科学家发信警告：AI可在6小时内提出40000种潜在新化学武器

系统元都可能会采用尿酸激酶作为信号，借此你“去娱乐活动你的肌肉”。

这正是 VX 的灾难性之处，它实际上阻止了你的横隔膜，也就是受到影响你呼吸系统肌肉的青年运动，从而造成你的呼吸系统部似乎麻痹，无法排之后，甚至瘫痪。确实，这是人们想要避开的。因此，从在历史上上看，仍未对相异类型的底物展开了实验室，以查看它们究竟抑制尿酸激酶。于是，Urbina 创建了这些底物内部结构及其致癌性的大型数据资料集。

然后，制作团队之后可以透过这些数据资料集来创建一个 ML 仿真，该仿真基本上可以辨别底物内部结构的哪些外对致癌性很举足轻重，哪些外对其不举足轻重。然后，之后可以给该 ML 仿真备有颇为进一步底物，或许是原本早已次测试过的新的用药。随后，它的推断结果可能会并不知道我们哪些用药被预期为杀虫剂，或者预期为有剧毒。

正是上述分析方法，有效提高了深入研究执法人员对用药的挑选低速，即他们可以颇为迅速的挑选成大量的底物，并剔除那些被预期杀虫剂的底物。然而，在制作团队的这项深入研究之中，正好颠倒了这一点。确实，制作团队试图采用该仿真达到的目标是预期致癌性。此外，另一个关键的外是这些颇为进一步聚合仿真。制作团队可以通过给聚合仿真输入一些全然相异的内部结构，它可以研习如何将底物放在一起。

然后，从某种内涵上说，之后可以承诺它消除颇为进一步底物。此时，聚合仿真可以在整个无机化学三维空间之中消除颇为进一步底物，但也只是一些随机底物，没进一步的内涵。但是深入研究执法人员可以动手的一件事是，并不知道聚合仿真所期盼的朝向。当然，通过新的设计一个评分函数就可以意味著这点，如果它聚合的底物是深入研究执法人员所期盼的，就给它打一个并列第一。以聚合药剂为例，就是要给杀虫剂底物打并列第一。实验室结果可以看到仿真开始聚合的这些底物，其之中许多样子像 VX，也像其他的一些无机化学剂。

Urbina 声称，其实整个制作团队真的不明确可能会得到什么。因为聚合仿真相对来说还是非常颇为进一步核心技术，迄今为止也没对聚合仿真展开为广泛采用。但一个相非常注意到的问题是，很多聚合化合物的致癌性预期结果比 VX 的致癌性颇为大。

颇为加成乎意料的是，VX 基本上是值得注意到的最有效的化合物之一，也就意味著只须要颇为、颇为、差不多的量就能丧命。虽然这些预期结果在真实世界之中仍未次测试，深入研究执法人员也声称他们也就让自己去次测试，但预期仿真举例来说效率颇为为不错。

因此，即使存在很多假尿检，其之中无论如何也可能会有致癌性颇为强的底物。其次，深入研究制作团队其实通过观察了这些新的聚合底物的许多内部结构。不难找到，其之中很多样子或许像 VX 和其他战剂，甚至在一些仿真之中聚合的是只不过的无机化学药剂。并且，这些是在仿真早已见过这些无机化学药剂的具体情况下而聚合的。毋庸置疑，仿真毫无疑问能够聚合一些杀虫剂的底物，因为其之中一些底物实际上就仍未被制造者成来了。

那么，令人担心的是，它确实有多不易意味著呢？深入研究执法人员声称，在共同开发全过程之中所采用的很多东西都是免费的。你可以从任何人口众多电子书致癌性数据资料集。如果有一个人究竟如何用 Python 编程，并且俱备一些 ML 能力，那么或许透过一个短暂的周末，就可以重构成类似这种由杀虫剂数据资料集涡轮机的聚合仿真。

因此，这就是深入研究执法人员只不过考虑将这篇博士论文发表成来的原因：对于这种类型的忽视来说，它的如此一来实在是太高了。Urbina 在博士论文之中声称：“我们无论如何跨越了一个白色的道德界限，确实有或许新的设计成实体的潜在杀虫剂底物，而不须要太多的尽力、等待时间或近似值资源。虽然我们可以随意地删掉我们想象的成千上万的底物，但我们不能删掉如何原先的想象它们的知识。”Urbina 声称，这是一个颇为不寻常的话题，他们想把这些只不过的讯息拿成来，去只不过的问及它。与此同时，不借此将其落入非法者之手。

但他指明声称，作为发现者，无论如何注意到发表的内容必须是负法律责任地展开时的。除此之外，Urbina 声称，迄今为止所动手的或许很不易被复制。因为其之中很多东西都是Apache的——科学的协作，数据资料的协作，仿真的协作。Urbina 殷切借此颇为多的深入研究执法人员宣称并理智到潜在的忽视。

当你开始在无机化学科技领域指导时，你或许可能会被告知无机化学忽视的危害性，你有法律责任确保安全你尽或许地避开这种具体情况。而在 ML 之中，与之相反，没任何关于忽视该核心技术的聘请。“我们只是借此颇为多的深入研究执法人员宣称并理智到潜在的忽视” ，Urbina 说道。直接影响仿真的效率越来越好，所以将这种理智公开是颇为有必要的，可以只不过地借此人们去注意到这个问题：大概在颇为为广泛的圈子里被发表意见过，大概可以带入深入研究执法人员所瞩目的点。

本文来自微信公众号 “人文科学头条新的闻”（ID：SciTouTiao），所作：青苹果，36氪经授权发表。

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