摘要：2025年8月，美国战略与国际研究中心（CSIS）下属的瓦德瓦尼人工智能中心发布了题为《人工智能驱动的生物恐怖主义：美国强化生物安全的契机与政策要点》（Opportunities to Strengthen U.S. Biosecurity from AI-E
2025年8月，美国战略与国际研究中心（CSIS）下属的瓦德瓦尼人工智能中心发布了题为《人工智能驱动的生物恐怖主义：美国强化生物安全的契机与政策要点》（Opportunities to Strengthen U.S. Biosecurity from AI-Enabled Bioterrorism: What Policymakers Should Know）的报告。系统阐述了人工智能与生物技术融合所带来的双重性挑战：一方面催生了前所未有的科学突破和全球健康机遇，另一方面却显著降低了生物武器的开发门槛，对生物安全构成了严峻且前所未有的威胁。该报告深入剖析了人工智能赋能生物恐怖主义的两大核心路径——即大语言模型（LLM）瓦解传统信息壁垒的能力，以及生物设计工具（BDT）生成新型高致病性病原体的巨大潜力。该报告指出，美国现有的生物安全防御体系在面对这些新兴威胁时存在根本性不足。对此报告提出了三项核心建议，旨在推动美国尽快构建一套能够有效应对人工智能时代挑战的新型生物防御体系。启元洞见编译该报告主要内容，旨在为读者了解相关研究提供参考。
一、新兴威胁：人工智能降低生物武器开发门槛
人工智能技术正在以前所未有的速度降低生物武器开发的传统壁垒。回顾历史，开发生物武器是一项需要国家级投入的庞大工程，涉及巨额资金和高度专业化的科研团队。例如，在二战时期，美国的生物武器计划耗资高达数千万美元，并雇佣了近4500名专业人员。而进入现代，技术的进步已经大幅压缩了这项成本与难度——一个常被引用的例证是，两名加拿大科学家仅以10万美元的微小代价就成功合成了马痘病毒。人工智能的介入，更使得这一门槛呈现断崖式下降。具体而言，威胁主要通过两种路径实现：大语言模型充当了知识普及与技术指导的角色，而生物设计工具则直接提供了生成致命病原体的潜在能力。
在大语言模型方面，来自OpenAI、Anthropic等领先机构的内部评估显示，它们最先进的模型已经能够就病毒学、病原体获取与培养等具有明显双重用途性质的主题，提供堪比甚至超越人类专家的详细建议。在某些特定测试场景中，这些模型的表现优于94%的人类专家。尽管模型开发公司出于责任伦理已经实施了一系列防护措施，例如内容过滤和政策约束，但现实表明，通过“越狱”（jailbreaking）技术破解模型限制，或通过对开源模型进行有针对性的“微调”（fine-tuning），恶意行为者完全可以绕过这些安全护栏。这意味着，即使是一个缺乏生物学专业背景的个体，也有可能借助人工智能获取到进行生物武器开发所需的关键技术信息和步骤指导，从而极大地扩大了潜在的威胁来源。
在生物设计工具方面，其威胁更具根本性和颠覆性。以2025年2月发布的Evo 2模型为例，该模型基于高达12.8万个基因组数据进行训练，不仅能够精准预测基因突变对功能的影响，更具备了设计全新、自然界中不存在的生物序列的能力。尽管目前最先进的生物设计工具尚无法真正从头设计出能够自我复制的完整病原体，但其技术能力正以惊人的速度演进。研究机构Epoch AI的分析指出，在2017至2021年间，顶级生物设计工具模型训练所消耗的计算算力正以年均21倍的幅度增长，而用于训练的数据量也以年均10倍的速度扩张。按照这一指数级发展轨迹预测，未来的三到五年内，生物设计工具极有可能突破现有的技术瓶颈，获得设计出兼具高传染性（如麻疹病毒水平）和高致死率（如埃博拉病毒水平）的全新病原体的能力，这将是一场生物安全领域的范式转移。
二、现有生物安全措施的挑战
报告指出，面对急速演进的人工智能生物威胁，美国当前赖以维持生物安全的防御体系显得陈旧和脆弱，其主要依赖的两大支柱——生物设计工具模型自身防护和核酸合成筛查，在人工智能时代暴露出了致命的局限性。
在生物设计工具模型防护方面，现有的措施极易被规避。例如，尽管Evo系列模型的开发者出于安全考虑，从其训练数据集中移除了所有已知的真核病毒序列，但这种防护是静态且脆弱的。恶意用户可以通过对模型进行微调，轻而易举地将有害的序列数据重新注入，从而“教会”模型生成危险的设计。更令人担忧的是，整个行业的生物模型安全状况极不乐观。Epoch AI的调查数据显示，目前仅有不到3%的生物设计工具配备了任何形式的安全防护措施（包括严格的访问控制、训练数据过滤或输出审查），而这些已部署的防护措施本身也普遍存在漏洞，安全性并不可靠。这种整体性的安全缺失状态，使得强大的生物设计能力可能毫无阻碍地扩散至非国家行为体手中。
在核酸合成筛选方面，美国及国际社会现行的体系建立在“管制病原体与毒素清单”的基础之上，其局限性日益凸显。美国政府的清单仅包含63种病原体和毒素，即便算上国际订单中需筛查的出口管制物品，总数也不过150种左右。这种基于有限、静态名单的筛选方法，完全无法应对由人工智能生成的全新生物序列威胁。2024年进行的测试结果触目惊心，主流的商业合成筛查软件对经过人工智能改造的毒素序列的漏检率高达100%，意味着这些已知的筛查工具完全无法识别出非清单上的、由人工智能设计的新型生物威胁。虽然业界和政府已认识到问题，并启动了扩展“关注序列”（Sequence of Concern, SOC）数据库的倡议，旨在覆盖更广泛的潜在威胁序列，但这一努力面临着缺乏标准化、更新严重滞后、不同筛查机构间数据孤岛化等一系列挑战，其演进速度远远跟不上人工智能生成新型威胁序列的步伐。
三、政策建议：构建人工智能时代的生物防御体系
鉴于威胁的紧迫性和现有措施的不足，报告为政策制定者勾勒出了一套构建人工智能时代生物防御体系的核心行动方案。
首要建议是确保关键机构获得充足的资金支持以强化政府评估与标准制定能力。美国国家标准与技术研究院（NIST）及其下属新成立的美国人工智能安全研究所被确定为推进人工智能生物安全评估、开发和制定筛查标准的核心机构。它们的工作对于建立全国统一的测试基准、风险评估框架和数据共享标准至关重要。然而，当前特朗普政府提交的2026财年预算提案中，计划削减国家标准与技术研究院高达30%的经费，这一举措将严重削弱甚至瘫痪其执行上述关键任务的能力。因此，立法者必须意识到其中的战略风险，确保为NIST和CSIS提供充足且稳定的资金流，支持其开展前沿模型测试、推动数据标准化进程以及进行必要的国际协调与合作。
第二项核心建议是由CSIS主导，定期对最前沿的生物设计工具进行系统性的能力评估与红队测试。CSIS应当联合跨部门的“人工智能与国家安全测试风险工作组”（TRAINS），并吸纳国际合作伙伴及顶尖学术机构，共同对市场上商业流通及实验室中非商业的最强大生物设计工具模型进行持续评估。评估焦点应明确放在那些最危险的能力上，例如设计全新病原体、优化病原体的抗原性以逃避现有免疫系统、或设计能够规避现有筛查工具的序列。为了在安全与创新之间取得平衡，测试对象应聚焦于“能力最强”的模型（基于计算算力、训练数据量等客观阈值），避免监管范围过度扩大而扼杀有益的科研创新和产业发展。
第三项建议是技术升级，呼吁开发新一代人工智能赋能的标准化核酸合成筛选系统。报告建议由美国白宫科技政策办公室（OSTP）牵头，协调美国卫生部、美国商务部、美国国土安全部等部门，并联合私营合成生物学企业，共同开发和部署一套统一的、智能化的合成序列筛查系统。这套系统必须超越过去的静态名单比对，深度整合人工智能的预测能力，对每一笔合成序列订单实施动态的、分层级的风险评估。其工作流程可设计为：与现有数据库无任何相似性的序列被划为低风险，可快速放行；与已知威胁序列存在部分相似性的序列被列为中风险，自动触发对客户背景和用途的更深入核查；与已知威胁序列高度相似或经人工智能预测模型判定为具有潜在有害功能的序列被视为高风险，此类订单需暂缓并由政府监管部门进行批准审查；对于那些被高度确信具有引发大流行潜力的极端危险序列，系统应立即终止订单并自动向执法和国家安全机构发出警报。整个系统的设计必须精心权衡安全与效率，最大化安全效益的同时，尽量避免给蓬勃发展的合成生物学行业带来过重的合规负担和时间成本。
四、结论：紧迫性与平衡之道
人工智能技术正在以指数级速度重塑生物技术的研发范式，其强大的双重用途特性要求国家的应对之策必须同时服务于两个有时相互竞争的目标：坚决防范任何恶意滥用行为，同时积极保护和促进负责任的科学创新与产业发展。分析表明，美国现有的生物安全措施，无论是在模型防护还是合成筛查方面，都已无法有效应对由人工智能生成或赋能的新型生物威胁。拖延和不作为的风险极高。虽然特朗普政府近期发布的《人工智能行动计划》体现了对这一问题的高度关注，并迈出了重要的第一步，但现在亟需将其中的原则性声明加速转化为具体、可操作、有资金支持的法律法规和政策工具。通过果断投资于美国国家标准与技术研究院和美国战略与国际研究中心的基础能力建设、建立对前沿生物设计工具模型的持续评估机制、以及彻底升级国家的核酸合成筛选基础设施，美国可以推行一项“高回报、低成本”的先发制人式生物防御战略。其最终目标是构建一个多层次的强大防御体系，确保无论技术如何演进，开发生物武器始终是一项极其困难、极其昂贵、极易被察觉和阻止的行动，从而牢牢守住生物安全的底线，避免最坏情况的发生。
转自丨启元洞见
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来源：全球技术地图
