एआई ने बनाए 16 जीवित वायरस, जो पहले कभी मौजूद नहीं थे

यह किसी ज्ञात वायरस में बदलाव करने, यहाँ कोई जीन बदलने या वहाँ कोई अनुक्रम छोटा करने का मामला नहीं था। बीबीसी, सीएनएन, द न्यूयॉर्क टाइम्स, वायर्ड, एबीसी और साइंटिफिक अमेरिकन में प्रकाशित खबरों के मुताबिक, दावा यह है कि पहली बार एआई ने पूरे जीनोम सफलतापूर्वक डिज़ाइन किए⁠2⁠3⁠5⁠7⁠8। इस काम के केंद्र में मौजूद एआई मॉडल का नाम Evo है। खबरों में इसे Evo 2 बताया गया है। इसे डीएनए डेटा पर प्रशिक्षित किया गया, ताकि यह आनुवंशिक कोड के पैटर्न सीखे और फिर पूरी तरह नए वायरल जीनोम तैयार करे⁠3⁠5⁠6। इसके बाद वैज्ञानिकों ने उन डिज़ाइनों का संश्लेषण किया और प्रयोगशाला में जाँचा कि क्या वे संक्रमण फैला सकते हैं, अपनी प्रतिकृति बना सकते हैं और मार सकते हैं⁠2⁠4⁠7।

जिन डिज़ाइनों को बनाया और परखा गया, उनमें से 16 ने शुरू से अंत तक काम किया⁠2⁠3⁠5⁠7⁠8। सीएनएन के मुताबिक, लगभग 300 की जाँच की गई⁠4। यह अनुपात मायने रखता है, क्योंकि इससे एक साथ दो बातें सामने आती हैं। जीवविज्ञान की भविष्यवाणी के मुताबिक, एआई के ज़्यादातर अनुमान विफल रहे। लेकिन विधि के वास्तविक होने, केवल सैद्धांतिक न होने को साबित करने के लिए पर्याप्त डिज़ाइन सफल हुए। लाखों जीनोम की कल्पना करके उनमें से 16 जीवित जीनोम तैयार कर सकने वाली प्रणाली भविष्यवाणी से निर्माण के चरण तक पहुँच गई है।

जो जीवित रहे, वे बैक्टीरियोफेज थे—ऐसे वायरस जो E. coli समेत बैक्टीरिया को संक्रमित करके मारते हैं⁠2⁠4⁠6⁠11। यह विवरण तत्काल वैज्ञानिक महत्व और उसकी सीमाओं—दोनों को परिभाषित करता है। इस प्रयोग की घोषणा किसी मानव रोगजनक के निर्माण के रूप में नहीं की गई थी। इसे बैक्टीरिया का पीछा करने वाले फेज़ के निर्माण के रूप में घोषित किया गया था। स्टैनफोर्ड के शोधकर्ताओं ब्रायन ही और अदिति मर्चेंट के मुताबिक, E. coli को मारने के लिए तैयार किए गए डिज़ाइनों के प्रयोगशाला परीक्षणों के नतीजे अपेक्षाओं से बेहतर रहे⁠3⁠6।

खबरों में ही और मर्चेंट के नाम बार-बार आते हैं⁠3⁠5⁠6। उनके नतीजे उस निकट भविष्य के सबसे ठोस उपयोग की ओर इशारा करते हैं जिस पर स्रोत सहमत हैं: एंटीबायोटिक-प्रतिरोधी बैक्टीरिया से लड़ने के नए तरीके⁠4⁠6⁠8⁠11। चिकित्सा जगत लंबे समय से फेज़ में दिलचस्पी रखता आया है, क्योंकि वे बैक्टीरिया को एंटीबायोटिक से बिल्कुल अलग तरीके से मारते हैं। यदि एआई माँग के अनुसार नए फेज़ तैयार कर सके, तो सिद्धांततः शोधकर्ता उन बैक्टीरियल उपभेदों को मारने के लिए डिज़ाइन बना सकते हैं जिन पर दवाएँ बेअसर होती हैं, संक्रमण का पता लगाने वाले नैदानिक उपकरण विकसित कर सकते हैं और जैव-प्रौद्योगिकी तथा जीन-चिकित्सा के नए घटक बना सकते हैं। इसी संभावना के कारण समर्थक Evo को केवल डीएनए पढ़ने वाला नहीं, बल्कि जीवविज्ञान के लिए डिज़ाइन इंजन मानते हैं।

द इंडिपेंडेंट ने जनता की प्रतिक्रिया का सार यह बताते हुए दिया कि इससे बराबर मात्रा में उम्मीद और भय पैदा होता है⁠10। यह वाक्य लोगों के ज़ेहन में रह गया, क्योंकि अध्ययन खुद ऐसी प्रतिक्रिया को आमंत्रित करता है। शोधपत्र में कहा गया है कि यह क्षमता जैवसुरक्षा, सुरक्षा और जैव-नियंत्रण से जुड़ी चिंताएँ पैदा करती है⁠3⁠8⁠10। साइंटिफिक अमेरिकन ने बताया कि कुछ वैज्ञानिकों का कहना है कि इस तकनीक का दुरुपयोग हो सकता है⁠3। वायर्ड ने चिंता जताई कि तकनीक नियमन से आगे निकल सकती है⁠8। सत्यापित खबरों में कोई यह नहीं कहता कि ये खास 16 फेज़ लोगों के लिए खतरा हैं। चिंता उस बात को लेकर है जो यह विधि साबित करती है: सॉफ्टवेयर किसी जीनोम की कल्पना कर सकता है और फिर प्रयोगशाला में लोग उसे जीवित बना सकते हैं।

समयरेखा संक्षिप्त है। शोधपत्र साइंस में प्रकाशित हुआ और इसकी घोषणा गुरुवार, 6 अगस्त, 2026 को की गई⁠2⁠7⁠10। 6-8 अगस्त, 2026 के दौरान बीबीसी, सीएनएन, द न्यूयॉर्क टाइम्स, वायर्ड, फोर्ब्स, एबीसी और साइंटिफिक अमेरिकन में इस पर खबरें प्रकाशित हुईं⁠2⁠3⁠4⁠5⁠6⁠7⁠8⁠9। इस रफ्तार से पता चलता है कि यह दावा कितना असामान्य है। एआई का इस्तेमाल प्रोटीन के आकार की भविष्यवाणी करने, बदलाव सुझाने और डीएनए की छानबीन करने में किया गया है। लेकिन शुरू से एक पूरा, कार्यशील वायरल जीनोम डिज़ाइन करना और उसे अपनी प्रतिकृति बनाते देखना एक अलग ही सीमा है, और स्रोत इसे पहली बार हुआ काम बताते हैं⁠2⁠4⁠7।

इस मामले में एक स्पष्ट मतभेद है, और पाठकों को इसके बारे में जानना चाहिए, न कि इसे छिपा दिया जाए। फोर्ब्स Evo को OpenAI का कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल बताता है⁠9, जबकि अन्य खबरें इसका श्रेय स्टैनफोर्ड और आर्क इंस्टीट्यूट के शोधकर्ताओं को देती हैं⁠3⁠5⁠6। मॉडल की उत्पत्ति को लेकर स्रोतों में मतभेद है। इस बात पर सहमति है कि यह काम कहाँ हुआ और प्रकाशित हुआ—स्टैनफोर्ड यूनिवर्सिटी और आर्क इंस्टीट्यूट में, 6 अगस्त को साइंस में—और इससे क्या हासिल हुआ: 16 जीवित वायरस⁠2⁠4⁠7।

सुरक्षा उपायों को लेकर भी यही सावधानी लागू होती है। वायर्ड ने विज्ञान की तुलना में नियमन के पीछे छूटने की चिंताओं का उल्लेख किया है, लेकिन उपलब्ध स्रोतों में जीवित, एआई-निर्मित वायरसों के लिए किसी विशिष्ट लागू सुरक्षा उपाय की पुष्टि नहीं होती⁠8। यह अनुपस्थिति भी उतनी ही खबर है जितने वे वायरस। यह विधि प्रकाशित हो चुकी है। इसकी व्यवहार्यता का प्रमाण सार्वजनिक है। इससे जुड़े मानवीय दाँव—एक ओर दवा-प्रतिरोध के खिलाफ संभावित चिकित्सकीय लाभ और दूसरी ओर यह जोखिम कि जानबूझकर दुरुपयोग या अनजाने में वायरस का बाहर फैलना निगरानी से आगे निकल जाए—खबरों में अब भी अनसुलझे हैं।

इसमें शोधकर्ताओं को नकल करने के लिए किसी जीवित नमूने से शुरुआत करने की जरूरत नहीं पड़ी। उन्होंने डेटा से शुरुआत की, जीनोम तैयार करने के लिए एक मॉडल को प्रशिक्षित किया, संभावित डिज़ाइनों का संश्लेषण किया और संक्रमण को कसौटी बनने दिया⁠2⁠4⁠7। अधिकांश विफल रहे। 16 विफल नहीं हुए⁠2⁠3⁠5⁠7⁠8। जीवविज्ञान में, यही सिमुलेशन और जीव के बीच का अंतर है—स्क्रीन पर दिखने वाले सुझाव और प्रयोगशाला की डिश में पुष्टि होने वाली चीज़ के बीच का अंतर।