Isomorphic Labs与Google DeepMind发布生物弹性新方法

背景

全球生物安全格局正在快速演变。自然生态系统的变化、国际旅行的频繁以及人工智能潜在的滥用风险，要求我们保持更高的警惕——然而，AI 本身也是应对这些挑战的关键工具。我们需要前沿的 AI 模型及其带来的科学进步，来应对这些挑战，并帮助社会在面对未来疫情等事件时更具韧性。为此，Google DeepMind 和 Isomorphic Labs 共同发布了它们在生物韧性（bioresilience）领域的联合策略。

核心内容

两家机构的工作分为两个方向：一是防止威胁行为者滥用其模型，二是确保政府、科学家、生物安全专家以及团队自身能够利用这些技术构建一个更具韧性的世界。在过去 12 个月中，他们已与超过 15 个政府机构、生物安全组织和研究团体建立了合作关系，致力于防止模型滥用、快速检测新疫情并做出有效响应。

在生物韧性项目内部，他们认为社会必须利用 AI 不断进步的能力来应对传染病并为未来疫情做好准备。诸如 Google DeepMind 的 AlphaFold（已映射几乎所有已知蛋白质的三维结构）、Isomorphic Labs 的 AI 驱动药物设计引擎 IsoDDE（能以真实世界所需的精度导航新型生物系统）以及 AlphaGenome（揭示基因组功能）等突破，正在从根本上改变局面。我们不再只是被动应对自然疫情或安全风险，而是可以利用这些智能系统帮助研究人员设计主动防御、加速治疗药物的发现，并以更快的速度和精度保护全球健康生态系统。

基于此，他们将 AI 模型和智能体开放给可信合作伙伴，以支持三大关键领域的进展：预防、检测和响应。

预防：为确保 Gemini 等模型对专家安全且有用，他们遵循四个步骤的安全流程：威胁建模、评估、缓解和监控。他们与内部生物学家、安全专家及外部合作伙伴紧密合作，了解潜在威胁，对模型进行测试并建立稳健的安全防护。此外，他们正在将 SynthID 水印技术适配到生物学领域，以帮助 DNA 合成供应商筛查可能由 AI 生成的风险生物序列。

检测：他们正在帮助使病原体监测更具成本效益。例如，他们的智能体 AlphaEvolve 可以优化用于生产和分析宏基因组测序数据的算法，从而更快地检测新疫情。这种优化使得 DNA 分析更快速、更准确，从而降低大规模跟踪全球疾病的成本。他们还正在探索如何利用 AlphaGenome 和蛋白质功能注释等技术，从序列数据中检测和识别病原体，比传统方法更快地发现新型模式和新兴威胁。

响应：基于 AlphaFold 的科学影响，他们向可信研究人员开放 Google DeepMind 最新 AI 系统的访问权限，以加速针对已知和新型威胁的疫苗及其他应对措施的设计。为了在新型疫情爆发期间支持政府机构和非营利组织，Isomorphic Labs 成立了一个专门小组，快速部署其药物设计引擎，以设计能够应对自然大流行和高级 AI 滥用可能带来的风险的医疗对策。通过与政府和全球卫生机构合作，推进多样化的诊断和治疗策略，Isomorphic Labs 药物设计引擎在生物韧性方面实现了现实世界的影响。

这是一项复杂、长期的努力，也是他们管理潜在化学、生物、放射性和核（CBRN）风险更广泛方法的一部分，并与其前沿安全框架中的主动缓解措施和严格评估协议保持一致。他们致力于以开放和协作的方式与生物安全实验室、政府和更广泛的科学界合作，确保 AI 以负责任的方式开发和部署，以帮助防范社会面临的重大风险之一。

关键要点

• 双重目标：防止模型被恶意滥用，同时赋能政府、科学家和生物安全专家利用 AI 增强社会韧性。
• 四大安全流程：威胁建模、评估、缓解、监控，确保 Gemini 等模型的安全使用。
• SynthID 水印技术：正在适配到生物学，用于筛查 DNA 合成中的 AI 生成风险序列。
• AlphaEvolve 智能体：优化宏基因组测序算法，加速疫情检测，降低全球疾病监测成本。
• AlphaGenome 和蛋白质功能注释：用于从序列数据中更快识别新型病原体和威胁。
• AlphaFold 基础上的疫苗设计：向可信研究人员开放最新 AI 系统，加速疫苗和应对措施研发。
• Isomorphic Labs 快速响应单元：专门部署药物设计引擎，应对自然大流行和 AI 滥用风险。
• 长期承诺：与政府、全球卫生机构合作，推进诊断和治疗策略，融入 CBRN 风险管理及前沿安全框架。

意义与影响

这一联合策略标志着 AI 在生物安全领域从被动防御向主动韧性建设的范式转变。通过将前沿 AI 模型（如 AlphaFold、IsoDDE、AlphaGenome）与具体安全措施（如 SynthID 水印、AlphaEvolve 优化）相结合，Google DeepMind 和 Isomorphic Labs 不仅展示了技术如何用于预防、检测和响应生物威胁，也为行业树立了负责任的 AI 开发与部署标准。此举将加速全球生物安全基础设施的升级，降低大规模疾病监测的成本，并提升对新发传染病和潜在生物风险的响应速度。同时，开放合作与透明评估的承诺，有助于建立信任，并推动政府、科研机构和私营部门之间的协同创新。长远来看，这一框架有望成为应对未来生物风险（包括自然爆发和 AI 相关滥用）的基石，对全球公共卫生和国家安全产生深远影响。