DeepMind + Isomorphic Labs กางแผนคุมดาบสองคม ใช้ AI ป้องกัน AI จากการสร้างเชื้อโรคชนิดใหม่

AI ตัวเดียวกันที่ช่วยให้นักวิทยาศาสตร์ออกแบบวัคซีนได้เร็วขึ้นหลายเท่า ก็อาจถูกดัดแปลงไปใช้ออกแบบเชื้อโรคชนิดใหม่ได้เช่นกัน ความย้อนแย้งข้อนี้คือโจทย์ที่ Google DeepMind และ Isomorphic Labs สองบริษัท AI ในเครือ Alphabet พยายามตอบด้วยการประกาศแนวทางร่วมด้านความยืดหยุ่นต่อภัยชีวภาพ (Bioresilience) ออกมาเป็นครั้งแรก

แนวทางนี้ตั้งอยู่บนภารกิจสองด้านที่เดินคู่กัน ด้านหนึ่งคือการป้องกันไม่ให้ผู้ไม่หวังดีนำโมเดลของบริษัทไปใช้ในทางที่ผิด อีกด้านหนึ่งคือการเปิดให้รัฐบาล นักวิทยาศาสตร์ และผู้เชี่ยวชาญด้านความมั่นคงทางชีวภาพ ได้ใช้เทคโนโลยีเดียวกันนี้สร้างเกราะป้องกันให้สังคมพร้อมรับมือการระบาดในอนาคต โดย Google DeepMind ระบุว่าตลอด 12 เดือนที่ผ่านมา ได้เดินหน้าความร่วมมือกว่า 15 โครงการกับหน่วยงานรัฐ องค์กรด้านความมั่นคงทางชีวภาพ และกลุ่มวิจัยต่าง ๆ ไปแล้ว

ทำไมยักษ์ AI ต้องลงมาเล่นเรื่องเชื้อโรค

เหตุผลสำคัญคือภูมิทัศน์ความมั่นคงทางชีวภาพของโลกกำลังเปลี่ยนเร็วขึ้นเรื่อย ๆ ทั้งระบบนิเวศทางธรรมชาติที่แปรปรวน การเดินทางข้ามพรมแดนที่หนาแน่น และความเสี่ยงที่ AI จะถูกนำไปใช้ในทางที่ผิด ทั้งหมดนี้ทำให้โลกต้องระแวดระวังมากขึ้น แต่ในเวลาเดียวกัน DeepMind มองว่า AI เองก็เป็นเครื่องมือสำคัญที่ขาดไม่ได้ในการตอบโต้ภัยเหล่านี้ เพราะโมเดล AI ระดับแนวหน้า และความก้าวหน้าทางวิทยาศาสตร์ที่ตามมา คือสิ่งที่จะช่วยให้สังคมฟื้นตัวจากเหตุการณ์อย่างการระบาดครั้งใหม่ได้เร็วขึ้น

จุดเปลี่ยนที่ทำให้เรื่องนี้เป็นไปได้จริงคือชุดเทคโนโลยีที่ DeepMind และ Isomorphic Labs พัฒนาขึ้น เริ่มจาก AlphaFold ที่ทำแผนที่โครงสร้างสามมิติของโปรตีนเกือบทั้งหมดที่มนุษย์รู้จักราว 200 ล้านชนิด จน Demis Hassabis ซีอีโอ DeepMind และ John Jumper คว้ารางวัลโนเบลสาขาเคมีปี 2024 ไปครอง ต่อด้วย IsoDDE (Isomorphic Labs Drug Design Engine) เครื่องมือออกแบบยาที่ให้ความแม่นยำระดับใช้งานจริงกับระบบชีวภาพที่ซับซ้อน และ AlphaGenome ที่ช่วยไขว่าจีโนมทำงานอย่างไร เทคโนโลยีเหล่านี้เปลี่ยนสมดุลจากการ 'ตั้งรับรอให้เกิดการระบาดแล้วค่อยแก้' มาเป็นการออกแบบแนวป้องกันเชิงรุกได้ล่วงหน้า

จากฐานนี้ ทั้งสองบริษัทจึงเปิดให้พันธมิตรที่ไว้วางใจได้เข้าถึงโมเดลและเอเจนต์ AI ของตน เพื่อขับเคลื่อนงานใน 3 ด้านหลัก คือ การป้องกัน (Prevent) การตรวจจับ (Detect) และการตอบสนอง (Respond)

Prevent ปิดประตูไม่ให้โมเดลตกอยู่ในมือผิด

ด้านการป้องกัน DeepMind วางกระบวนการความปลอดภัยไว้ 4 ขั้นตอนสำหรับโมเดลอย่าง Gemini เพื่อให้ปลอดภัยและยังเป็นประโยชน์กับผู้เชี่ยวชาญจริง ได้แก่ การจำลองภัยคุกคาม (Threat Modeling) การประเมินความเสี่ยง (Evaluations) การวางมาตรการลดความเสี่ยง (Mitigations) และการเฝ้าติดตาม (Monitoring) โดยทำงานใกล้ชิดกับนักชีววิทยาและผู้เชี่ยวชาญด้านความมั่นคงทั้งภายในบริษัทและพันธมิตรภายนอก เพื่อทำความเข้าใจภัยที่อาจเกิด ทดสอบโมเดลกับภัยเหล่านั้น แล้วสร้างเกราะป้องกันที่แข็งแรงเข้าไปในตัวโมเดล

ไฮไลต์ที่น่าสนใจคือความพยายามนำเทคโนโลยีลายน้ำดิจิทัล (SynthID) ซึ่งเดิมใช้ฝังลายน้ำในคอนเทนต์ที่ AI สร้างขึ้น มาปรับใช้กับโลกชีววิทยา แนวคิดคือการช่วยให้ผู้ให้บริการสังเคราะห์ DNA สามารถคัดกรองลำดับพันธุกรรมที่ AI สร้างขึ้นและอาจมีความเสี่ยงได้ก่อนที่จะผลิตออกมาเป็นชิ้นงานจริง

Detect จับสัญญาณการระบาดให้เร็วและถูกลง

ด้านการตรวจจับ เป้าหมายคือทำให้การเฝ้าระวังเชื้อก่อโรค (Pathogen Surveillance) มีต้นทุนถูกลงและได้ผลเร็วขึ้น ตัวอย่างที่ชัดที่สุดคือเอเจนต์ AlphaEvolve ที่นำมาช่วยปรับปรุงอัลกอริทึมสำหรับผลิตและวิเคราะห์ข้อมูลการถอดรหัสพันธุกรรมแบบเมตาจีโนม (Metagenomic Sequencing) ผลลัพธ์คือการวิเคราะห์ DNA ทำได้เร็วและแม่นยำขึ้น ทำให้การไล่ตามร่องรอยโรคระบาดทั่วโลกในสเกลใหญ่มีต้นทุนถูกลงอย่างมีนัยสำคัญ

นอกจากนี้ทีมงานยังกำลังสำรวจว่าเทคโนโลยีอย่าง AlphaGenome และการอธิบายหน้าที่ของโปรตีน (Protein Function Annotation) จะนำมาใช้ตรวจจับและระบุลักษณะเชื้อก่อโรคจากข้อมูลลำดับพันธุกรรมได้อย่างไร ซึ่งจะช่วยให้มองเห็นรูปแบบแปลกใหม่และภัยคุกคามที่เพิ่งก่อตัวได้เร็วกว่าวิธีการแบบเดิม

Respond ออกแบบวัคซีนแข่งกับเวลา

ด้านการตอบสนองคือจุดที่ DeepMind ต่อยอดจากผลงานของ AlphaFold โดยตรง ด้วยการเปิดให้นักวิจัยที่ไว้วางใจได้เข้าถึงระบบ AI รุ่นล่าสุด เพื่อเร่งการออกแบบวัคซีนและมาตรการรับมืออื่น ๆ ทั้งสำหรับภัยที่รู้จักอยู่แล้วและภัยชนิดใหม่ที่ไม่เคยเจอมาก่อน

ในฝั่ง Isomorphic Labs ได้ตั้งหน่วยงานเฉพาะกิจขึ้นมาเพื่อนำเครื่องมือออกแบบยา IsoDDE ไปใช้อย่างรวดเร็วในการออกแบบมาตรการทางการแพทย์ ทั้งรับมือการระบาดที่เกิดตามธรรมชาติและความเสี่ยงที่อาจเกิดจากการใช้ AI ขั้นสูงในทางที่ผิด โดยทำงานร่วมกับรัฐบาลและหน่วยงานสาธารณสุขระดับโลก เพื่อพัฒนากลยุทธ์การวินิจฉัยและการรักษาที่หลากหลาย ทั้งนี้ Isomorphic Labs เป็นบริษัทที่ Demis Hassabis ก่อตั้งขึ้นในปี 2021 และเพิ่งปิดรอบระดมทุน Series B มูลค่า 2.1 พันล้านดอลลาร์เมื่อเดือนพฤษภาคม 2026 ซึ่ง BioSpace ระบุว่าเป็นดีลระดมทุนด้านเทคโนโลยีชีวภาพที่ใหญ่เป็นอันดับสองในประวัติศาสตร์ อีกทั้งยังมีความร่วมมือออกแบบยากับ Novartis และ Eli Lilly อยู่แล้ว

เมื่อบริษัท AI ยอมไม่ปล่อยโมเดล ถ้าคุมความเสี่ยงไม่ได้

DeepMind ย้ำว่างานทั้งหมดนี้เป็นความพยายามระยะยาวที่ซับซ้อน และเป็นส่วนหนึ่งของแนวทางกว้างขึ้นในการบริหารความเสี่ยงด้านเคมี ชีวภาพ รังสี และนิวเคลียร์ (Chemical, Biological, Radiological and Nuclear: CBRN) ซึ่งสอดคล้องกับมาตรการลดความเสี่ยงเชิงรุกและระเบียบการประเมินอย่างเข้มงวดภายใต้กรอบความปลอดภัยของโมเดลแนวหน้า (Frontier Safety Framework) ของบริษัท

ที่น่าสนใจคือท่าทีของผู้บริหาร รายงานบทสัมภาษณ์พิเศษของ Reuters ระบุว่า Helen King รองประธานฝ่าย Responsibility ของ Google DeepMind ยืนยันจุดยืนไว้อย่างชัดเจนว่า 'หากเราพบว่าโมเดลกำลังเข้าใกล้ระดับความสามารถที่เป็นอันตราย และเรายังไม่มีมาตรการป้องกันที่เหมาะสม เราก็จะไม่ปล่อยโมเดลนั้นออกมา' สะท้อนว่าบริษัทพร้อมชะลอการเปิดตัวโมเดลหากยังคุมความเสี่ยงไม่ได้ ด้าน Owen Larter ผู้อำนวยการอาวุโสฝ่ายนโยบาย Frontier AI และกิจการระหว่างประเทศ เสริมว่าห้องแล็บ AI ระดับแนวหน้าต่างเห็นตรงกันว่าต้องมีการทดสอบอย่างเข้มงวดก่อนปล่อยโมเดลออกสู่สาธารณะ

DeepMind และ Isomorphic Labs ประกาศว่าจะทำงานอย่างเปิดกว้างและร่วมมือกับห้องแล็บด้านความมั่นคงทางชีวภาพ รัฐบาล และชุมชนวิทยาศาสตร์ในวงกว้าง พร้อมเปิดรับพันธมิตรใหม่เพิ่มเติม ความเคลื่อนไหวครั้งนี้จึงไม่ใช่แค่การเปิดตัวเครื่องมือใหม่ แต่คือการวางตำแหน่งให้ AI เป็นทั้งเกราะและดาบในสมรภูมิความมั่นคงทางชีวภาพ ก่อนที่วันหนึ่งความสามารถแบบเดียวกันนี้จะตกไปอยู่ในมือของผู้ที่ตั้งใจใช้มันสร้างภัยแทนที่จะป้องกัน

ที่มา: Google DeepMind, Reuters, BioSpace, BioPharma Dive