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・悪用の危険性を警告
　論文では「仮想ではあっても、労せずに毒物を作り出せることを実証するのは、倫理的にグレー」と述べられている。

　今回の実験はさほど時間がかかっていないにもかかわらず、同じことを扱った文献は他になかった。そこで、ウルビナ氏は情報公開に踏み切った。

　先手を打つことで、悪用される危険性を警告したのだ。今後もこの技術は発展するし、オープンソースも増えていだろう。

　それは科学にとって大切なことだが、公表するものが責任をもって扱われるよう、科学者として注意しなければならないという。

　生成モデルでググれば、たった1行で書かれた生成モデルをいくつも無料で閲覧できる。それからオープンソースの毒性データセットを検索する。

　プログラムと機械学習モデルの組み方を知っている人なら、モデルとデータを組み合わせ、インターネットに接続するだけで有毒分子を特定できてしまう。

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・有毒分子を特定できても合成は困難
　ただし、薬や毒物の候補を見つけることと、それを合成することはまた別の話だという。生成された分子を合成するのは難しく、それが1つの障壁になるという。

　すぐさmAIが特定した有毒分子が現実の脅威になるわけではない。

　分子が本当に有毒なのかどうかもわからなないため、悪用するなら、どの分子を現実に合成するのか決めねばならない。

　化学兵器として使えそうな分子が見つかっても、実際に合成してみたら役に建たないこともある。