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人工基因组

领先图像©Shuo / Adobe Stock

研究人员已经教会人工智能制造人工基因组,这可能克服了如何保护人类遗传信息的问题,同时也积累了足够的DNA用于研究。

生成对抗网络(GANs)让两个神经网络相互对抗,以产生新的、合成的数据,这些数据非常好,可以当作真实数据。这样的例子在网络上随处可见——生成图片和视频。这个城市并不存在”)。人工智能甚至可以产生令人信服的效果新闻文章,食物的博客,或人脸(看一看在这里看一份甘斯创造的所有奇奇怪怪的完整清单)。

现在,爱沙尼亚的研究人员正在对人类DNA进行更深入的研究。他们创造了一种算法,可以反复生成不存在的人的遗传密码。

人类DNA Deepfaking

这看起来可能很简单——随机混合组成遗传密码的字母A、T、C和G——瞧,这就是人类遗传序列。但不是任何随机的字母组合都能起作用。人工智能需要在分子水平上理解人类。这个人工智能已经解决了这个问题。

就像这是一种深度造假的人工基因组,是对一个可以存活的人的令人信服的复制——研究人员认为,一个真正可能存在但实际上不存在的人。

最重要的是,它们可以在基因研究中发挥重要作用。

人工基因组是一个令人信服的克隆人——研究人员相信,一个真正的人类可以但不存在。

研究小组在他们的研究报告中写道:“(基因研究)已知的一个限制是,由于担心侵犯个人隐私,对许多基因数据库的访问减少。”发表公共科学图书馆遗传学。

研究小组报告称,这些“人工基因组”与真实基因组的模仿程度如此之高,以至于无法区分。但由于它们不是真实的,研究人员可以挖掘数据,而不必担心隐私问题。他们可以对基因组进行实验,而不需要真正的人提供他们的私人信息。

保护遗传信息背后的人的隐私具有挑战性,常常会限制研究人员使用DNA的方式以及他们分享数据集的意愿。但是有了人工基因组,研究人员就不用担心这些道德隐私问题了。

假装你不完全理解的东西

使用甘斯生成合成基因组的过程与深度伪造人脸不同。人脸是我们都很熟悉的东西,并且有无数的例子可以用来训练AI。

但是,关于DNA和基因组还有太多的东西仍然是一个谜。

生物科技公司Inscripta负责哺乳动物商业领域和软件战略的副总裁迪安娜·丘奇(Deanna Church)说:“我最初的看法是,这很有趣,但我不确定我现在看到的研究有什么实际意义。”告诉未来主义。

“仅仅因为你不能在计算上区分这些生成的基因组和真实的基因组,并不意味着它们真的保存了重要的功能基序和域——这其中有很多我们仍然不了解。”

即使人工基因组解决了基因研究中的隐私障碍,它们也可能引发一些新的担忧。

“在近期内,坏人将更容易创造出经得起最严格审查的假角色。这并不是说我们设想一个骗子需要提供他们基因组的伪造副本的场景,而是在未知的未知中,安全漏洞往往增长最快。”《下一个网》中的特里斯坦·格林。

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