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細思極恐!英美用AI造出未知病毒,人造生命成真,進化論要改寫?

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如果說ChatGPT是在模仿人類說話,那么現(xiàn)在,AI已經(jīng)開始模仿上帝造物了。

2026年1月26日,多家外媒報道,英國初創(chuàng)公司Genyro、美國Arc研究所、斯坦福大學和加州理工學院的科學家們實現(xiàn)了一項令人背脊發(fā)涼的突破:

他們利用一個名為Evo2的AI模型,從零開始,憑空設(shè)計并合成了一種自然界從未存在過的病毒——Evo-Φ2147。

它有生命(能感染、能復制),它有殺傷力(能殺死細菌),更可怕的是,它的殺戮效率比自然進化的病毒還要高出25%!

地球用了40億年才進化出的生命法則,被AI用了幾天時間就破解了。



01、上帝的權(quán)限,被AI破解了

在此之前,人類對基因的操作大多是“剪切粘貼”——把A生物的基因剪一段貼給B生物。

但這一次,性質(zhì)完全變了。

Evo2 就像是一個生物版的ChatGPT

科學家給它喂了9萬億個基因數(shù)據(jù)(ATCG),讓它學習生命的語言。

然后,科學家給它下達了一個指令:“給我設(shè)計一個能殺大腸桿菌的病毒!

AI沒有抄襲,它開始了“原創(chuàng)”。

它吐出了一串長達5386個字符的DNA代碼。

這串代碼在自然界中找不到任何雷同,它是AI根據(jù)自己對生命的理解“想象”出來的。

科學家把這串代碼打印出來,放進細菌里。

奇跡(或者說噩夢)發(fā)生了:這些代碼真的活了!它們組裝成了病毒,開始瘋狂攻擊大腸桿菌。



02、62小時 vs 42天:人類輸?shù)靡凰?/p>

這種“造物能力”到底有多強? 為了讓你直觀感受這種降維打擊,研究人員給出了一個令人震撼的對比數(shù)據(jù):

回想2020年,Moderna公司用了42天才設(shè)計出第一批針對新冠病毒的mRNA疫苗序列,當時這被譽為人類歷史上的“光速”。但如果當時擁有這項AI技術(shù),這個過程只需要—— 62小時!

不到3天時間。這意味著,AI可以在病毒還沒跑出城市之前,就把解藥“算”出來。

它不僅讀懂了生命,更以一種人類無法企及的速度,重寫了生命的時間表



03、殺手進化:比自然界更強

更讓人細思極恐的是AI作品的“強度”。

自然界的病毒是經(jīng)過億萬年優(yōu)勝劣汰進化出來的,理論上已經(jīng)是“完美殺手”。

但在AI設(shè)計的病毒面前,它們顯得太慢了。

實驗數(shù)據(jù)顯示:

AI設(shè)計的Evo-Φ2147病毒,在殺死大腸桿菌的速度上,比自然界的野生病毒還要快25%

而且,它還展現(xiàn)出了驚人的反耐藥性——即使細菌進化出了盾牌,AI病毒也能通過重組,迅速撕開防線。

AI仿佛在嘲笑大自然:你的進化太慢了,看我的!



04、天使還是魔鬼?

這項技術(shù)的初衷是極好的。

面對日益嚴重的“超級細菌”危機,現(xiàn)有的抗生素已經(jīng)快失效了。AI設(shè)計的噬菌體(專門吃細菌的病毒)可能是人類最后的救命稻草。

它甚至可以被用來設(shè)計癌癥疫苗,把研發(fā)周期從幾個月縮短到幾天。

但是,硬幣的另一面是深淵。

如果AI能設(shè)計出殺細菌的病毒,那它能不能設(shè)計出殺人的病毒?

如果AI能在62小時內(nèi)造出疫苗,那恐怖分子是否也能在62小時內(nèi),用一臺電腦制造出比天花、埃博拉更恐怖的基因武器

雖然研究團隊強調(diào),他們在訓練數(shù)據(jù)中刻意剔除了人類病毒,給AI加了“思想鋼印”。

但我們都知道,越獄一個AI模型,往往只需要一句提示詞。



05、進化的新紀元

Genyro公司的創(chuàng)始人Adrian Woolfson博士說了一句意味深長的話:

在過去的40億年里,地球生命的進化全靠“試錯”(自然選擇)。但從今天起,自然進化多了一個聯(lián)合作者——AI。

這或許是生物學最偉大的時刻,也可能是人類最危險的時刻。

當我們在為AI的智慧歡呼時,別忘了那句老話:

任何足夠先進的科技,都與魔法無異。

而魔法,往往伴隨著代價。

轉(zhuǎn)發(fā)這篇文章!讓更多人看到科技的雙刃劍。你認為,我們該給AI造物的權(quán)限加上一把鎖嗎?

參考資料:

  • Hunter, W. (2026). Lab–grown LIFE takes a major step forward – as scientists use AI to create a virus never seen before. Daily Mail.
  • King, S. H., et al. (2025). Generative design of novel bacteriophages with genome language models. bioRxiv. DOI: 10.1101/2025.09.12.675911.

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