Agenci AI dorównują ludziom w naukowych procesach badawczych

Międzynarodowy raport na temat bezpieczeństwa AI 2026: Systemy dorównują obecnie ludzkim ekspertom w badaniach biologicznych

Systemy AI ogólnego przeznaczenia oficjalnie osiągnęły próg, na którym mogą dorównać ludzkim osiągnięciom w złożonych procesach badawczych w dziedzinie biologii, zgodnie z przełomowym Międzynarodowym raportem na temat bezpieczeństwa AI 2026. Badanie, zlecone podczas historycznego szczytu w Bletchley Park i prowadzone przez Yoshuę Bengio, ujawnia, że pionierskie modele są obecnie zdolne do pełnienia roli „współnaukowców” w naukach przyrodniczych. Postęp ten oznacza krytyczną zmianę w możliwościach technicznych, przesuwając AI z roli prostego narzędzia wspomagającego do wyrafinowanego agenta zdolnego do syntezy danych molekularnych i przyspieszania badań nad patogenami na poziomie zarezerwowanym wcześniej dla specjalistów ze stopniem doktora.

Badania te stały się konieczne ze względu na szybką i często nieprzewidywalną trajektorię rozwoju najnowocześniejszych modeli AI. W miarę jak systemy te coraz głębiej integrują się z gospodarką światową, 29 narodów reprezentowanych na szczycie w Bletchley – wraz z ONZ, OECD i UE – dążyło do wypracowania definitywnego konsensusu naukowego w sprawie pojawiających się zagrożeń. Poprzez syntezę dowodów od ponad 100 niezależnych ekspertów, raport zapewnia rygorystyczne podstawy empiryczne dla przyszłych regulacji, wychodząc poza dowody anegdotyczne w stronę udokumentowanych benchmarków możliwości i bezpieczeństwa AI.

Jakie są kluczowe wnioski dotyczące możliwości AI w Międzynarodowym raporcie na temat bezpieczeństwa AI 2026?

Międzynarodowy raport na temat bezpieczeństwa AI 2026 stwierdza, że AI ogólnego przeznaczenia osiągnęła parytet z ludzkimi ekspertami w badaniach biologicznych i jest coraz częściej wykorzystywana do działań przestępczych. Kluczowe ustalenia wskazują, że 23% wysokowydajnych biologicznych narzędzi AI wykazuje wysoki potencjał nadużyć, podczas gdy media syntetyczne generowane przez AI stają się niemal nieodróżnialne od rzeczywistości, stanowiąc poważne zagrożenie dla integralności informacji i bezpieczeństwa publicznego.

Poza benchmarkami biologicznymi raport skrupulatnie dokumentuje wzrost roli AI ogólnego przeznaczenia w tworzeniu mediów syntetycznych. Eksperci, w tym Stephen Casper i Yi Zeng, przyczynili się do sformułowania wniosków wykazujących, że generowanie tekstu, dźwięku i wideo do celów oszukańczych przeniosło się z obszaru ryzyka teoretycznego do codziennej rzeczywistości. Badanie zauważa, że choć zabezpieczenia techniczne stają się coraz solidniejsze dzięki wielowarstwowym strategiom obrony (defense-in-depth), wyrafinowani napastnicy wciąż omijają te zabezpieczenia z „umiarkowanie wysoką częstotliwością”, co wymusza przejście w stronę bardziej odpornych architektur bezpieczeństwa.

Ocena możliwości biologicznych jest szczególnie uderzająca. Panel ekspertów ustalił, że modele AI mogą obecnie pomagać w syntezie molekularnej i identyfikacji nowych patogenów z precyzją dorównującą badaczom. Ta zdolność podwójnego zastosowania – choć obiecująca dla odkrywania leków – stanowi bezprecedensowe wyzwanie dla sektora nauk przyrodniczych, ponieważ bariery wejścia do tworzenia niebezpiecznych czynników biologicznych są obniżane przez te same narzędzia, które mają służyć do leczenia chorób.

Czy według raportu agenci AI mogą realizować kompleksowe procesy naukowe?

Choć agenci AI przekroczyli progi eksperckie w konkretnych zadaniach badawczych, raport z 2026 roku wyjaśnia, że w pełni autonomiczne, kompleksowe (end-to-end) procesy naukowe nie zostały jeszcze w pełni zrealizowane. Obecnie AI działa jako „współnaukowiec”, przodując w generowaniu hipotez, złożonej analizie danych i projektowaniu eksperymentów, ale systemy te wciąż wymagają interwencji człowieka w zakresie fizycznego wykonania badań laboratoryjnych i strategicznego rozumowania na wysokim poziomie.

Metodologia zastosowana przez badaczy obejmowała testowanie pionierskich modeli AI (Frontier AI Models) pod kątem standardowych protokołów laboratoryjnych i benchmarków badawczych. Wyniki sugerują, że choć agent AI może zaprojektować złożony eksperyment i przewidzieć wyniki z dokładnością zbliżoną do ludzkiej, automatyzacja całego procesu naukowego w „pętli zamkniętej” pozostaje wyłaniającym się wyzwaniem. Álvaro Soto i inni autorzy podkreślili, że obecne ograniczenie leży w integracji oprogramowania AI z fizyczną robotyką oraz w niuansach rozwiązywania problemów wymaganych w rzeczywistych środowiskach biologicznych.

Pomimo tych ograniczeń raport ostrzega, że różnica ta szybko się zaciera. Automatyzacja generowania hipotez odnotowała już znaczący wzrost, umożliwiając badaczom eksplorację ogromnych przestrzeni chemicznych i biologicznych, które wcześniej były zbyt pracochłonne. Zdolność ta sugeruje, że w miarę poprawy integracji z robotyką laboratoryjną, przejście do w pełni autonomicznych odkryć naukowych może nastąpić wcześniej, niż przewidywali to dotychczas analitycy branżowi.

Co raport mówi o AI w kontekście cyberbezpieczeństwa i deepfake’ów?

Raport dokumentuje, że deepfake'i generowane przez AI są coraz bardziej realistyczne i trudne do wykrycia, przy czym odnotowano szczególny wzrost liczby spersonalizowanej pornografii typu deepfake wymierzonej w kobiety. W dziedzinie cyberbezpieczeństwa AI ogólnego przeznaczenia jest aktywnie wykorzystywana przez grupy przestępcze i podmioty powiązane z państwami do zwiększania skali i wyrafinowania ataków phishingowych oraz socjotechnicznych.

Integralność informacji jest zagrożona, ponieważ deepfake'i stają się podstawowym narzędziem dezinformacji. Panel, uwzględniając spostrzeżenia Gaëla Varoquaux, zauważył, że wyzwania techniczne w zakresie znakowania wodnego (watermarking) i wykrywania treści generowanych przez AI pozostają główną przeszkodą. Ponieważ narzędzia detekcyjne często pozostają w tyle za modelami generatywnymi, „wyścig zbrojeń” między twórcami a wykrywaczami jest obecnie przechylony na korzyść tych pierwszych, co prowadzi do „kryzysu rzeczywistości” w komunikacji cyfrowej.

W dziedzinie cyberbezpieczeństwa raport podkreśla przejście od ręcznej eksploatacji do wykrywania luk wspomaganego przez AI. Choć rola AI w faktycznym przeprowadzaniu ataków typu zero-day jest obecnie oceniana jako ograniczona, jej zdolność do automatyzacji fazy rozpoznania cyberataku pozwala mniej wykwalifikowanym podmiotom działać na poziomie zaawansowanych, trwałych zagrożeń (APT). Ryzyko systemowe polega na demokratyzacji wysokopoziomowych narzędzi hakerskich, co może prowadzić do wykładniczego wzrostu częstotliwości globalnych incydentów cybernetycznych.

Jak Yoshua Bengio i panel oceniali ryzyka biologiczne

Ocena ryzyk biologicznych została przeprowadzona poprzez rygorystyczną syntezę danych empirycznych i ćwiczenia typu red-teaming pod kierownictwem Yoshuy Bengio. Panel stwierdził, że te same modele, które służą do identyfikacji ratujących życie splotów białkowych, mogą zostać wykorzystane do identyfikacji toksycznych związków lub zwiększenia zjadliwości znanych patogenów, tworząc dylemat „podwójnego zastosowania”, dla którego obecnie brakuje globalnego standardu łagodzenia skutków.

Pod kierownictwem Yoshuy Bengio, Ekspercki Panel Doradczy skupił się na potencjale niewłaściwego wykorzystania biologicznego (Biological Misuse) modeli ogólnego przeznaczenia. Raport ujawnia, że wiele modeli „oduczyło się” filtrów bezpieczeństwa pod wpływem wyrafinowanych technik typu jailbreaking, umożliwiając użytkownikom dostęp do zastrzeżonych protokołów biologicznych. Ustalenie to doprowadziło do rekomendacji zaostrzenia „zarządzania mocą obliczeniową” oraz wdrożenia obowiązkowych audytów bezpieczeństwa dla każdego modelu wykazującego wysoki poziom biegłości w naukach przyrodniczych.

Aby określić ilościowo te ryzyka, badacze opracowali zestaw benchmarków empirycznych. Metryki te wykazały, że topowe modele AI mogą dostarczać instrukcji krok po kroku dotyczących syntezy substancji regulowanych. Panel podkreślił, że ryzyko nie jest jedynie teoretyczne; „bariera wiedzy”, która niegdyś chroniła wrażliwe dane biologiczne, jest kruszona przez łatwość, z jaką AI może syntetyzować rozproszone informacje w możliwe do wykonania instrukcje.

Perspektywy ekspertów: Yoshua Bengio i nauka o benchmarkingu

Yoshua Bengio podkreślił, że szybka trajektoria badań nad bezpieczeństwem AI musi dotrzymywać kroku wykładniczemu wzrostowi możliwości modeli. W jego ocenie raport z 2026 roku służy jako „naukowy kompas”, dostarczając dowodów potrzebnych decydentom do przejścia od działań reaktywnych do proaktywnych ram bezpieczeństwa, które wytrzymają pojawienie się następnej generacji modeli.

• Yoshua Bengio podkreślił konieczność międzynarodowej współpracy, aby zapobiec „wyścigowi na dno” w standardach bezpieczeństwa.
• Gaël Varoquaux opowiedział się za opracowaniem otwartych, przejrzystych benchmarków, aby zapewnić, że oceny bezpieczeństwa nie będą kontrolowane wyłącznie przez prywatne korporacje.
• Panel osiągnął konsensus, że „pojawiające się ryzyka”, takie jak autonomiczne wyznaczanie celów przez agentów AI, wymagają natychmiastowego i standaryzowanego monitorowania.

Wspólne stanowisko ekspertów jest takie, że era rozwoju typu „czarna skrzynka” musi się skończyć. Poprzez wprowadzenie rygorystycznej kontroli naukowej w fazach trenowania i wdrażania pionierskich modeli AI, panel dąży do stworzenia kultury przejrzystości. Raport podkreśla, że bez takiej przejrzystości społeczność globalna nie może dokładnie ocenić ryzyk systemowych stwarzanych przez nagłe pojawienie się nowych możliwości w systemach ogólnego przeznaczenia.

Mandat z Bletchley i globalny konsensus

Opracowanie tego raportu było bezpośrednim wynikiem Mandatu z Bletchley, porozumienia podpisanego przez 29 narodów w celu traktowania bezpieczeństwa AI jako globalnego dobra publicznego. Mandat ten zapewnił, że Ekspercki Panel Doradczy pozostał niezależny od wpływów politycznych i komercyjnych, co pozwoliło ponad 100 autorom na przedstawienie rzetelnego obrazu obecnego stanu technologii bezpieczeństwa AI i związanych z nią zagrożeń.

Metodologia raportu opierała się na podejściu multidyscyplinarnym, łączącym informatykę, etykę, biologię i nauki polityczne. To holistyczne spojrzenie było niezbędne do zrozumienia, w jaki sposób AI ogólnego przeznaczenia wchodzi w interakcje ze złożonymi systemami społecznymi i technicznymi. Zaangażowanie ONZ i OECD zapewniło, że wnioski mają zastosowanie w różnych środowiskach regulacyjnych, od wysoce uregulowanych rynków UE po szybko rozwijające się sektory technologiczne na Globalnym Południu.

Globalne skutki polityczne i przyszłość zarządzania AI

Oczekuje się, że wnioski z Międzynarodowego raportu na temat bezpieczeństwa AI 2026 wywołają nową falę działań regulacyjnych w ramach OECD i UE. Dostarczając wyraźnych naukowych dowodów na związek między możliwościami modeli a niewłaściwym wykorzystaniem biologicznym, raport daje organom regulacyjnym argumenty potrzebne do żądania rygorystycznych testów i protokołów typu „wyłącznik bezpieczeństwa” dla systemów przekraczających określone progi eksperckie.

Przyszłe iteracje serii szczytów AI Safety Summit będą wykorzystywać ten raport jako punkt odniesienia do pomiaru postępów. Kluczowym wnioskiem dla światowych liderów jest konieczność zapewnienia międzynarodowej przejrzystości w trenowaniu modeli. W miarę jak AI ewoluuje w stronę bardziej autonomicznych agentów naukowych, raport sugeruje, że okno czasowe na ustanowienie solidnego zarządzania zamyka się, co czyni ustalenia z 2026 roku kluczową mapą drogową dla nadchodzącej dekady rozwoju technologicznego.