電腦怪咖和生物極客需要擔心什麼

原文 : https://edition.cnn.com/2019/09/12/opinions/digital-nerds-bio-geeks-worry-about-opinion-schneier-rudenko/index.html

所有生命都是基於生物體內基因組 (完整的 DNA 序列) 中的基因 (基因和其控制序列) 協同作用.

基因或是基因組是根基於代碼 -- 就像是電腦的數位語言. 但不是 0 與 1, 而是 DNA 的 4 個字母 -- A, C , T, G -- 編碼成所有生命. (生命是混亂, 實際上有許多以及各種極端情況, 但我們現在先忽略這些) 如果你擁有這些生物編碼序列, 理論上, 你就可以重新創造. 如果可以編寫新的工作編碼, 就可以修改現有生物或創造新品種.

聽起來有點像是編輯軟體, 是的. 合成生物學看起來就像是電腦技術, 後者會有的風險前者也會有. 電腦程式就是電腦程式, 因為要處理的分子 -- 有時候是實際的生命體 -- 風險就會大得許多.

想像一下, 一個生物工程師嘗試要增加血液細胞中維持正常功能的基因表達式. 即使照目前的標準來說, 都是一個相對簡單的操作, 但要得到正確的結果幾乎還要經歷多次的嘗試. 如果是電腦程式, 這類嘗試唯一的危害就是造成電腦系統崩潰. 但對於生物系統來說, 這就有可能是增加多種類型白血病的患病機會, 或是移掉對病患的免系系統重要細胞.

我們知道 DNA 的機制已經超過 60 年. 現代生物技術的領域起源於 1972 年保羅.伯格 (Paul Berg) 把一個病毒基因加入另一個, 產生出第一個 "重組" 病毒. 合成生物學開始於 2000 年初期, 當時生物學家以工程師思維設計出複雜的基因迴路, 而不是移動單一基因.

2010 年 克萊格.凡特 (Craig Venter) 和他的同事重新創造一個簡單細菌的基因. 最近, 英國分子生物學實驗室 (Medical Research Council Laboratory of Molecular Biology) 創造一個新的, 更為簡化的大腸桿菌的版本. 這兩種情況, 都是研究人員創造出可以被視為全新的生命型態.

這種新的生物技術, 未來只會越來越強大. 目前可以使用像是編寫電腦程式相同方式來編寫 DNA 編碼. 而且可以使用 DNA 合成器或是向商業供應商訂購 DNA, 然後使用像是 CRISPR 的精密編輯工具修改病毒, 小麥或是人類的現有生物, 再讓他運行.

未來, 或許會建構出一個完整複雜的生物, 像是狗或是貓, 或是讓已經滅絕的猛瑪象重現 (正在進行中). 目前, 生物技術公司正在開發新的基因療法, 國際商業組織正討論改變人類基因的可能性和道德規範, 這些改變將會影響到下一代.

在生物科學社群裡, 正激烈進行著 "網路生物安全 (cyberbiosecurity)" 的對話, 這是一個公認為有爭議的術語, 存在於生物系統和資訊系統裡, 意思是一個系統的漏洞會影響到另一個. 這可能包含 DNA 資料庫的安全, 這些資訊傳送的保真度, 以及對特定 DNA 序列可能會編碼出目前無治愈方法的新型病原體.

這些風險不只學術團體在討論 -- 美國國家科學院 (National Academies of Sciences), 美國國家工程院 (National Academies of Engineering), 美國國家醫學院 (National Academies of Medicine) 最少發表過 6 篇關於生物安全風險以及如何主動對應的報告 -- 而且已經成為媒體主流 : 基因編輯是網飛 (Netflix) 指定倖存者 (Designated Surivor) 第 3 季的主要情節元素.

我們會擔心並不奇怪. 隨著合成生物學 "編碼" 的複雜程度達到如同傳統電腦程式開發, 電腦系統會的發生風險也會在生物系統上發生. 不同的地方在於生物系統比起電腦系統會有有更大, 更持久的破壞性.

程式開發人員透過反複試驗來編寫軟體. 因為電腦系統是如此複雜而且沒有軟體開發實際理論, 開發人員只能反覆測試程式直到可以正常工作, 這麼說是有道理的, 因為這樣可以減少錯誤而且重試的成本非常低. 甚至有個關於這個的笑話: 程式開發人員經由把一部車放置於相同狀態的情況下, 來看是否會發生實際意外的相同結果來診斷車禍.

即使是已經完成的程式還是會有問題. 由於現代軟體系統過於複雜, "正常工作" 並不表示完全沒問題. 現代軟體充滿著缺陷 -- 成千上萬的漏洞 -- 有時影響到效能有時影響到安全. 這也就是為何你所使用的任何軟體都需要定期更新; 即使在軟體發布之後, 開發人員還是要持續修復缺陷.

生物工程基本上大致相同: 編寫生物代碼也會有相同的可靠度問題. 不幸的是, 程式軟體解決方式先製造出許多錯誤然後一一修復, 這在生物學領域是不行的.

在自然界, 這種反複試驗的過程是由 "適者生存 (the survival of the fittest)" 來處理, 通常需要歷經好幾個世代緩慢過程. 但人為產生代碼就沒有這類校正機制. 無意或是有意的釋放出這種新代碼 "程式" 或許會讓病原體擴大宿主範圍 (像是豬流感傳染給人), 或是產生會破壞生態平衡的生物體.

雖然研究人員一直嘗試想要開發出一種方法, 但到目前為止還是無法像是軟體系統一樣, 釋放到野外之後也能 "修補". 也無法 "修補" 會入侵人類 (或是動物還是農作物) 的病原體. 嚴格的生物管制措施會有幫助, 但沒有任何管制措施是可以零風險.

當小型專家團體所收集的知識, 無法進入主流體系提供更大的貢獻, 只能在體系邊緣接觸交集, 常常會發生惡作劇和破壞.

生物學家, 安全機構以及政府專家已經有個好的開始. 但努力經常是生物和數位各自領域往孤立的方向前進, 或是完全在軍方掌控下進行, 只有少數調查員可以交換訊息.

我們需要這兩個學科更多機會的整合. 我們需要分享已經分類或是未分類的訊息和經驗. 我們在數位以及生物團體中已經各自擁有可辨識和減輕生物風險和開發佈署安全軟體系統的工具.

如果沒有財務支援這樣的機會將不會發生. 讓我們尋找那些資源, 公共, 私人, 慈善, 或是各種型態的組合. 讓這些資源使得電腦極客和生物學專家 -- 以及倫理學家和政策制定者 -- 來分享經驗, 顧慮, 以提出這些問題創造性, 建設性的解決方案, 而不僅僅只是修補.

這些是首先要解決的問題; 不要讓孤立的思維或資金成為阻擋兩者溝通的障礙. 以及不要讓任何型態的技術妨礙了公共利益.