Google DeepMind 与 Isomorphic Labs 公布生物弹性策略

全球生物安全格局正在快速演变。自然生态系统的变化、全球旅行以及 AI 的潜在滥用要求我们保持更高警惕——但 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，来帮助社会更好地应对未来疫情等事件。

今天，Google DeepMind 与 Isomorphic Labs 分享了他们联合制定的生物弹性方法。

这项工作包含两个层面：一是防止威胁行为者滥用他们的模型，二是确保政府、科学家、生物安全专家以及他们自己的团队能够利用这些技术构建一个更具韧性的世界。

在过去 12 个月里，他们与超过 15 个政府机构、生物安全组织和研究团队建立了合作关系，以防止模型被滥用，快速检测新疫情并迅速有效响应。

生物弹性项目的核心

他们认为社会必须利用 AI 不断进步的能力来应对传染病，并为未来的疫情做好准备。

Google DeepMind 的 AlphaFold 预测了近所有已知蛋白质的 3D 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；AlphaGenome 则揭示了基因组功能。这些突破正在从根本上改变局面——不再仅仅是对自然疫情或安全风险做出反应，而是可以利用这些智能系统帮助研究人员设计主动防御，加速治疗药物发现，并以更高的速度和精度保护全球健康生态系统。

基于此，他们正在向值得信赖的合作伙伴开放 AI 模型和智能体，以支持三大关键领域：预防、检测和响应。以下是一些实例：

预防

为确保 Gemini 等模型对专家安全且有用，他们遵循四步安全流程：威胁建模、评估、缓解措施和监控。

他们与内部生物学家、安全专家及外部合作伙伴密切合作，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，这有助于 DNA 合成提供商筛查可能存在风险的 AI 生成生物序列。

检测

他们正在帮助降低病原体监测的成本。例如，他们的智能体 AlphaEvolve 可以优化用于生成和分析宏基因组测序数据的算法，从而更快地检测新疫情。这种优化能够实现更快速、更准确的 DNA 分析，使大规模全球疾病追踪变得更加廉价。

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的模式和新出现的威胁。

响应

在 AlphaFold 科学影响的基础上，他们正在向值得信赖的研究人员授予 Google DeepMind 最新 AI 系统的访问权限，以帮助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 成立了一个专门的团队，能够快速部署其药物设计引擎，为自然发生的流行病以及可能由滥用先进 AI 引发的风险设计医学应对措施。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，将有助于 Isomorphic Labs 药物设计引擎在生物弹性领域发挥实际影响力。

这是一项复杂而长期的努力，也是他们管理潜在化学、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、政府以及更广泛的科学界合作，确保 AI 以负责任的方式开发和部署，帮助抵御社会最大的风险之一。

要了解更多关于他们的工作以及对新合作伙伴的呼吁，请查看这份完整更新。

原文链接：Google DeepMind
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