IA pode ver sinais alienígenas onde não existe vida

Pesquisadores da Universidade Estadual de Michigan, nos EUA, mostraram que sistemas de inteligência artificial podem confundir padrões falsos com sinais de vida alienígena. O estudo, disponível no ArXiv, alerta para missões espaciais que usarão sensores e algoritmos para procurar vida em Marte, luas geladas e exoplanetas.

A promessa da IA na astrobiologia ganhou um alerta

A busca por vida fora da Terra lida com um problema difícil. Não existe uma única bioassinatura capaz de provar, sozinha, que há vida em outro mundo.

Gases em atmosferas, moléculas orgânicas e sinais químicos podem sugerir atividade biológica. Eles também podem nascer de processos sem vida. Essa margem de dúvida já enganou humanos no passado.

A IA entra nessa área porque consegue analisar muitos dados e detectar padrões sutis, porém, ela também cria risco. O algoritmo pode reconhecer um padrão errado e entregar uma resposta com confiança.

“Uma delas é que a vida precisa codificar informação”, disse Christoph Adami ao Phys.

Vida digital serviu como campo de teste

Adami e Ankit Gupta usaram um programa chamado Avida para criar formas artificiais de vida. Nesse ambiente, organismos digitais funcionam como linhas de comandos dentro de uma espécie de placa de Petri virtual.

Alguns organismos conseguiam se copiar. Outros não tinham as instruções necessárias para isso. Quando se reproduziam, os códigos mudavam, como ocorre com mutações em organismos reais.

Os pesquisadores treinaram uma rede neural para separar os dois grupos. No treino, a IA alcançou 99,97% de precisão. O resultado parecia forte, até o teste ficar mais difícil.

Poucas mudanças enganaram o algoritmo

A equipe apresentou à rede neural um organismo digital incapaz de se copiar. A IA classificou esse organismo corretamente no início.

Depois, os pesquisadores trocaram operações no código, uma por vez. Em até 150 tentativas, conseguiram fazer a IA classificar o organismo como autorreplicante.

Ou seja, o sistema passou a enxergar sinal de vida onde não havia vida.

“Não importa com qual sequência de comandos começamos, conseguimos enganar a IA 100% das vezes”, afirmou Gupta.

O risco para missões espaciais

A vulnerabilidade preocupa porque missões caras podem depender de sensores com IA. Rovers em Marte, naves perto das luas de Júpiter e Saturno e telescópios de exoplanetas podem usar algoritmos para analisar amostras e sinais.

Um falso positivo em astrobiologia teria impacto científico, financeiro e público. Uma missão poderia anunciar uma pista forte e depois descobrir que o sistema leu o dado de forma errada.

“É uma vulnerabilidade muito séria”, disse Adami.

O próximo teste será com dados reais

A equipe agora pretende treinar o modelo com dados do mundo real. O objetivo será medir se a IA continua fácil de enganar fora do ambiente digital.

A conclusão não rejeita o uso de IA na astrobiologia, porém, reforça que descobertas desse tipo precisam de verificação independente.

“Você precisa de uma forma independente de checar o trabalho”, disse Adami. “Precisa haver um humano no processo.”