高級車窃盗の急増とAI抗生物質発見

セキュリティと健康を再構成する2つの技術ストーリー

MITテクノロジーレビューの最新版「ザ・ダウンロード」ニュースレターは、テクノロジーがどのように私たちの世界を再構成しているかについて、一見無関係だが同等に説得力のある2つのストーリーをもたらします。一方では、犯罪ネットワークが高度な電子ツールを使用して、前例のない率で高級車を盗んでいます。一方では、遠見の研究者が人工知能を活用して、人類の最も緊急の健康危機の1つに対処しています：薬剤耐性菌の増加する脅威です。

これらの並行するナラティブは、テクノロジーの風景における基本的な緊張を示しています。犯罪的なイノベーションを可能にする同じツールと技術は、実存的な課題を解決する可能性も持っています。この方程式の両側を理解することは、現代生活を定義する複雑なテクノロジー環境をナビゲートするために不可欠です。

テクノロジーが犯罪を可能にするとき

高級車窃盗の流行は、接続されたテクノロジーがどのようにして新しい脆弱性を作成するかについての顕著なケーススタディを表しています。利便性のために設計された電子システムで満たされた現代の車両は、不意のうちに適切なツールを備えた泥棒にとってより簡単なターゲットになっています。キーフォブ信号を増幅するリレーデバイス、車両の内部ネットワークをハイジャックするCANバスインジェクションツール、追跡システムを盲にするGPSジャマーはすべて、地下市場で広く利用可能になっています。

ターゲットは具体的で利益性があります。何十万ドルもの価値がするランボルギーニ、ロールスロイス、ベントレー、その他のエキゾチックなものは、不安を与える専門性で活動する組織化された犯罪企業によって体系的に識別、盗まれ、輸出されています。損失は甚大であり、回収率は低く、特に車両が国境を越えた後です。

このストーリーがより広いテクノロジーコミュニティに特に関連するのは、軍拡競争の速度です。自動車メーカーは新しいセキュリティ対策を導入し、犯罪グループは対応してツールを適応させます。しばしば数週間以内です。スマートフォンから産業用制御システムまで、あらゆる接続されたデバイスに影響を与えるサイバーセキュリティ課題の縮図です。高級車窃盗の流行は単なる犯罪ストーリーではありません。自動車産業をはるかに超えた影響を持つテクノロジーストーリーです。

AIを薬剤耐性菌との戦いに向ける

テクノロジースペクトラムの反対側では、ペンシルバニア大学の研究者セサル・デ・ラ・フエンテは、従来のアプローチを妨げてきた問題を解決するための人工知能の並外れた可能性を実証しています。彼のターゲットは薬剤耐性菌であり、世界保健機関が世界的な公衆衛生上の脅威のトップ10の1つとして特定した危機です。

薬剤耐性菌は、細菌、ウイルス、真菌、寄生虫がそれらを殺すために設計された薬に耐性を進化させるときに発生します。その結果は、治療がますます困難または不可能になっていく感染症であり、日常的な医療処置を生命を脅かすイベントに変えます。新しい抗生物質のパイプラインは最近数十年間で激減しており、医薬品企業がより利益性の高い薬品カテゴリーへの投資をシフトさせてきました。

デ・ラ・フエンテのアプローチは、従来の抗生物質発見から根本的に異なります。それは通常、抗菌特性を持つ化合物について土壌サンプルと微生物培養物をスクリーニングする場合が多いです。代わりに、彼のチームは機械学習アルゴリズムを使用して、生物学的配列の膨大なデータベースを分析し、誰も見たことのない場所で潜在的な抗生物質活性を持つペプチドを探します。

AIシステムは、人間の研究者がわずかなサブセットをスクリーニングするのに要する時間のほんの一部で、数百万の候補分子を評価できます。さらに重要なことに、アルゴリズムは人間のアナリストには明らかでないかもしれない抗菌活性に関連するパターンと構造的特徴を識別し、薬物発見のための完全に新しい化学空間を開くことができます。

新しい抗生物質の予期しない供給源

デ・ラ・フエンテの仕事の最も注目すべき側面の1つは、彼が探索してきたソースの範囲です。彼のチームは、絶滅した生物のゲノムで、人間の身体自体のタンパク質で、そして世界中の環境から収集されたメタゲノムデータの膨大なストアで潜在的な抗生物質化合物を識別しました。次の突破抗生物質がネアンデルタール人の遺伝子コードに隠れているか、または私たち自身の免疫システムの化学に隠れているかもしれないという考えは、新しい薬がどこから来るかについての従来の仮定に異議を唱えます。

計算上のアプローチは、発見から開発への移行プロセスも加速させます。有望なペプチドが特定されると、AIは生物学的システムでの挙動を予測し、その毒性を推定し、その有効性を改善するかもしれない変更を提案するのを助けることができます。このようなインシリコ最適化は、伝統的な薬物開発タイムラインから何年も削ることができます。耐性感染が毎年推定127万人を殺しているときの重要な利点です。

より広い教訓

ダウンロードニュースレターのこれら2つのストーリーは、私たちのテクノロジーの瞬間の中心的なテーマを強調しています：私たちが作成するツールは道徳的に中立であり、それらの影響はそれらがどのように展開されるかに完全に依存します。車両セキュリティシステムを悪用する電子デバイスと生命を救う薬を発見するAIアルゴリズムの両方は、同じイノベーション文化の産物です。社会の課題は、有害なアプリケーションを最小化しながら有益なアプリケーションを最大化するインセンティブとガードレールを作成することです。

高級車窃盗の流行は、より良いセキュリティエンジニアリング、国際的な法執行協力、およびテクノロジー売り手に責任を持たせる規制枠組みを要求しています。薬剤耐性菌の危機は、AI駆動型薬物発見への継続的な投資、医薬品開発の改革されたインセンティブ構造、および新しい抗生物質が最も必要な患者に到達することを保証するためのグローバル調整を要求しています。両方のケースで、テクノロジーだけでは十分ではありません。それは建設的な終わりに向けてそれを指示する制度的能力とペアにされなければなりません。

この記事はMITテクノロジーレビューのレポートに基づいています。オリジナル記事を読む。