Google DeepMind与Isomorphic Labs公布了一项联合生物韧性计划，正式确定了他们打算如何利用人工智能来预防、检测和应对生物威胁，包括AI本身可能引发的威胁。
该计划在7月16日的一篇博客文章中详细阐述，建立在一个严峻的前提之上：自然生态系统的变化、全球旅行模式以及AI的潜在滥用正在汇聚，形成一个更加危险的生物安全格局。在过去12个月中，团队已与政府机构、生物安全组织和研究团体建立了15个以上的合作伙伴关系，作为该努力的一部分。
“像AlphaFold、IsoDDE和AlphaGenome这样的突破正在从根本上改变格局。我们不再只是对自然爆发或安全风险做出反应，而是可以设计主动防御、加速治疗并保护全球健康生态系统，”该博文称。
该计划围绕三大支柱组织：预防、检测和应对。
预防侧重于确保AI模型本身不被滥用。DeepMind建立了一个四步安全流程（威胁建模、评估、缓解和监控），应用于Gemini等模型。内部生物学家和安全专家测试模型以应对潜在的生物威胁。该公司还正在将其SynthID水印技术应用于生物学，这可能帮助DNA合成供应商筛查AI生成的生物序列。
检测利用了多种AI系统。AlphaEvolve是一个由Gemini驱动的编码代理，正在被用于优化宏基因组测序数据分析的算法，使大规模疾病追踪更快、更便宜。基因组功能模型AlphaGenome正在被探索用于从序列数据中检测和表征病原体，有可能比传统方法更快地识别新出现的模式和新兴威胁。
应对涉及向可信研究人员提供DeepMind最新AI系统的访问权限，以加速疫苗设计和其它对策。Isomorphic Labs已建立一个专门部门，在新发疫情时部署其药物设计引擎用于医疗对策，直接与政府和全球卫生当局合作。
该计划与DeepMind更广泛的前沿安全框架保持一致，该框架管理化学、生物、放射和核风险。值得注意的是，该方法是明确协作的：公司公开分享该框架，并邀请与生物安全实验室、政府和科学界建立合作伙伴关系。
该公告发布之际，先进AI对生物安全的影响正受到密切关注。强大的蛋白质折叠模型和药物设计引擎（最初为治疗目的而开发）也引发了双重用途的担忧。DeepMind的答案是直接将生物安全嵌入其模型开发生命周期，同时构建基础设施以在威胁出现时更快地响应。
来源：《Our approach to bioresilience》 (Google DeepMind Blog, 2026年7月16日)
婷 翻译