האב הקדמון ביותר של כל החיים על פני כדור הארץ נחשב LUKA (אב קדמון משותף אוניברסלי אחרון). מחקר שנערך לאחרונה על ידי צוות של מדענים בריטיים שופך אור על האורגניזם העתיק הזה, וחשף שהוא דומה להפליא לחיידקים מודרניים. יתרה מכך, LUCA חי במערכת אקולוגית מורכבת, שלמעשה לא שרדו עקבותיה עד היום.
LUKA היה קיים לפני כ-4.2 מיליארד שנים, בתקופה שבה כוכב הלכת שלנו חווה תנאים קיצוניים. כדור הארץ לא נראה אז כמו גן עדן: הוא היה מסה געשית רותחת, מופגזת על ידי מטאוריטים ענקיים. כ-100 מיליון שנים לפני הופעת LUK, התרחשה התנגשות קוסמית קטסטרופלית, שכתוצאה ממנה נוצר הירח. תקופה זו כונתה "האדאן" – על שם האל היווני של השאול האדס.
הדמיון הבולט של LUKA למיקרואורגניזמים מודרניים מצביע על כך שחיים יכלו להתעורר כמעט ברגע שהתנאים הנכונים הופיעו על הפלנטה. זה מצביע על כך שהחיים ביקום אולי אינם תופעה נדירה, אלא תהליך בלתי נמנע על כוכבי לכת עם מאפיינים מתאימים.
LUKA כבסיס האבולוציה
LUKA מייצגת נקודת מפתח שבה מתכנסים שלושת התחומים העיקריים של החיים: איקריוטים (כולל בעלי חיים, צמחים ופטריות), חיידקים וארכיאה. במשך זמן רב האמינו ש-LUKA חי לפני 3.5-3.8 מיליארד שנים, אך מחקר חדש דחק את התאריך הזה עוד יותר אחורה.
מחקר שנערך לאחרונה על ידי צוות מאוניברסיטת בריסטול מצא כי LUKA היה קיים לפני 4.2 מיליארד שנים, ממש בתחילת ההיסטוריה של כדור הארץ. לא היה אז חמצן על הפלנטה, והאטמוספירה הכילה כמויות גדולות של פחמן דו חמצני ומתאן, מה שכנראה העניק לשמים גוון כתום. כדור הארץ היה מכוסה באוקיינוסים והימים ארכו רק 12 שעות בגלל הסיבוב המהיר יותר של כוכב הלכת. הירח היה קרוב יותר לכדור הארץ, מה שגרם לגאות חזקה.
איך LUKA שרד
ניתוח מראה של-LUKA היו אנזימים מורכבים שאפשרו לה להפיק פחמן דו חמצני ומימן מסביבתו. הוא יכול לחיות ליד פני האוקיינוס, באמצעות גזים מהאטמוספירה, או ליד פתחי אוורור הידרותרמיים במעמקי הים, שם פרצו מים חמים וגזים מבטן כדור הארץ. מעיינות אלו נחשבים לאחד המקומות הסבירים שבהם נוצרו חיים.
סביר להניח שלוקה היה כימואוטוטרוף כלומר, הוא יכול לסנתז באופן עצמאי את החומרים הדרושים מתרכובות אנאורגניות. עם זאת, זה יכול להיות גם הטרוטרוף, תלוי בתרכובות שנוצרו על ידי אורגניזמים אחרים. חילוף החומרים המפותח שלו מצביע על כך ש-LUCA כבר עבר דרך ארוכה באבולוציה.
אינטראקציה עם אורגניזמים אחרים
LUKA לא חי לבד: חילוף החומרים שלו יצר כר גידול למיקרואורגניזמים אחרים. לדוגמה, חלקם יכולים לעבד מתאן ולהחזיר פחמן ומימן לסביבה. מחקרים מראים ש-LUCA היה חלק מקהילה שכללה אורגניזמים שהשתמשו בגופרית או בברזל מפתחי אוורור הידרותרמיים.
בנוסף, ל-LUKA היה מראה של מערכת חיסונית המזכירה את CRISPR-Cas, מנגנון שעוזר היום לחיידקים להתגונן מפני וירוסים. זה מצביע על כך שווירוסים היו קיימים כבר אז ואולי מילאו תפקיד חשוב במערכת האקולוגית על ידי סיוע בחילופי חומר גנטי בין אורגניזמים. תהליך זה, הנקרא העברת גנים אופקית, עשוי להאיץ את הופעת המגוון.
השלכות קוסמיות
אם LUKA אכן בן 4.2 מיליארד שנים, זה מטיל ספק בתיאוריה שחיים נדירים ביותר ביקום. במקום זאת, הוא עשוי להיות נפוץ בכוכבי לכת עם מים נוזליים, כמו מאדים מוקדם או נוגה. אסטרונומים כבר מצאו עדויות לקיומם של כוכבי לכת רבים דמויי כדור הארץ, מה שמעלה את האפשרות לחיים מעבר לכוכב הלכת שלנו.
התכונות הייחודיות של כדור הארץ – כמו שדה מגנטי שמגן על קרינת השמש וירח גדול המייצר גאות ושפל – אולי מילאו תפקיד מפתח בשימור החיים. אבל אם מערכות אקולוגיות דומה לזה של Gaev יכול להיות נפוץ, אז הגילוי של ביוספרות אחרות הוא רק עניין של זמן.
מומחי מיקרוסופט בחנו את האבטחה של יותר מ-100 ממוצרי החברה באמצעות AI גנרטיבי והגיעו למסקנה: המודלים מחזקים סיכונים קיימים ויוצרים סיכונים חדשים. המחקר מתואר ב סָעִיף שיעורים מ-100 מוצרי AI גנרטיביים, שהוכנו על ידי 26 מחברים, כולל ה-CTO של Azure Mark Russinovich.
המחברים מדגישים שאי אפשר לאבטח מערכות בינה מלאכותיות לחלוטין, אך אמצעים נוספים כמו עקרונות אבטחה לפי ברירת מחדל והגנות שכבות עלולים להקשות על התקפות. אחת המסקנות העיקריות היא שבטיחות הדגמים דורשת עבודה מתמדת.
המאמר מתאר שמונה שיעורי מפתח. הראשון הוא שחשוב להבין איך המודל מתפקד והיכן הוא מיושם. זה חשוב במיוחד מכיוון שלדגמים שונים יש סיכונים שונים בהתאם לאזור השימוש. לדוגמה, התקפה על AI שעוזר לכתוב טקסטים היא פחות מסוכנת מהתקפה על מודל שעובד עם נתונים רפואיים.
הלקח השני: מתקפה מוצלחת לא תמיד דורשת חישובים מורכבים. שיטות פשוטות יותר, כגון מניפולציה בממשק או מידע חזותי מטעה, הן לרוב יעילות יותר.
השיעור השלישי מציין את ההבדל בין בנצ'מרקינג לצוות אדום. הראשון מודד סיכונים ידועים, השני מזהה איומים חדשים. זה חשוב ליצירת אסטרטגיית הגנה יעילה.
השיעור הרביעי קשור לאוטומציה. מיקרוסופט פיתחה כלי קוד פתוח בשם PyRIT (Python Risk Identification Toolkit) שעוזר לזהות סיכונים מהר יותר. עם זאת, ניתן להשתמש בו גם כדי לתקוף בינה מלאכותית.
השיעור החמישי מזכיר לנו שאוטומציה לא מחליפה את הגורם האנושי. כישורי מומחים, מודעות תרבותית ואינטליגנציה רגשית משחקים תפקיד קריטי. כמו כן, יש לשקול את ההשפעה האפשרית על הרווחה הפסיכולוגית של חברי הצוות האדום, שעלולים להיחשף לכמות גדולה של תוכן מטריד.
שיעור שישי מדגיש את הקושי למדוד את הנזק שנגרם על ידי AI. שלא כמו פגיעויות תוכנה, סיכונים כאלה הם לרוב אמביוולנטיים וסובייקטיביים. דוגמה לכך תהיה סטריאוטיפים מגדריים בתמונות שנוצרו על סמך שאילתות טקסט מסוימות.
השיעור השביעי קובע כי LLMs (מודלים שפה) מחזקים סיכונים קיימים ויוצרים סיכונים חדשים. המחברים מציינים כי מודלים של שפה, בהינתן נתוני קלט לא מאובטחים, יכולים ליצור תוכן שרירותי, כולל דליפות של מידע סודי.
לבסוף, השיעור האחרון הוא תזכורת לכך שהגנה על בינה מלאכותית אף פעם לא נעשית.
ממצאים אלו חשובים במיוחד על רקע ההטמעה הפעילה של AI במוצרי מיקרוסופט. סיכונים חדשים ידרשו מעורבות של מומחים נוספים כדי לחסל אותם.
