报告警示人工智能生物工具的潜在风险与应用前景

近年来，人工智能在生命科学领域的应用正在迅速发展，相较于传统实验方法，人工智能生物工具为生物发现和设计提供了更快、更高效的研究路径。这些工具在推动疾病研究、药物开发和生物工程等领域的创新方面表现出了巨大的潜力。伴随这些积极影响而来的是不可忽视的风险——这些生物工具在被不当使用时，可能会被用以制造生物武器或其他有害的生物体。这种双刃剑的特性使得科学界对人工智能生物工具的未来应用充满了疑虑。

应美国国防部的要求，美国国家学院（NASEM）在2025年3月31日发布了报告《人工智能生物工具的赋能应用与风险规避》（The Age of AI in the Life Sciences: Benefits and Risks）。该报告深入分析了人工智能生物工具在生物安全风险方面的独特影响，并提供了相关风险的识别框架与缓解策略。报告指出，尽管人工智能生物工具有助于加速抗旱作物、可再生能源和新药物的研发，它们也可能令生物武器的制造更为简易。

人工智能在生命科学中的广泛应用

人工智能生物工具通过“设计—构建—测试—学习”（DBTL）循环的框架，不断推动生命科学领域的创新发展。这一迭代方法不仅可以针对特定的生物系统进行快速设计与评估，还能通过不断优化提高研究效率。例如，在药物研发过程中，人工智能工具能在数天内识别出数千个潜在的药物分子，而传统方法可能需要数年的时间。这种高效性使得科研人员能够更快地形成新假设并探索其可行性。

人工智能模型可以处理海量数据，从中发掘潜在的科学规律。这意味着，利用研究人员能够以前所未有的速度进行科学探索，在这过程中形成更深入的知识体系与创新思维。

潜在风险与挑战

尽管人工智能生物工具的应用前景广阔，但其潜在的安全风险不容忽视。报告中提到，目前的人工智能生物工具已经能够设计和创造毒素等有害分子，基于其生成的结果，恶意使用者有可能重组已知毒素以规避传统的DNA筛选程序。这种快速且灵活的能力，使得规范监管变得异常艰难。

当前，人工智能模型的能力在预测病毒的结构、毒性和传播性方面仍面临诸多挑战。虽然有技术进步的潜力，但目前尚无任何现有工具能够从头设计出新病毒。而在新病毒的设计方面，可靠的生物数据集仍是制约人工智能生物工具能力的重要瓶颈。

尽管生成式人工智能被认为是极具潜力的技术，但由于现阶段缺乏高质量的数据集，对于毒力、结构等特征的建模精度仍不够。因此，为了实现更复杂的生物体设计，科学家们需进一步开发高质量的生物数据集，以支持模型训练。

促进研究与国际合作

在面对风险的同时，报告呼吁支持相关研究项目以加强对生物监测的理解，并探索如何有效利用人工智能工具开发响应措施。报告建议，构建针对传染源的生物特性分析和生物监测计划，通过强化数据研究和项目来提升反应能力。

为了应对生物安全的潜在威胁，应当采取“如果—”的策略，合理评估技术的可用性和潜在风险。当某项技术的可用性超过特定阈值时，研究人员应及时引入相关的风险评估与缓解策略。

强调数据整合与培养专业知识

为了最大限度发挥人工智能的潜力，报告认为生命科学研究需要建立和维护高质量的数据资源。尽管现在DNA序列和蛋白质结构数据比较丰富，但生命科学领域的其他数据仍显得分散，缺乏系统性。报告建议采取自下而上的数据聚合与自上而下的数据生成策略，以确保研究人员能够访问到全面而且可靠的数据集。

例如，蛋白质数据库（PDB）的成功经验提示我们，要积极推动相关数据资源的建立、整理和保护，这需要科研机构的长期投入和技术力量，以便为人工智能生物工具的发展奠定坚实的基础。

人工智能生物工具在推动生命科学的进步方面展现出巨大的潜力，但同时也带来了一系列新的挑战和风险。研究人员和决策者需要共同努力，以确保在充分利用这些工具的同时，有效规避潜在的生物安全风险。只有通过深化国际合作、优化数据整合及制定合理的监管策略，才能最终使人工智能生物工具在科学发展的道路上发挥出应有的正面作用。