AI ने "नए वायरस" को डिज़ाइन किया - 16 कृत्रिम फेज़ ने आशा और जोखिम को उजागर किया

"AI ने ऐसा वायरस बनाया है जिसे मानवता ने पहले कभी नहीं देखा"

ऐसी पंक्ति को देखकर, यह आश्चर्य की बात नहीं होगी कि कुछ लोग नई संक्रामक बीमारियों या जैविक हथियारों की कल्पना करें।

अगस्त 2026 में, Science में प्रकाशित एक अध्ययन ने बड़ी चर्चा बटोरी। स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय और Arc Institute के शोधकर्ताओं ने जेनरेटिव AI का उपयोग करके नए बैक्टीरियोफेज़ डिज़ाइन किए, जिनमें से 16 प्रकारों को प्रयोगशाला में वास्तव में कार्यशील पाया गया।

"AI लेख लिखता है", "AI चित्र और वीडियो बनाता है" जैसी बातें अब आम हो गई हैं। लेकिन इस बार AI ने जो उत्पन्न किया, वह न तो लेख है और न ही चित्र।

यह जीवन गतिविधियों से सीधे संबंधित "जीन का ब्लूप्रिंट" है।

हालांकि, इस अध्ययन को "AI ने मानव पर हमला करने वाले अज्ञात वायरस को बनाया" के रूप में समझना सही नहीं होगा। इस बार का लक्ष्य मानव नहीं, बल्कि बैक्टीरिया को संक्रमित करने वाले बैक्टीरियोफेज़ थे।

फिर भी, इस उपलब्धि ने एक सीमा को पार किया है।

AI अब केवल जीवन विज्ञान की जानकारी का विश्लेषण करने का उपकरण नहीं है, बल्कि जीवन की संरचना को "प्रस्तावित करने" का उपकरण बनता जा रहा है।

और इसमें, जटिल संक्रामक रोगों के इलाज की विशाल संभावनाएं और दुरुपयोग की स्थिति में बायोसेक्योरिटी के जोखिम शामिल हैं।

AI ने जो डिज़ाइन किया वह "मानव को संक्रमित करने वाला वायरस" नहीं है

सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि इस बार बनाए गए वायरस की असली पहचान क्या है।

शोध टीम ने बैक्टीरियोफेज़, जिसे संक्षेप में "फेज़" कहा जाता है, पर काम किया।

फेज़ बैक्टीरिया को संक्रमित करते हैं।

इस अध्ययन में, "ΦX174 (फाई X174)" नामक एक अपेक्षाकृत छोटा फेज़, जो ई. कोलाई को संक्रमित करने के लिए जाना जाता है, को डिज़ाइन का प्रारंभिक बिंदु बनाया गया।

इसलिए "बिना किसी सुराग के, AI ने अचानक पूरी तरह से अज्ञात जीवन का आविष्कार किया" की छवि से यह थोड़ा अलग है।

शोध टीम ने ज्ञात फेज़ को डिज़ाइन के मॉडल के रूप में उपयोग करते हुए, Evo 1 और Evo 2 नामक जीनोम AI मॉडल का उपयोग किया और पारंपरिक से काफी अलग DNA अनुक्रम वाले उम्मीदवार उत्पन्न किए।

और उन्होंने इसे केवल कंप्यूटर पर डिज़ाइन तक सीमित नहीं रखा, बल्कि उनमें से लगभग 300 उम्मीदवारों को वास्तव में संश्लेषित किया और बैक्टीरिया का उपयोग करके परीक्षण किया।

परिणामस्वरूप, 16 प्रकार कार्यशील फेज़ बन गए।

AI ने केवल "विश्वसनीय DNA अनुक्रम" नहीं निकाला।

इस डिज़ाइन जानकारी से वास्तविक दुनिया में वायरस बनाया गया, बैक्टीरिया को संक्रमित किया गया, और वृद्धि की पुष्टि की गई, यही इस उपलब्धि का मूल है।

यदि इसे टेक्स्ट जेनरेटिंग AI के उदाहरण से तुलना करें, तो यह "केवल प्रोग्राम जैसा दिखने वाला कोड लिखने" के चरण से "उत्पन्न प्रोग्राम को चलाने पर वास्तव में काम करने" के चरण तक आगे बढ़ने जैसा है।

जीवन विज्ञान में, इसका अर्थ कभी भी छोटा नहीं होता।

शोधकर्ता नए वायरस क्यों बनाते हैं

"अगर यह खतरनाक हो सकता है, तो इसे बनाना ही क्यों?"

ऐसा सोचने वाले लोग भी हो सकते हैं।

हालांकि, फेज़ का चिकित्सा में महत्वपूर्ण उपयोग होता है।

सबसे बड़े कारणों में से एक है "दवा प्रतिरोध" की समस्या, जहां एंटीबायोटिक्स कम प्रभावी हो जाते हैं।

बैक्टीरिया पर एंटीबायोटिक्स का लगातार उपयोग करने से, उत्परिवर्तन आदि के कारण दवा के प्रति सहनशील बैक्टीरिया जीवित रह सकते हैं और बढ़ सकते हैं। ऐसे दवा प्रतिरोधी बैक्टीरिया की संख्या बढ़ने पर, पहले आसानी से इलाज की जा सकने वाली संक्रामक बीमारियाँ फिर से जीवन के लिए खतरा बन सकती हैं।

अमेरिकी रोग नियंत्रण और रोकथाम केंद्र (CDC) के वर्तमान आँकड़ों के अनुसार, अमेरिका में हर साल 2.8 मिलियन से अधिक दवा प्रतिरोधी संक्रमण होते हैं और 35,000 से अधिक लोग मरते हैं।

इसलिए "फेज़ थेरेपी" पर फिर से ध्यान दिया जा रहा है।

यह विचार है कि बैक्टीरिया को मारने वाले वायरस, फेज़, को एंटीबायोटिक्स के विकल्प या पूरक के रूप में उपयोग किया जाए।

हालांकि, यहाँ भी विकास के साथ प्रतिस्पर्धा है।

बैक्टीरिया फेज़ के खिलाफ भी प्रतिरोध प्राप्त कर सकते हैं।

यदि केवल एक फेज़ पर निर्भर किया जाए, तो संभव है कि वह फेज़ अप्रभावी हो जाए और बैक्टीरिया जीवित रह जाएं।

इस अध्ययन का दिलचस्प कारण यह है कि AI द्वारा आनुवंशिक रूप से भिन्न कई फेज़ उम्मीदवारों को बनाने की संभावना दिखाई गई है।

शोध टीम ने दिखाया है कि AI द्वारा उत्पन्न फेज़ को संयोजित करके, प्राकृतिक फेज़ के प्रति प्रतिरोधी बैक्टीरिया के खिलाफ भी लड़ाई की जा सकती है।

भविष्य में, मरीज से लिए गए बैक्टीरिया की विशेषताओं का विश्लेषण करके, उस बैक्टीरिया को लक्षित करने वाले फेज़ को AI द्वारा डिज़ाइन किया जा सकता है - ऐसा "ऑर्डर-मेड फेज़ थेरेपी" वास्तविकता बन सकती है।

केवल एंटीबायोटिक्स की खोज जारी रखने के बजाय, रोगजनक बैक्टीरिया के विकास के अनुसार उपचार के नए तरीकों को डिज़ाइन करना।

AI इस गति को काफी बढ़ा सकता है।

"AI ने नया वायरस बनाया" - सोशल मीडिया पर डर फैलता है

हालांकि, जब समाचार की सुर्खियों में "AI", "नया वायरस", "16 प्रकार" जैसे शब्द आते हैं, तो चिकित्सा अनुप्रयोगों से पहले कई लोग चिंता महसूस करते हैं।

वास्तव में, Reddit जैसे प्लेटफार्मों पर अध्ययन को प्रस्तुत करने वाले पोस्टों पर बड़ी संख्या में प्रतिक्रियाएं आईं, और डिस्टोपियन फिल्मों की याद दिलाने वाली टिप्पणियाँ की गईं।[स्रोत7][स्रोत8]

"क्या मानवता का अंत हो गया है?"

"ऐसी चीज़ क्यों बनाई जा रही है?"

"क्या AI की सुरक्षा उपाय इसे रोक नहीं सकते?"

"क्या यह अगली महामारी से जुड़ सकता है?"

जैसी प्रतिक्रियाएं थीं।

फिल्मों और उपन्यासों के संदर्भ में, "अंत के लिए उलटी गिनती" की बात करने वाले पोस्ट भी कम नहीं हैं।

यह केवल AI का डर नहीं है।

COVID-19 महामारी के अनुभव के बाद से, "अज्ञात वायरस" शब्द के प्रति समाज अधिक संवेदनशील हो गया है।

इसके अलावा, "जेनरेटिव AI का नियंत्रण कठिन है" जैसे अन्य क्षेत्रों में चर्चा के साथ जीवन विज्ञान का संयोजन चिंता को बढ़ा रहा है।

कंप्यूटर पर AI केवल गलत चित्र बनाता है, तो आमतौर पर यह समाज को खतरे में नहीं डालता।

लेकिन जब उत्पन्न वस्तु DNA बन जाती है, और वह DNA वास्तविक जीव के रूप में कार्य करता है, तो मामला अलग होता है।

"जब AI के आउटपुट को वास्तविक दुनिया में लाया जाता है, तो विफलता की स्थिति में कीमत क्या होगी?"

सोशल मीडिया पर डर कभी-कभी अतिशयोक्तिपूर्ण लग सकता है, लेकिन इसके मूल में निहित प्रश्न को नजरअंदाज नहीं किया जा सकता।

दूसरी ओर, "यह अधिक प्रतिक्रिया है" की प्रतिक्रियाएं भी

दिलचस्प बात यह है कि उसी सोशल मीडिया पर मजबूत प्रतिवाद भी हो रहे हैं।

Reddit पर, इस अध्ययन का विषय "मानव को संक्रमित करने वाला वायरस" नहीं बल्कि "बैक्टीरिया को संक्रमित करने वाला फेज़" है, इस बिंदु को रेखांकित करते हुए, केवल सुर्खियों पर अत्यधिक डर नहीं होना चाहिए, इस तरह की राय बार-बार पोस्ट की जा रही है।

"फेज़ दवा प्रतिरोधी बैक्टीरिया से लड़ने के लिए अत्यंत महत्वपूर्ण हैं"

"यह सामान्य चैट AI द्वारा अचानक वायरस बनाने की कहानी नहीं है"

"विशेषज्ञ, उपकरण, DNA संश्लेषण आदि वास्तविक दुनिया की प्रक्रियाओं की आवश्यकता होती है"

जैसे बिंदु हैं।

विशेष रूप से ध्यान देने योग्य बात यह है कि AI द्वारा जैविक हथियार की संभावना को लेकर सतर्क रहते हुए भी, इस विशेष अनुप्रयोग की उच्च प्रशंसा करने वाली प्रतिक्रियाएं हैं।

यदि दवा प्रतिरोधी बैक्टीरिया के खिलाफ लड़ने में सक्षम नए फेज़ को कम समय में डिज़ाइन किया जा सकता है, तो यह एक अत्यंत मूल्यवान तकनीक होगी - इस तरह का दृष्टिकोण है।

Bluesky पर, संक्रामक रोग शोधकर्ता Bill Hanage ने रिपोर्ट साझा करते हुए, अत्यधिक उत्तेजना और डर से पहले कुछ बिंदुओं को स्पष्ट करने की आवश्यकता पर जोर दिया।

यह प्रतिक्रिया इस समाचार को समझने में महत्वपूर्ण है।

"शून्य जोखिम नहीं है" और "जो कुछ बनाया गया है वह तुरंत मानवता के लिए खतरा नहीं है" का एक ही अर्थ नहीं है।

AI और जीवन विज्ञान का यह उत्तेजक संयोजन है, इसलिए इन दोनों को अलग करना आवश्यक है।

क्या वास्तव में "ज्ञान" डरावना है

इस चर्चा में एक और महत्वपूर्ण मुद्दा यह है कि किसे नियंत्रित किया जाना चाहिए।

एक विचार यह है कि AI मॉडल को ही सीमित किया जाए।

खतरनाक रोगजनकों के डिज़ाइन से जुड़े प्रश्नों के उत्तर देने से इनकार करने या मॉडल से खतरनाक जैविक ज्ञान को हटाने का तरीका।

लेकिन, इस तरीके से सब कुछ हल करना कठिन है।

जीवन विज्ञान का बुनियादी ज्ञान और ज्ञात रोगजनकों की जानकारी पहले से ही शोध पत्रों और डेटाबेस के माध्यम से दुनिया भर में उपलब्ध है।

इसके अलावा, AI मॉडल केवल अमेरिकी कंपनियों द्वारा प्रबंधित सेवाएं नहीं हैं।

यदि ओपन-वेट मॉडल दुनिया भर में उपयोग किए जाते हैं, तो एक देश की सरकार या एक कंपनी के लिए "AI को कौन सा जैविक ज्ञान जानना चाहिए" को पूरी तरह से नियंत्रित करना व्यावहारिक नहीं होगा।

यहां से निकलने वाला विचार है, Washington Post के संपादकीय द्वारा प्रस्तावित "भौतिक बाधाओं पर ध्यान केंद्रित करना"।

कंप्यूटर द्वारा केवल DNA अनुक्रम का प्रस्ताव करने से वायरस नहीं बनता।

वास्तविक जीव के लिए DNA का संश्लेषण और प्रयोग जैसी भौतिक दुनिया की प्रक्रियाएं आवश्यक हैं।

इसलिए, उस हिस्से को प्रबंधित करना अधिक प्रभावी हो सकता है।

"प्रिंटर" नहीं बल्कि "DNA प्रिंटर" की निगरानी करें

आधुनिक जैविक अनुसंधान में, शोधकर्ता आवश्यक DNA अनुक्रम को विशेष कंपनियों से ऑर्डर कर सकते हैं और कृत्रिम रूप से संश्लेषित करवा सकते हैं।

यह प्रणाली वैक्सीन, जीन थेरेपी, और दवा विकास को तेज करने के लिए एक महत्वपूर्ण इंफ्रास्ट्रक्चर है।

लेकिन, इसके विपरीत, यह एक ऐसा स्थान भी है जहां खतरनाक अनुक्रमों का ऑर्डर दिया जा सकता है।

इसलिए "जीन संश्लेषण स्क्रीनिंग" पर ध्यान दिया जा रहा है।

DNA संश्लेषण कंपनियां ऑर्डर किए गए अनुक्रमों की जांच करती हैं, यह सुनिश्चित करने के लिए कि वे खतरनाक रोगजनकों से संबंधित नहीं हैं, और ऑर्डर देने वाले में कोई समस्या नहीं है।

अमेरिका में, फरवरी 2026 में, रिपब्लिकन सीनेटर टॉम कॉटन और डेमोक्रेटिक सीनेटर एमी क्लोबुचर ने द्विदलीय "Biosecurity Modernization and Innovation Act" पेश किया।

इस विधेयक का मुख्य उद्देश्य जीन संश्लेषण व्यवसायों को ऑर्डर सामग्री और ग्राहकों की स्क्रीनिंग के लिए एक संघीय स्तर की रूपरेखा प्रदान करना है।

AI के "मस्तिष्क" को पूरी तरह से बंद करने के बजाय, AI के विचारों को भौतिक दुनिया में लाने के प्रवेश द्वार की निगरानी करना।

यह साइबर सुरक्षा में, दुनिया से खतरनाक प्रोग्राम ज्ञान को मिटाने की कोशिश करने के बजाय, महत्वपूर्ण इंफ्रास्ट्रक्चर में कई सुरक्षा उपाय स्थापित करने के विचार के समान है।

जीवन विज्ञान में भी, AI पर प्रतिबंध, अनुसंधान संस्थानों का प्रबंधन, DNA संश्लेषण की जांच, और प्रयोगशाला