Од јули, истражувачите во Националната лабораторија Лос Аламос во Ново Мексико истражуваат како AI моделот GPT-4o, развиен од OpenAI, може да помогне во биолошките истражувачки задачи. Овие задачи вклучуваат одржување на клеточни култури, раздвојување клетки со центрифуга и воведување генетски материјал во организми. Целта на овие евалуации е да се иновира бионауката и да се разберат потенцијалните ризици, посебно фокусирајќи се на прашања за биосигурност и биосигурност, откако AI моделите како ChatGPT станаа достапни за јавноста во 2022 година. Во Центарот за здравствена сигурност при Универзитетот „Џонс Хопкинс“, експертите го истакнуваат потенцијалот на AI за подобрување на јавното здравје, но исто така го нотираат и непредвидливите ризици од технологијата. Тие повикуваат владите да ги идентификуваат и намалтат најургентните ризици, користејќи го минатото искуство во управување со ризици од биолошко истражување. GPT-4o е многумодален модел со голем јазичен капацитет (LLM) кој е способен да процесира текст, аудио, слика и видео влезови. Претходно, GPT-4 покажал примени во животните науки, како дизајнирање на антитела и автоматизирање на биолошки експерименти.

Сепак, овие напредоци исто така можат да претставуваат значајни ризици за биосигурност, врз што владите ги поттикнуваат да формираат институти за AI безбедност и да воведат насоки за управување со такви ризици. За да се утврди кои AI способности би можеле да доведат до штети на големо ниво, експертите предлагаат фокусирање на оние кои овозможуваат избивање на пандемии, како оптимизација на дизајни на вируси или автоматизирање на синтеза на патогени. Тие повикуваат на широка соработка меѓу AI развивачите и експертите за безбедност за да се приоретизира намалувањето на сериозни ризици. Безбедносните евалуации на AI моделите често се фокусираат тесно на развојот на биолошко оружје без разлики меѓу помалите и поголемите ризици. Евалуациите исто така треба да го опфатат кооперативното функционирање на повеќе AI системи, наместо да се концентрираат само на индивидуални модели. Поефикасен пристап бара објективен научен консензус за тоа кои AI способности претставуваат значителни закани за биосигурност. Изградбата на таков консензус би вклучувала темелно тестирање на безбедноста, развиено од независни експерти, и би било поддржано од владините и индустриските засегнати страни. Овој пристап обезбедува рамнотежа меѓу искористувањето на придобивките од AI и намалувањето на неговите ризици.