Google DeepMind与Isomorphic Labs生物弹性方法

全球生物安全格局正经历前所未有的深刻变革。自然生态系统的持续变迁、人员跨国流动的显著加速，以及人工智能技术可能被滥用的潜在威胁——这些因素共同要求我们保持更高的警觉性。有趣的是，人工智能本身也正成为应对这些挑战的核心利器。当务之急是，我们需要尖端的AI模型及其带来的科学突破，来帮助社会增强抵御未来疫情、大流行及其他突发公共卫生事件的能力。

今天，Google DeepMind 和 Isomorphic Labs 正式公布了它们在生物弹性领域的联合行动计划。这项工作并行推进两大维度：一方面，防止恶意行为者滥用我们的模型；另一方面，确保政府、科学家、生物安全专家以及我们的团队能够借助这些技术，共同构建一个更具韧性的世界。

过去12个月里，团队与政府机构、生物安全组织和研究团体建立了超过15个合作伙伴关系，旨在阻止威胁行为者的恶意利用，同时快速识别新的疫情苗头，并做出迅速而有效的响应。

我们的生物弹性计划内部

一个核心判断是：社会必须借助人工智能的先进能力来应对传染病，并为未来的疫情爆发做好充分准备。像Google DeepMind的AlphaFold——它已经绘制了几乎所有已知蛋白质的3D结构；Isomorphic Labs的人工智能药物设计引擎（IsoDDE），能以惊人的精度导航新型生物系统；以及AlphaGenome揭示基因组功能——这些突破正在从根本上改变游戏规则。如今，我们不再只是被动应对自然爆发或安全风险，而是可以主动利用这些智能系统，帮助研究人员设计防御策略，加速治疗方法的发现，并以更快的速度和更高的精度维护全球健康生态系统。

基于这一理念，团队正在向值得信赖的合作伙伴开放我们的人工智能模型和智能体，重点支持三个关键领域：预防、检测和响应。以下是几个具体案例。

在确保模型（如Gemini）对专家安全且有用方面，我们遵循一套四步安全流程：威胁建模、评估、缓解和监控。与内部生物学家、安全专家以及外部合作伙伴密切协作，了解潜在威胁，针对这些威胁进行测试，并建立强有力的保障措施。此外，团队正在将SynthID水印技术应用于生物学领域，这可以帮助DNA合成提供商筛选出具有潜在风险的AI生成的生物序列。

在病原体监测方面，我们致力于提升成本效益。例如，智能体AlphaEvolve能够优化用于生成和分析宏基因组测序数据的算法，帮助更快地检测新疫情。这种优化能实现更快、更准确的DNA分析，从而降低大规模追踪全球疾病的成本。同时，我们也在探索如何使用AlphaGenome和蛋白质功能注释等技术，从序列数据中检测和表征病原体，比传统方法更快地识别新出现的威胁模式。

基于AlphaFold的科学影响力，团队允许值得信赖的研究人员访问Google DeepMind最新的人工智能系统，以加速针对已知和新型威胁的疫苗及其他对策的设计。为了在疫情爆发时支持政府机构和非营利组织，Isomorphic Labs专门成立了一个重点部门，快速部署其药物设计引擎，设计医疗对策，应对自然发生的流行病以及因滥用先进人工智能而可能产生的风险。通过与政府和全球卫生当局合作，推进各种诊断和治疗策略，让Isomorphic Labs药物设计引擎在生物弹性领域发挥实际作用。

这是一项复杂而长期的工作，也是管理潜在化学、生物、放射和核（CBRN）风险更广泛方法的一部分，与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。团队承诺与生物安全实验室、政府和更广泛的科学界进行公开合作，确保人工智能的负责任开发和部署，从而帮助防范社会面临的最大风险之一。

要详细了解我们的工作以及对新合作伙伴关系的呼吁，请参阅完整的方法更新。

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