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Un'AI per farmaci girata al contrario: 40.000 molecole tossiche in meno di sei ore. Il caso però è del 2022

Marco Camisani Calzolari riprende un esperimento reale, senza però datarlo. Lo studio è di Fabio Urbina, Filippa Lentzos, Cédric Invernizzi e Sean Ekins, pubblicato su Nature Machine Intelligence il 7 marzo 2022. Il modello, addestrato a cercare molecole terapeutiche scartando quelle tossiche, è stato fatto girare con il criterio invertito: in meno di sei ore ha prodotto 40.000 composti, fra cui il VX e altri agenti chimici di guerra già noti, oltre a molecole nuove previste come più tossiche del VX.

Due passaggi della descrizione vanno corretti. L'esperimento non è nato in un pomeriggio: lo aveva chiesto lo Spiez Laboratory, l'istituto federale svizzero per la protezione NBC, per la conferenza Convergence 2021. E non girava su un computer qualunque: gli autori scrivono di avere usato il proprio server interno, senza indicarne la potenza. Nessuna molecola è mai stata sintetizzata.

Quello che regge, ed è la frase degli autori, è che si possono cancellare le molecole generate ma non la conoscenza di come rifarle. Il resto del contenuto, cioè i software che decidono da soli dentro le aziende con permessi troppo larghi, le armi che arrivano all'operatore con la scelta già pronta, e la concentrazione su pochi modelli che sbagliano uguale dappertutto, è la lettura di chi scrive: sono argomenti, non fatti misurati, e restano attribuiti a lui.

FontePost dal network LinkedIn, ripreso nei temi e non nelle parole. Verifica indipendente: Urbina, Lentzos, Invernizzi, Ekins, «Dual use of artificial-intelligence-powered drug discovery», Nature Machine Intelligence, 7 marzo 2022. Corretti due passaggi: l'hardware, che nello studio è un server interno e non un normale computer, e la data del caso, assente nel contenuto originale.