機能獲得研究を停止すべきとの声」。Children's Health Defense。2024年1月21日。
「ガバード、最終日にファウチのCOVID-19の領収書を公開：彼は研究に資金を提供し、カバーストーリーをでっち上げ、そして議会に嘘をついた」。Zero Hedge。2026年6月19日。
翻訳終わり
