A inteligência artificial GPT-5 da OpenAI conduziu de forma autônoma 36 mil experimentos de síntese de proteínas em colaboração com a Ginkgo Bioworks por meio de laboratórios robóticos em nuvem.
O modelo projetou rotinas experimentais, enviou instruções para execução automática, analisou os dados recebidos, formulou hipóteses e definiu os próximos passos com intervenção humana mínima. Essa parceria, anunciada em fevereiro de 2026, reduziu em 40 por cento o custo de produção de uma proteína desejada por meio de otimizações sucessivas, conforme detalhou o portal RD World Online.
Esse avanço integra a dinâmica conhecida como biologia programável, na qual sistemas computacionais geram construções biológicas e robôs as testam fisicamente em escala.
O processo substitui o método tradicional baseado em hipóteses manuais e experimentos isolados por ciclos que exploram milhares de variações em paralelo, repetem testes e refinam resultados com velocidade e precisão de engenharia.
O poder dessa automação acende alertas sobre biossegurança e riscos de uso duplo. Modelos de inteligência artificial integrados a laboratórios automatizados poderiam permitir que indivíduos sem experiência especializada aperfeiçoassem vírus, aumentassem sua transmissibilidade, adaptassem-nos para infectar novas espécies ou os tornassem capazes de escapar de sistemas imunológicos.
Evidências indicam ainda que tais sistemas orientam usuários em procedimentos sensíveis e auxiliam na recuperação de vírus vivos a partir de DNA sintético com base apenas em instruções textuais.
Dois estudos apresentam conclusões contrastantes sobre a extensão desses perigos. Uma pesquisa da Scale AI em parceria com a ONG SecureBio demonstrou que participantes com pouca formação obtiveram desempenho quatro vezes superior ao resolver protocolos de virologia com auxílio de inteligência artificial, e que quase 90 por cento deles conseguiram solicitar instruções potencialmente perigosas apesar das barreiras de segurança.
Por outro lado, uma investigação liderada pela Active Site constatou que o suporte de inteligência artificial não transformou de maneira significativa a capacidade de ocultar etapas críticas para a criação de vírus em ambientes de biossegurança, embora o grupo assistido tenha concluído certas tarefas com maior rapidez.
As regulações vigentes revelam-se defasadas. Nos Estados Unidos, a ordem executiva de 2023 sobre segurança de inteligência artificial com cláusulas de biossegurança foi revogada e o rastreamento de DNA sintético continua majoritariamente voluntário.
Uma lei bipartidária proposta em 2026 pretende tornar obrigatório esse rastreamento, mas não abrange sequências geradas por inteligência artificial que escapam aos métodos atuais de detecção. A Convenção sobre Armas Biológicas de 1975 não inclui disposições específicas para o emprego de inteligência artificial.
Organizações como o U.K. AI Security Institute e a U.S. National Security Commission on Emerging Biotechnology demandam ação internacional coordenada.
No setor industrial e institucional ocorreram iniciativas pontuais de autorregulação. A Anthropic ativou seu nível máximo de protocolos de segurança ao lançar modelo avançado em meados de 2025, enquanto a OpenAI revisou seu Preparedness Framework estabelecendo novos limiares para classificar riscos biológicos.
Essas medidas permanecem voluntárias, não uniformizadas e nem sempre transparentes.
Os efeitos práticos desse progresso são ambivalentes. A automação viabiliza respostas rápidas a novas doenças, acelera o desenvolvimento de vacinas, barateia medicamentos e abre caminhos para inovação em biotecnologia.
Ao mesmo tempo, expande oportunidades para agentes maliciosos, estatais ou não, explorarem brechas regulatórias na criação ou ampliação de ameaças biológicas de alcance global.
O mundo científico e político enfrenta a necessidade urgente de ajustar-se ao novo panorama. Torna-se indispensável o desenvolvimento de normas internacionais que regulem a aplicação de inteligência artificial à biologia, o aprimoramento de sistemas de controle na síntese de DNA e a adoção de avaliações robustas antes da liberação de modelos com potencial de dano biológico.
Sem essas providências, o ritmo da inovação pode superar a capacidade de prevenir seus riscos.
Com informações de phys.org.
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