当AI学会设计病毒 人类如何筑起“数字防火墙”？

美国约翰斯·霍普金斯大学的专家指出，建立防护框架对平衡技术潜力与风险至关重要。近年来，AI模型已能根据氨基酸序列预测蛋白质结构，甚至生成全新功能的蛋白质。例如，RFdiffusion和ProGen等大模型可在数秒内定制蛋白质，其医学价值显著，但易用性也带来隐患——即便非专业人士也可能利用AI生成有毒物质。epA品论天涯网

麻省理工学院媒体实验室的研究人员认为，目前AI设计生物武器的风险仍属理论层面，尚无证据表明现有技术能引发大流行。尽管如此，130名蛋白质研究人员已签署协议，承诺安全使用AI。普林斯顿大学的研究团队进一步提出技术方案，例如FoldMark防护系统，通过在蛋白质结构中嵌入可追溯的标识代码，确保危险物质可被追踪。epA品论天涯网

此外，该研究团队建议改良AI模型，采用“数据遗忘（unlearning）”技术剔除危险数据，或通过“防越狱（antijailbreaking）”训练使AI拒绝恶意指令。美国国防高级研究计划署（DARPA）的研究人员表示，实施这些措施需建立监管机制。斯坦福大学的专家则认为，监管重点应放在AI蛋白质设计的量产环节，生产设施需核查分子来源及用途，并进行安全性检测。epA品论天涯网

当前，AI与生物安全的关系尚未得到足够重视，但相关研究正逐步展开，以防范潜在风险。epA品论天涯网