ความกังวลเกี่ยวกับ "ภัยพิบัติอาวุธชีวภาพที่มาจาก AI" ทวีความรุนแรงขึ้นอย่างเห็นได้ชัดในช่วงหลัง ท่ามกลางขีดความสามารถของ Generative AI ที่พัฒนาอย่างต่อเนื่อง โดยก่อนหน้านี้ ผู้บริหารของบริษัท AI หลายแห่งเรียกร้องให้เพิ่มความเข้มงวดในการกำกับดูแลการผลิตดีเอ็นเอสังเคราะห์ ขณะที่นักวิจัยจาก Stanford University และ Arc Institute ได้สาธิตให้เห็นว่า AI สามารถออกแบบจีโนมของไวรัสชนิดใหม่ได้ ซึ่งทำให้การอภิปรายเกี่ยวกับ "AI สร้างเชื้อก่อโรคร้ายแรง" ขยายตัวมากขึ้น
อย่างไรก็ตาม นักวิทยาศาสตร์หลายคนเชื่อว่าภัยคุกคามจริงจาก AI ในด้านอาวุธชีวภาพยังคงมีจำกัดในขณะนี้ โดยนักวิจัยระบุว่า AI ทำหน้าที่คล้ายเครื่องมือเร่งการค้นหาและจัดระเบียบข้อมูล แต่ไม่ได้เปลี่ยนแปลงอุปสรรคสำคัญของการพัฒนาอาวุธชีวภาพแต่อย่างใด อุปสรรคที่แท้จริงยังคงอยู่ที่ขั้นตอนการทดลอง ซึ่งรวมถึงการจัดหาชิ้นส่วนยีน การประกอบจีโนมทั้งชุดขึ้นจากศูนย์ การทดสอบว่าสามารถติดต่อสู่มนุษย์และแพร่ระบาดในกลุ่มประชากรได้หรือไม่ รวมถึงวัตถุดิบ อุปกรณ์ และความเชี่ยวชาญเฉพาะทางที่ต้องใช้ควบคู่กัน
ภัยคุกคามจาก AI ในการพัฒนาอาวุธชีวภาพยังคงมีจำกัด
เมื่อพิจารณาในมิติของการปฏิบัติงานในห้องปฏิบัติการ AI ยังคงไม่สามารถดำเนินกระบวนการที่เกี่ยวข้องได้ด้วยตัวเองในปัจจุบัน ผู้บริหารของบริษัทเทคโนโลยีชีวภาพ Ginkgo Bioworks ระบุว่า แม้ AI จะสามารถมีส่วนร่วมในขั้นตอนการทดลองได้ แต่ยังคงต้องอาศัยมนุษย์จัดหาอุปกรณ์ สารเคมี และการสนับสนุนด้านการปฏิบัติงาน ซึ่งการตรวจสอบบุคลากรถือเป็นข้อจำกัดสำคัญ ขณะที่ผู้เชี่ยวชาญบางส่วนมองว่า แม้ในอนาคตจะมี AI อเนกประสงค์ที่ทรงพลังยิ่งขึ้น นักวิจัยมนุษย์ยังสามารถรับมือได้ผ่านการพัฒนาวัคซีนและระบบเฝ้าระวังควบคุมป้องกัน
ในอีกมุมมองหนึ่ง มีคำเตือนว่าสิ่งที่ควรจับตามองในระยะสั้นมากกว่า ไม่ใช่การที่ AI ก่อเหตุโจมตีทางชีวภาพโดยลำพัง แต่คือความเสี่ยงที่ผู้ไม่หวังดีจะนำ AI ไปใช้ ผู้เชี่ยวชาญที่เกี่ยวข้องเห็นว่าแม้ห้องปฏิบัติการอัตโนมัติเต็มรูปแบบจะยังไม่แพร่หลาย แต่ AI อาจลดอุปสรรคบางส่วนในด้านการบูรณาการข้อมูล การแบ่งย่อยภารกิจ และการช่วยเหลือการปฏิบัติงาน จึงไม่อาจละเลยความเป็นไปได้ที่จะถูกนำไปใช้ในการก่อการร้ายทางชีวภาพ ขณะที่นักวิจัยอีกกลุ่มหนึ่งชี้ว่าอาวุธชีวภาพไม่ใช่วิธีโจมตีที่มีประสิทธิภาพสูง อุปสรรคสำคัญอยู่ที่การผลิตอย่างแม่นยำและขยายขนาด ตลอดจนการควบคุมการแพร่กระจาย ซึ่งความซับซ้อนในทางปฏิบัติมักสูงกว่าวิธีโจมตีแบบดั้งเดิม