La biologia generativa come prossima frontiera della biopirateria/1

AI’s Large Looting Models?
The Emerging Generative Biology Stack as the Next Frontier of Biopiracy
Jim Thomas
IT for Change, ETC Group
2026 - 42 pp.

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Abstract

Questo rapporto di ricerca vuole far luce su un campo emergente: la Biologia Generativa (GenBio), l'applicazione dell'Intelligenza Artificiale generativa per riprogettare genomi, proteine, RNA e vie metaboliche. GenBio si sta espandendo a una velocità straordinaria, spinta dalle Big Tech e dal venture capital, con i farmaci come mercato principale e applicazioni in crescita in agricoltura, materiali ed energia. Promossa come una soluzione trasformativa per le problematiche sanitarie, alimentari e climatiche, il suo valore più grande potrebbe risiedere nel servire l'industria dell'IA stessa—generando carichi di lavoro con grandi volumi di dati e vantaggi in termini di reputazione—spostando al contempo i costi sociali, ecologici ed economici sulla società.

Lo studio mette in evidenza preoccupazioni urgenti sulla giustizia dei dati: una nuova bioprospettazione [l'esplorazione sistematica della natura finalizzata alla commercializzazione di risorse biologiche, biochimiche e genetiche, NdT] per alimentare i modelli di IA , la conversione della biodiversità in asset digitali proprietari, l'erosione del consenso e della condivisione dei benefici, e l'accelerazione del biocolonialismo digitale. GenBio minaccia anche di sostituire i mezzi di sussistenza, erodere i diritti bioculturali, mettere sotto pressione i regimi di biosicurezza e radicare agende filantropocapitaliste e militari.

In questo contesto, il rapporto identifica punti chiave per l'impegno della società civile, inclusi i negoziati ai sensi della Convenzione sulla Diversità Biologica, il Trattato FAO sulle sementi, l'applicazione della privacy e della protezione dei dati, e la politica nazionale o regionale sui dati di addestramento dell'IA. Precauzioni, diritti umani, giustizia ecologica e dei dati devono guidare gli sforzi di governance se si vuole resistere a privatizzazioni più profonde della vita stessa basate su IA e tecnologie digitali.

Questo caso di studio fa parte di una collaborazione di ricerca tra ETC Group e IT for Change ed è supportato dal Center for Global Digital Justice.

Panoramica e introduzione

La biologia generativa (GenBio) descrive l’applicazione dell’intelligenza artificiale generativa (IA in grado di creare materiale digitale nuovo o sintetico) al campo dell’ingegneria genetica: la riprogettazione e la creazione di sistemi biologici fondamentali quali genomi, vie metaboliche, RNA e proteine. In questo studio, utilizziamo GenBio come abbreviazione per indicare questo dominio tecnologico più ristretto, mentre AIxBio denota la più ampia convergenza tra IA e biotecnologia.

L’intelligenza artificiale (IA) oggi si riferisce a sistemi computazionali che si avvalgono di vasti set di dati e di un’elevata potenza di elaborazione per costruire modelli volti a prevedere risultati nel mondo reale. Sebbene l’IA sia promossa come un fattore di trasformazione in tutti i settori — compresa la biotecnologia — i benefici immediati derivanti dalla GenBio potrebbero andare a vantaggio non tanto della biologia in sé quanto dell’industria dell’IA. GenBio apre un mercato redditizio e ad alta intensità di dati, consentendo al contempo alle imprese dell’Intelligenza Artificiale di riposizionarsi come innovatori impegnati ad affrontare problemi globali, indipendentemente dal fatto che le loro tecnologie offrano soluzioni reali o praticabili.

Suggerendo come la tecnologia dell’IA generativa possa contribuire alla produzione di farmaci di alto valore per curare malattie, materiali, alimenti e sostanze chimiche, l’industria tecnologica sta ampliando il proprio raggio d’azione oltre gli usi più familiari dell’IA – la generazione di nuovi testi, contenuti multimediali, video e audio – rassicurando gli investitori su una futura pipeline di prodotti nell’“economia reale”. Il legame con gli sviluppi nel campo della GenBio — specialmente in ambito medico — potrebbe conferire ai giganti della tecnologia una maggiore legittimità morale. Un esempio emblematico è Google DeepMind, un laboratorio di ricerca e filiale di Alphabet/Google, i cui scienziati di punta hanno vinto il Premio Nobel per la Chimica nel 2024 per AlphaFold2, un modello GenBio che ha rivoluzionato la previsione della struttura delle proteine 1.

Nell’aprile 2025, il CEO di DeepMind (e ora premio Nobel Demis Hassabis) ha avanzato l’audace ipotesi che i modelli GenBio potrebbero significare la fine delle malattie «forse entro il prossimo decennio circa» 2. Estendendo l’IA generativa oltre il mondo digitale fino a raggiungere gli ambiti fisico e biologico, GenBio non solo alimenta l’entusiasmo tecnologico, ma apre anche una nuova frontiera di sfruttamento commerciale — comportando gravi rischi per la biosicurezza, i sistemi alimentari e sanitari, nonché per il controllo aziendale e digitale sulla vita stessa. L’uso di nuovi strumenti genetici, unito a un programma guidato dalle grandi imprese volto a convertire la biomassa in prodotti a base biologica, viene spesso descritto come la visione della «bioeconomia». Quando a questo programma si aggiungono le dinamiche dell’IA emergente, esse amplificano e complicano le controversie di lunga data sulla spinta verso una «bioeconomia» high-tech e dominata dalle grandi imprese 3.

1. Obiettivi e metodologia

Poiché il settore della GenBio è molto recente ed in continua evoluzione mese dopo mese, il presente rapporto di ricerca si propone di:

Sviluppare una tassonomia iniziale e definizioni fondamentali del settore in cui l’intelligenza artificiale e l’ingegneria genetica si sovrappongono e convergono, analizzando le tipologie di entità e attività che plasmano l’ecosistema GenBio, insieme alla direzione strategica che il settore potrebbe assumere nei prossimi tre-cinque anni;
Presentare un quadro concettuale dell’industria GenBio (qui denominata «stack» GenBio) e offrire prime riflessioni per aiutare a valutare gli impatti a breve termine nel mondo reale, trattandosi di un ambito che ha ricevuto scarsa attenzione critica da parte del mondo accademico;
Identificare le aree emergenti di preoccupazione sociale, con particolare attenzione alla giustizia dei dati e all’urgente necessità di meccanismi più solidi di governance dei dati.
Illustrare le norme e i principi relativi alla giustizia dei dati che dovrebbero essere presi in considerazione.

La presente ricerca si basa su un’indagine iniziale sulle attività commerciali e scientifiche all’intersezione tra l’intelligenza artificiale, in particolare quella generativa, e la biotecnologia. Si avvale di analisi dei mercati commerciali, letteratura accademica, aggiornamenti forniti da associazioni di settore e partecipazione diretta a eventi e conferenze dedicati all’AIxBio. Il ricercatore ha inoltre condotto interviste di persona con figure chiave del settore e del mondo scientifico 4 e ha partecipato a diversi importanti incontri internazionali di natura politica e industriale relativi a questo settore emergente. La presente ricerca, sostenuta da IT for Change e dal Center for Global Digital Justice, attinge a un’indagine parallela sul potere di mercato e sulle implicazioni in termini di governance derivanti dalla convergenza tra IA generativa e biotecnologia, sostenuta dall’ European Artificial Intelligence & Society Fund, e si avvale di interviste primarie originariamente condotte nell’ambito di tale progetto 5.

2. Storia e background di GenBio

Il 2026 segnerà due anniversari di grande significato simbolico per il settore delle biotecnologie: i 50 anni dalla fondazione di Genentech 6, che ha aperto la strada alla commercializzazione delle biotecnologie, e i sessant’anni dalla creazione del primo chatbot basato sull’intelligenza artificiale, Eliza di Joseph Weizenbaum 7.

Drew Endy, pioniere della synthetic biology, ha descritto il settore dell’intelligenza artificiale e dell’informatica come la “sorella maggiore” della biotecnologia8: entrambi i settori sono emersi dalle stesse istituzioni d’élite e dalla stessa mentalità tecnocratica, sono sostenuti dalle stesse reti di capitale di rischio e affondano le radici negli stessi centri geografici. Eppure, mentre le imprese che si occupano di dati sono ascese senza intoppi fino a dominare l’economia globale, la biotecnologia, relegata al ruolo della sorella Cenerentola, ha dovuto affrontare forti venti contrari dovuti all’opposizione dell’opinione pubblica e a problematiche sistemiche nel tentativo di riprogettare l’alimentazione, la salute e l’energia.

All’inizio degli anni 2000, mentre la prima ondata di prodotti biotecnologici vacillava a causa della resistenza dell’opinione pubblica e dei limiti tecnici, un nuovo movimento nel campo delle bioscienze — la synthetic biology — si propose di ridefinire l’ingegneria genetica adottando consapevolmente il linguaggio e la logica dell’industria informatica. Promettendo maggiore precisione e controllo, questo movimento ha abbracciato un ciclo «progettazione-costruzione-verifica» e ha promosso l’idea di «componenti» biologici standardizzati modellati sui componenti elettronici. Nell’ambito di questo cosiddetto paradigma della biologia digitale, tecniche come l’editing genetico, la sintesi del DNA e la «progettazione razionale» di cellule e genomi sono state ridefinite come modulari e programmabili.

Intorno al 2010-2012, l’imprenditore genomico Craig Venter affermò di aver “modificato” il DNA di un organismo vivente affinché funzionasse come una sorta di “compilatore” biologico, in grado di “caricare” ed “eseguire programmi genetici” all’interno di un “sistema operativo” vivente 9. Alla California-Berkeley University, Jay Keasling aveva riprogettato i percorsi metabolici del lievito avvalendosi di metodi (e metafore) mutuati dalla progettazione dei circuiti elettronici 10. I nascenti “unicorni” della biologia sintetica, come Ginkgo Bioworks e Amyris, cominciarono a vantarsi di utilizzare calcoli su larga scala e le prime forme di intelligenza artificiale per “riprogrammare le forme di vita”. Allo stesso tempo, aziende come Zymergen 11 e Transcriptic hanno imitato il modello commerciale del cloud computing per creare «laboratori cloud» completamente automatizzati e assistiti dall’intelligenza artificiale, offrendo la possibilità di condurre esperimenti biotecnologici a distanza tramite un’interfaccia web.

Poiché gran parte della synthetic biology attinge ampiamente dal modello di business digitale, era forse inevitabile che l’esplosione degli sviluppi nell’IA generativa si estendesse anche al settore biotecnologico. DeepMind, la filiale di Google con sede a Londra, ha fatto ricorso alle reti neurali per affrontare il cosiddetto “problema del ripiegamento delle proteine”. Mentre la maggior parte dei modelli di IA discriminativa [quella che non crea contenuti originali, ma elabora decisioni sulla base dell’analisi dei dati ricevuti, ndt] degli anni 2010 era stata addestrata su grandi set di dati di testo o immagini, AlphaFold di DeepMind è stato addestrato su sequenze digitali di proteine disponibili pubblicamente, con l’obiettivo di prevedere come una data catena di aminoacidi potesse ripiegarsi in una struttura proteica tridimensionale. Nel 2018 e poi nuovamente nel 2020, AlphaFold ha partecipato — e vinto — il concorso internazionale CASP (Critical Assessment of Structure Prediction) sul ripiegamento delle proteine. Al termine del CASP 2020, il fondatore del CASP John Moult ha dichiarato risolto il problema del ripiegamento delle proteine 12. (In realtà, AlphaFold ha ancora difficoltà con alcune classi di proteine e non offre una comprensione più approfondita delle «regole» sottostanti che governano il ripiegamento delle proteine) 13.

Nel 2022, i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) commerciali hanno fatto irruzione nell’immaginario collettivo sulla scia di un’ondata di entusiasmo per l’IA generativa e di investimenti speculativi, trainati da piattaforme come ChatGPT di OpenAI e Bard di Google (successivamente rinominato Gemini). Desiderosi di attingere ai miliardi che affluivano nel settore dell’IA, gli amministratori delegati delle aziende della synthetic biology hanno iniziato ad affermare che l’architettura ‘transformer’ 14 alla base degli LLM potesse essere applicata anche al «linguaggio della biologia», consentendo la generazione di nuove proteine e sequenze di DNA. Alcuni hanno addirittura paragonato questo potenziale alla «scissione dell’atomo» 15. Startup come Generate Biosciences e Ginkgo Bioworks hanno iniziato a promuovere il passaggio a una nuova fase di «biologia generativa», in cui sarebbero stati i chatbot — e non i bioingegneri — a progettare DNA, proteine e persino interi genomi a partire da un prompt dell’IA, offrendo quelle che descrivevano come interfacce «text-to-protein» 16.

All’inizio del 2024, Mustafa Suleyman, uno dei cofondatori di Google DeepMind, ha scritto insieme a Michael Bhaskar un libro di grande risonanza intitolato *The Coming Wave* 17, in cui si prevedeva che l’umanità si stesse avvicinando al suo “punto di svolta” storicamente più significativo a causa della convergenza tra intelligenza artificiale e synthetic biology. Poco dopo, Suleyman è stato nominato amministratore delegato della divisione di intelligenza artificiale di Microsoft 18. Alla fine del 2024, quasi tutte le principali imprese mondiali nel campo dell’IA — Microsoft, Google, Amazon, NVIDIA, Alibaba e Meta — erano diventate protagoniste attive nel settore della synthetic biology (GenBio) 19 Nello stesso anno, la dirigenza di Google DeepMind ricevette il Premio Nobel per la Chimica per AlphaFold2 20, consolidando ulteriormente l’importanza crescente di questo campo e il crescente intreccio tra le grandi imprese tecnologiche e le scienze della vita.

Considerando che questo settore non esisteva nemmeno tre anni fa, il ritmo con cui GenBio si è espansa è vertiginoso. Un’indagine del 2024 condotta da Future Markets 21 ha individuato 97 aziende attive nel campo della biologia generativa, che dal 2021 raccolgono complessivamente oltre 1 miliardo di dollari di investimenti all’anno, sebbene quasi ogni settimana compaiano nuovi nomi. Tre quarti di queste imprese si concentrano sull’applicazione della GenBio alla scoperta di farmaci, e quasi tutte le principali società farmaceutiche — tra cui Roche, GSK, Merck, Bayer, Pfizer e Sanofi Aventis — hanno stretto una partnership con almeno una startup del settore GenBio. L’interesse sta crescendo anche nei settori dell’agroalimentare, dei materiali e dell’energia. Future Markets prevede che la GenBio potrebbe diventare un settore da 50 miliardi di dollari entro il 2035, servendo un mercato di utenti finali del valore fino a 140 miliardi di dollari 22.

L’entusiasmo degli investitori per i potenziali profitti derivanti dalla possibilità di consentire ai sistemi di intelligenza artificiale di riprogrammare le basi della vita è sempre più controbilanciato da una crescente preoccupazione da parte della società civile e dei responsabili politici internazionali. Sia l’IA generativa che l’ingegneria genetica sono già ambiti profondamente controversi, e l’emergere di un nuovo settore commerciale alla loro intersezione — che riguarda la salute, l’alimentazione, l’ambiente e il consolidamento dei monopoli — amplifica una serie di questioni irrisolte di natura sociale, economica, morale, giuridica, di sicurezza e relative al potere. Anziché risolvere le controversie esistenti, GenBio le intensifica e le aggrava.

La synthetic biology guidata dall’intelligenza artificiale, ad esempio, è già emersa come tema nei negoziati della Convenzione delle Nazioni Unite sulla biodiversità, e tale convergenza solleva anche preoccupazioni in materia di sicurezza, poiché le capacità automatizzate della GenBio abbattono le barriere che impediscono a un attore canaglia o ostile di generare nuove tossine, armi biologiche o agenti patogeni in grado di provocare pandemie. Di conseguenza, gli Stati e le forze armate nutrono un crescente interesse a posizionarsi in prima linea nello sviluppo e nell’industrializzazione della GenBio, alimentando l’entusiasmo e mettendo in gioco i bilanci della difesa. In un contesto caratterizzato dall’euforia del mercato e da speranze e timori contrastanti, diventa essenziale un quadro chiaro e concreto dello stato attuale della GenBio (e, più in generale, dell’AIxBio) per i futuri sviluppi politici.

(1. Continua)

→ Tratto da ETC Group. QUI l’originale in inglese.

* Traduzione di Ecor.Network
** Illustrazioni di Harikrishnan B.

Note:

1 Ewen Callaway, “Chemistry Nobel goes to developers of AlphaFold AI that predicts protein structures,” Nature, 9 Ottobre 2024.
2 Derek Lowe, “The End of Disease,” In The Pipeline blog, Science, 21 Aprile 2025.
3 ETC Group, “The New Biomasters: synthetic biology and the next assault on biodiversity and livelihoods,” Novembre 2010.
4 Tra gli intervistati figuravano rappresentanti di una startup del settore GenBio (Basecamp Research), di un’azienda leader a livello mondiale nel campo dell’intelligenza artificiale (Google DeepMind), di un importante fondo di venture capital specializzato nel settore (NotBoring), di un pioniere della biologia sintetica (Università di Stanford) e di un rappresentante di un’associazione di categoria e di un gruppo mediatico del settore.
5 La ricerca primaria è sostenuta in parte da una sovvenzione concessa dalle Open Society Foundations.
6 Proof of Concept, Genentech Stories, 7 Aprile 2016.
7 Per la storia del primo chatbot e i rimpianti del suo inventore, vedi Ben Tarnoff, “Weizenbaum’s nightmares: how the inventor of the first chatbot turned against AI,” The Guardian, 25 luglio 2023.
8 Tratto dalla tavola rotonda tenutasi presso la SynBioBeta Conference 2025, “Unbound Biology: The Next Era of (Bio)Computing,” San Jose Convention Center, 6 May 2025.
9 Daniel G. Gibson, “Programming biological operating systems: genome design, assembly and activation,” Nature Methods, 11(5):521-6, Maggio 2014.
10 J. D. Keasling, “Synthetic biology and the development of tools for metabolic engineering,” Metabolic Engineering, 2012 Maggio;14(3):189-95.
11 “Zymergen,” Wikipedia, e Transcriptic, Y Combinator, Winter 2015, “Transcriptic: The robotic cloud laboratory for the life sciences” .
12 Will Douglas Heavan, “DeepMind’s protein-folding AI has solved a 50-year-old grand challenge of biology,” MIT Technology Review, 30 Novembre 2020.
13 Reddit user u/ApocalypticRogueX, comment on “People Are Overestimating AlphaFold and It’s Affecting Us All,” r/labrats, Reddit, pubblicato il 25 Gennaio 2025.
14 Un modello Transformer è un'architettura di rete neurale in grado di trasformare automaticamente un tipo di input in un altro tipo di output. I modelli Transformer sono particolarmente efficaci nel determinare il contesto e il significato stabilendo relazioni all'interno di dati sequenziali, il che costituisce a sua volta la base dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), come ChatGPT di OpenAI.
15 Jason Kelly of Ginko Bioworks, “No Priors Ep. 34 | With Ginkgo Bioworks Co-Founder and CEO Jason Kelly.” YouTube video, 1:12:34. 28 Settembre 2023.
16 Shelly Fan, “ChatGPT for Biology: A New AI Whips Up Designer Proteins With Only a Text Prompt,” Singularity Hub, 27 maggio 2025.
17 Mustafa Suleyman and Michael Bhaskar, The Coming Wave: Technology, Power and the 21st Century’s Greatest Dilemma, Crown Publishing Group, Random House, 2023.
18 Dan Milmo, “Microsoft Hires DeepMind Co-founder to Lead New AI Division,” The Guardian, 20 Marzo 2024.
19 Jim Thomas, “DSI, AI and Technology Titans” CBD Alliance Eco Article no 70 (7), 7 Ottobre 2024.
20 Ewen Callaway, “Chemistry Nobel goes to developers of AlphaFold AI that predicts protein structures,” Nature, 9 Ottobre 2024.
21 Future Markets, Inc., The Global Market for Generative Biology 2024-2035, Maggio 2024.
22 Idem.