科技進展日新月異，基因編輯CRISPR-Case 9技術用來做出基改作物，在美國獲得上市許可還不到十年，現在更加入了生成式人工智慧(Generative artificial intelligence)，不啻如虎添翼。不過，對人類的福祉有何影響呢？柏林「未來農業基金會(Foundation on Future Farming)」的網站Save Our Seeds最近發表論文提出警訊。
以下編譯自其論文： (簡版) Genetic Engineering and Generative AI: An Explosive Mix. https://www.arc2020.eu/genetic-engineering-and-generative-ai-an-explosive-mix/
(全版) When Chatbots Breed New Plant Varieties: Generative Artificial Intelligence and New Genetic Engineering Techniques.
http://upd-sos.zs-intern.de/fileadmin/files/SOS/ai/SOS_When_chatbots_breed_new_plant_varieties.pdf
AI技術透過接觸大量現有資料集來「學習」，在各領域展現其驚人的應用可能，這當然包括各類生物的「語言」。
基因組學、轉錄組學和蛋白質組學的技術進展，為AI模型提供了大量訓練數據。例如：PlantMWpIDB數據庫(涵蓋342種植物的1,382萬個蛋白質序列)、PlantExp平台(85種植物共57.2兆鹼基的轉錄組數據)、PMhub (188,837種植物代謝物的化學特性)等。
因此跨國公司對那些生物「語言」有興趣了，這包括蛋白質模型(如Google的AlphaFold，可分析蛋白質結構)、DNA模型(如AgroNT，專門訓練植物基因組數據，有助於推出新品種)、RNA模型(目前主要應用於人體研究，但用於植物RNA分析也是指日可待)，以及結合以上數據的多模態模型。
此等發展，農藥/基改公司當然馬上會採用，所以拜耳、先正達、BASF等跨國集團紛紛與專業AI企業合作，將AI納入基因工程部門，來提升開發新品種的效能。
科迪華農業科技(Corteva)使用Google的語言模型BigBird分析14種作物的基因組數據，以預測基因調控機制。
先正達(Syngenta)利用AI模型AgroNT來開發新型基因編輯性狀。
巴斯夫(BASF)與科迪華分別與具有AI專利技術的Tropic Biosciences合作，利用AI進行基因沉默計算技術(GEIGS-BioCompute)來提升作物抗病能力。
其他小公司也不落人後，例如美國生技公司Inari 利用AI預測啟動子突變對植物特性的影響，正開發矮化玉米品種，並已在比利時進行田間試驗。美國公司TreeCo透過AI工具分析21個基因對木材組成的影響，期能降低楊樹的木質素含量，加速造紙流程。
AI技術使得CRISPR基因編輯更高效，包括：
(1.) 優化靶點選擇：AI分析基因組數據，確定最佳編輯目標，以提升CRISPR的精準度；
(2.) 控制基因表達：傳統基因編輯主要用於關閉特定基因，而新技術可通過AI優化啟動子、增強子和上游可轉譯區(uORF)來調控基因表達，從而影響複雜的數量性狀(如作物產量)；
(3.) 蛋白質再設計：例如透過AI優化蛋白質結構，開發高效碳固定酶Rubisco，提高植物的光合作用效率。
不過有得就有失，利用AI來進行基因編輯也帶來潛在風險，包括：
(1.) 黑箱效應：AI無法解釋其決策過程，增加基因編輯的不確定性；
(2.) 幻覺現象：AI可能生成錯誤或無法驗證的基因序列；
(3.) 數據偏差：AI訓練依賴於現有數據，若數據含有錯誤，則可能導致基因改造結果不可靠。
此外，AI的普及可能降低基因編輯的技術門檻，使非專業人士也可以進行基因改造。這會衝擊到基因編輯產品的管理。
目前美、日等若干國家對改變一個基因的基編產品(SDN1)視為非基因改造，因此不需審核，上市也不用標示；歐盟執委會稱之為NGT1，也擬放寬其管理。他們的理由是這些基編產品其基因組的改變很小，也可以由傳統育種做出來。然而包括法國食安主管機關ANSES在內，不少論文已否定這些講法(註1)。
現在AI加入基編，造成更大的可能風險，因此，放寬基編基改產品的管理是很不可取的。AI與基因工程的結合可能加劇監管漏洞，使不安全的植物產品流入市場。例如，研究人員可利用AI設計出產生高毒性化合物的作物，若不嚴加管理，這些作物可能無需經過安全測試即可上市。
為確保AI驅動基因改造產品的安全，以下的措施至關重要：
1. 維持嚴格監管：應要求所有AI設計的基因改造作物接受全面風險評估。
2. 強化可追溯性與可逆性：監測基因改造生物的影響，確保發現問題時能及時撤回。
3. 建立國際管控機制：防止高風險生物技術濫用，並對潛在生物安全威脅進行預防。
4. 推動獨立研究：應提供資金支持AI基因工程的風險研究，確保長期生態與健康安全。
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註1: https://www.facebook.com/warren.kuo.5/posts/pfbid02qENvvg9jrJbjUS9hVppYCxMfY
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