Рецепт новой пандемии. Система GPT-Rosalind научилась собирать вирусы в обход защиты организма

OpenAI отказалась от публичного релиза GPT-Rosalind из-за рисков создания биологического оружия.


o3r072ybuo2j3vds0d4g7gr6bnfzz08v.jpg

OpenAI открыла доступ к GPT-Rosalind для узкого круга организаций, которые занимаются биозащитой, подготовкой к вспышкам инфекций и разработкой медицинских контрмер. Компания не выпускает модель публично, потому что инструмент для глубокого анализа геномов, белков и клеточных процессов может ускорить не только медицинские исследования, но и опасные биологические разработки.

Новая программа рассчитана на государственные структуры, партнёрские организации в сфере общественного здравоохранения и проверенных разработчиков. OpenAI рассчитывает , что GPT-Rosalind поможет быстрее выявлять биологические угрозы, строить эпидемиологические модели, анализировать вспышки заболеваний, проверять потенциально опасные генетические последовательности и планировать меры защиты.

По данным компании, перед запуском программы OpenAI проинформировала Белый дом и несколько федеральных ведомств США. Доступ к модели получают группы, которые работают с задачами биозащиты и общественного здравоохранения. Речь не идёт о массовом релизе или открытой версии для обычных пользователей.

GPT-Rosalind впервые представили 16 апреля 2026 года как специализированную модель для наук о жизни. В отличие от универсальных систем вроде ChatGPT, Rosalind создавали для сложных задач в геномике, молекулярной биологии и биомедицинских исследованиях. Модель умеет рассуждать о молекулярных структурах, клеточных путях и экспериментальных схемах, помогая исследователям быстрее проходить ранние этапы анализа литературы и планирования опытов.

Среди первых корпоративных тестировщиков упоминались Moderna и Amgen. Компании отмечали, что GPT-Rosalind способна сокращать работу, которая раньше занимала месяцы или годы, до нескольких дней. Но та же способность делает модель инструментом двойного назначения. Система, которая помогает понять, как мутантный фермент может лечить болезнь, теоретически способна подсказать, как новый патоген обходит иммунную защиту.

Из-за таких рисков OpenAI оставила Rosalind за закрытым контуром. Компания постепенно выстраивает ограниченный доступ, совмещая технические меры контроля, отбор участников и поддержку проектов в области биобезопасности. По словам OpenAI, по мере первых внедрений и переговоров с партнёрами в США и других странах компания будет уточнять правила доступа, модели сопровождения и защитные механизмы для ответственного применения передового ИИ в науках о жизни.

GPT-Rosalind уже планируют использовать в нескольких направлениях. Lawrence Livermore National Laboratory связывает модель с суперкомпьютерными расчётами, чтобы сопоставлять цифровые симуляции с испытаниями медицинских контрмер. Johns Hopkins Applied Physics Laboratory внедряет Rosalind в белковые платформы для анализа мутантных ферментов и оценки новых биологических угроз.

За пределами США Coalition for Epidemic Preparedness Innovations применяет модель для ускорения разработки вакцин в рамках миссии «100 дней» во время активной вспышки Эболы. Fourth Eon Biosecurity использует GPT-Rosalind для проверки коммерческих заказов на синтез ДНК, чтобы находить вредоносные или подозрительные генетические последовательности до их физического производства.

Сооснователь и главный научный сотрудник Fourth Eon Biosecurity Гэри Абель заявил, что компания тестирует GPT-Rosalind в системах биозащитного скрининга, которые анализируют последовательности и формируют подробные оценки угроз. По его словам, надёжная проверка заказов на ДНК помогает выявлять опасные последовательности до появления последующих рисков.

OpenAI также обновила линейку GPT-Rosalind для корпоративного использования. Новая версия объединяет агентные возможности программирования и работы с инструментами из GPT-5.5 с продвинутыми функциями для медицинской химии, геномики и мультимодальных исследований в науках о жизни. Модель обрабатывает данные о молекулах, генах, биологических путях и живых системах, а также показывает прирост качества в сложных исследовательских задачах, количественной биологии и разборе проблем в лабораторных экспериментах.