La IA supera a los expertos en virus en el laboratorio

El reciente avance en Inteligencia Artificial (IA) aplicado a la virología supone un cambio de paradigma: modelos entrenados en tareas generales de lenguaje ya superan a expertos humanos en la resolución de problemas prácticos de laboratorio, abriendo al mismo tiempo oportunidades revolucionarias para la investigación biomédica como serias dudas sobre la bioseguridad. 

Las herramientas de IA, con una precisión de hasta el 43,8% frente al 22,1% de los virólogos con doctorado, podrían acelerar el desarrollo de vacunas y diagnósticos, pero al mismo tiempo facilitar el acceso a conocimientos de carácter sensible para la salud pública, que antes requerían años de formación especializada y supervisión estricta. Esta información se desprende de un estudio publicado recientemente en arXIv.

El informe fue elaborado por el Center for AI Safety, el MIT Media Lab, la Universidad Federal de ABC (UFABC) de Brasil y SecureBio, instituciones líderes en bioseguridad y ética de la IA, según informa Time. Para evaluar las capacidades prácticas de la IA en virología, los investigadores diseñaron un test compuesto por 322 preguntas multimodales que exploran protocolos de laboratorio de nivel avanzado, y requieren conocimientos específicos no accesibles mediante simples búsquedas en Internet.

Capacidades concretas en el laboratorio

Este enfoque busca replicar los desafíos reales de los especialistas en el laboratorio, en un contexto en el cual interpretar cambios sutiles en reactivos o equipos es crucial y se aprende principalmente por experiencia directa, de acuerdo a un artículo publicado en AI Frontiers.

En las pruebas realizadas, OpenAI o3 alcanzó un 43,8% de aciertos, mientras que Google Gemini 2.5 Pro llegó al 37,6%, superando ampliamente el promedio humano del 22,1% en las áreas de especialización. Más aún, el modelo de OpenAI demostró un desempeño superior al 94% de los virólogos cuando se le evaluó en subconjuntos de preguntas especializadas, reflejando no solo conocimiento teórico sino habilidad práctica para resolver contratiempos de laboratorio.

Un arma de doble filo

Estos resultados confirman que la brecha entre la pericia humana y los modelos de IA se ha ampliado de manera notable en tareas que antes se creían inabordables sin una formación intensiva. Aunque este progreso puede significar avances notables en la lucha contra diversas amenazas para la salud global, también tiene un lado negativo: el crecimiento en las posibilidades para diseñar virus nocivos y difundirlos rápidamente.

Aunque empresas como xAI y OpenAI han integrado salvaguardas de bioseguridad en sus modelos, el enfoque no es homogéneo en toda la industria, dejando brechas potenciales de abuso. Frente a estos riesgos, el estudio propone restringir el acceso a funcionalidades avanzadas mediante mecanismos específicos de control y filtros de contenido, para garantizar que solo usuarios verificados puedan explotar capacidades sensibles.