Google DeepMindとIsomorphic Labsは、人工知能を活用して生物学的脅威（AI自体が可能にするものを含む）を予防、検出、対応するための共同バイオレジリエンスプログラムを発表した。
7月16日のブログ投稿で詳述されたこのプログラムは、厳しい前提に基づいている。自然生態系の変化、世界の旅行パターン、AIの悪用の可能性が収束し、より危険なバイオセキュリティ環境を生み出している。過去12ヶ月間で、両チームはこの取り組みの一環として、政府機関、バイオセキュリティ組織、研究グループと15以上のパートナーシップを締結している。
「AlphaFold、IsoDDE、AlphaGenomeのような画期的な技術は、バランスを根本的に変えています。自然発生の流行や安全リスクにただ反応するのではなく、今では積極的な防御を設計し、治療を加速し、世界の健康エコシステムを保護することができます」とブログ投稿は述べている。
このプログラムは、「予防」「検出」「対応」の3つの柱を中心に構成されている。
予防では、AIモデル自体が悪用されないようにすることに焦点を当てている。DeepMindは、Geminiのようなモデルに適用される4段階の安全プロセス（脅威モデリング、評価、緩和、監視）を確立している。社内の生物学者とセキュリティ専門家が、潜在的な生物学的脅威に対してモデルをテストする。同社はまた、SynthID透かし技術を生物学に適応させており、DNA合成プロバイダーがAI生成の生物学的配列をスクリーニングするのに役立つ可能性がある。
検出では、複数のAIシステムを活用している。Geminiを搭載したコーディングエージェントであるAlphaEvolveは、メタゲノムシーケンシングデータ解析のアルゴリズムを最適化し、疾患の大規模追跡をより高速かつ低コストにするために使用されている。ゲノム機能モデルであるAlphaGenomeは、配列データから病原体を検出・特徴付けするために研究されており、従来の方法よりも迅速に新規パターンや新興脅威を特定する可能性を秘めている。
対応では、信頼できる研究者にDeepMindの最新AIシステムへのアクセスを提供し、ワクチン設計やその他の対策を加速させる。Isomorphic Labsは、新規の流行時に医療対策としてDrug Design Engineを展開する専任ユニットを設立し、政府や世界の保健当局と直接連携している。
このプログラムは、化学的・生物学的・放射線学的・核的リスクを管理するDeepMindのより広範なFrontier Safety Frameworkと連携している。特筆すべきは、このアプローチが明示的に協調的であることだ。同社はフレームワークを公開共有し、バイオセキュリティラボ、政府、科学コミュニティとのパートナーシップを呼びかけている。
この発表は、高度なAIのバイオセキュリティへの影響が厳しく監視されている時期に行われた。もともと治療目的で開発された強力なタンパク質フォールディングモデルや薬剤設計エンジンは、デュアルユースの懸念も引き起こしている。DeepMindの回答は、バイオセキュリティをモデル開発ライフサイクルに直接組み込みながら、脅威が発生したときに迅速に対応するためのインフラを同時に構築することである。
Sources: 「Our approach to bioresilience」 (Google DeepMind Blog, 2026年7月16日)
雅子 訳