AI-आधारित उपकरण लगभग दैनिक आधार पर सुरक्षा खतरे पैदा करते दिख रहे हैं, आंशिक रूप से क्योंकि हम संभावित खतरों को पहचानने में धीमे रहे हैं। हालाँकि, एक क्षेत्र जहाँ हम खेल से आगे लगते हैं, वह जैव सुरक्षा है। हमने प्रोटीन डिज़ाइन करने के लिए तेज़ी से परिष्कृत उपकरण विकसित किए हैं और कुछ बड़ी सफलताएँ देखी हैं, जैसे AI-डिज़ाइन किए एंजाइम जो प्लास्टिक को पचा सकते हैं या विष प्रोटीन को रोक सकते हैं। लेकिन इन्हीं उपकरणों का उपयोग विषाक्त पदार्थ बनाने या वायरल प्रोटीन के व्यवहार को बदलने के लिए किया जा सकता है।
उस जोखिम को चिह्नित किए जाने के लगभग एक साल बाद, यह स्पष्ट नहीं था कि कोई इसके बारे में क्या कर सकता है। बुधवार को, Deep Mind टीम ने Google में एक शोध पत्र प्रकाशित किया जो एक संभावित समाधान पेश करता है: प्रोटीन वॉटरमार्किंग। यह प्रणाली प्रोटीन अनुक्रमों पर ही एक वॉटरमार्क बनाती है, बिना प्रोटीन के कार्य से समझौता किए। यह विश्वसनीय शोधकर्ताओं द्वारा डिज़ाइन किए गए नए प्रोटीन की पहचान करने की अनुमति देता है, बाकी सब कुछ करीबी जाँच के लिए खोलता है।
यह काम Google की Synth ID तकनीक पर आधारित था, जो AI-जनित डिजिटल सामग्री में एक सूक्ष्म वॉटरमार्क जोड़ सकता है। वॉटरमार्क AI द्वारा किए गए कुछ विकल्पों की संभावना को प्रभावित करता है, और वह पूर्वाग्रह पूरे उत्पाद में व्यवस्थित रूप से वितरित हो जाता है। क्योंकि आप यह जाने बिना वॉटरमार्क की पहचान नहीं कर सकते कि यह कैसे एन्कोड किया गया था, इसे हटाना असंभव है। Google टीम ने सबसे लोकप्रिय AI प्रोटीन डिज़ाइन टूल, Protein MPNN से शुरुआत की।
प्रमुख संस्थाएँ: कंपनियाँ: Google, Deep Mind | लोग: David Baker
सामान्य प्रश्न: Google का प्रोटीन वॉटरमार्किंग कैसे काम करता है?
यह प्रणाली Google की Synth ID तकनीक का उपयोग करती है ताकि कार्य से समझौता किए बिना प्रोटीन अनुक्रमों में एक सूक्ष्म वॉटरमार्क जोड़ा जा सके। यह AI की संभावना विकल्पों को प्रभावित करता है, पूरे प्रोटीन में पूर्वाग्रह वितरित करता है। क्योंकि एन्कोडिंग कुंजी के बिना वॉटरमार्क अज्ञात है, इसे हटाया नहीं जा सकता, और यह आकार बदलने जैसी बुनियादी प्रक्रिया से बच जाता है।
स्रोत: Ars Technica · HeadlinesBriefing द्वारा सारांशित