L’intelligenza artificiale è sempre più presente in ogni ambito della vita, compresa la salute. Ma il fatto che sia stata utilizzata per creare nuovi virus ha suscitato preoccupazione anche nella comunità scientifica. La notizia è stata diffusa dal New York Times, che riferisce che un team di ricercatori californiani ha utilizzato l’AI per creare virus che prima non esistevano in natura.
Nuovi virus creati dall’AI: è la prima volta
Come spiega il quotidiano della “grande mela” l’esperimento è avvenuto presso l’Arc Institute, un’organizzazione di ricerca che ha sede a Palo Alto. Nei laboratori californiani, quindi, gli scienziati sono riusciti ad addestrare un modello di intelligenza artificiale in modo che potesse riconoscere schemi di Dna presenti in natura, utilizzandoli poi però per realizzare veri e propri virus nuovi. Le molecole di Dna, infatti, sono state inserite in alcuni batteri. È la prima volta nella storia della scienza che accade, come sottolinea anche la rivista Science che ha pubblicato lo studio.
Dai batteri ai virus
Una volta ottenuti batteri “modificati” nel Dna, dunque, sono stati ottenuti nuovi virus, inesistenti in natura prima dell’esperimento e in grado, a detta dei ricercatori, di infettare a loro volta altri batteri. Il team californiano, però, ha tenuto a precisare che la stessa potenzialità non riguarda l’uomo, che dunque non potrebbe essere contagiato. “Volevamo semplicemente essere estremamente cauti”, ha rassicurato Brian Hie, biologo computazionale dell’Università di Stanford e tra gli autori della ricerca.
Un traguardo scientifico, che però pone interrogativi
Molti esperti del settore hanno salutato il risultato con entusiasmo, parlando di successo e traguardo scientifico significativo. La possibilità di realizzare virus prima inesistenti, infatti, rappresenta un passo oltre la capacità di ottenere genomi virali, come accaduto finora. Questi ultimi finora erano stati impiegati per lo studio di nuovi farmaci e vaccini. Sono serviti anche a migliorare le conoscenze sugli stessi virus, fino al salto di qualità appena registrato in California. Quanto avvenuto, però, ha suscitato anche apprensione e diversi interrogativi sulla sicurezza. Secondo i ricercatori i nuovi virus sono simili al Phi X-174, un virus a Dna a filamento singolo (ssDNA) che, per esempio, infetta il batterio dell’escherichia coli. È il primo genoma a base di DNA ad essere sequenziato, nel 1977. I dubbi, però riguardano possibili usi analoghi dell’AI per creare armi batteriologiche.
Come è stata addestrata l’AI e perché
Gli scienziati che hanno condotto lo studio hanno spiegato di essersi avvalso di un modello di intelligenza artificiale chiamato “Evo”, simile a ChatGPT e capace di rispondere a input umani anche grazie ad anni di addestramento su banche dati molto ampie, costituite da testi provenienti da Internet, libri e altre fonti. L’obiettivo dei ricercatori era di capire se fosse possibile realizzare nuovi virus in grado di attaccare solo alcuni batteri. Il punto di partenza è stato proprio l’addestramento dell’AI per far sì che potesse mettere a punto un Dna sulla base della struttura di un gene e dei suoi nucleotidi, che ne rappresentano i “mattoni molecolari”. Questi seguono una disposizione precisa, basata su un alfabeto di quattro lettere (A, C, G e T), che a sua volta fornisce le “istruzioni” per costruire proteine e altre molecole. L’AI è stata addestrata prima e poi messa alla prova nell’apprendimento di queste regole, arrivando a realizzare due virus del tutto nuovi, con un Dna inedito.
Le precauzioni e le leggi negli USA
Proprio per evitare possibili usi non congrui della tecnologia, dunque anche conseguenze nefaste, i ricercatori hanno spiegato di non aver voluto fornire all’IA alcun dato su virus che infettano gli esseri umani, escludendo le informazioni anche su quelli simili, che possono nuocere ad altri animali, piante e funghi. Sempre per maggior tutela possibile, negli Stati Uniti è stata messa a punto una regolamentazione nuova che mira a impedire ricerche potenzialmente rischiose in ambito scientifico. Alcuni critici, invece, sottolineano come le leggi attuali non pongano sufficienti limiti alle ricerche informatiche.
L’AI nella sanità italiana
Intanto quanto accaduto in California riporta l’attenzione sull’impiego dell’AI nel settore MedTech che, secondo gli esperti, in Italia è particolarmente dinamico. “Il 78% delle aziende dichiara di averla già integrata in prodotti o servizi, mentre il 61% si trova in fasi avanzate di sviluppo e validazione. Eppure, nonostante la maturità tecnologica, l’adozione su larga scala fatica ancora a tradursi in impatto clinico. Le soluzioni basate su AI stentano a entrare in modo sistemico nei reparti e a trasformare i modelli di cura”, spiega Forbes Italia, citando AI Adoption Gap in Healthcare, primo studio nazionale sul tema, condotto su circa 300 imprese tra Pmi e startup e pubblicato dall’Osservatorio Tech4GlobalHealth dell’Università Campus Bio-Medico di Roma in collaborazione con Intesa Sanpaolo.
I dubbi su privacy e sicurezza
L’uso dell’AI nella sanità, poi, pone questioni fondamentali riguardo errori e usi impropri. Per regolamentare questi aspetti l’Unione europea ha qualificato i sistemi di IA sanitaria come “ad alto rischio”, imponendo obblighi stringenti. Alcune iniziative da parte del Garante per la protezione dei dati personali e dell’OMS mirano a definire i confini entro cui utilizzare l’intelligenza artificiale, in rapporto ai risvolti etici. Il 12 ottobre 2023, il Garante stesso ha emesso un decalogo per l’impiego dell’intelligenza artificiale (IA) nel servizio sanitario nazionale, individuando tre pilastri:
- Principio di conoscibilità: sottolinea il diritto degli individui di essere consapevoli dell’uso di strumenti decisionali automatici e di essere informati sulla logica alla base di tali strumenti.
- Il Principio di non esclusività: garantisce che un individuo mantenga sempre il controllo sulle decisioni automatizzate, specialmente durante la fase di addestramento degli algoritmi.
- Il Principio di non discriminazione algoritmica: richiede l’uso esclusivo di sistemi di intelligenza artificiale affidabili e la periodica verifica della loro precisione per mitigare il rischio di errori e discriminazioni.
