Anthropic、OpenAI 和 Google DeepMind 联手围绕人工智能驱动的生物学构建护栏

随着生物技术中的双重用途风险变得不可忽视，三个领先的人工智能实验室正在将安全机制分层纳入药物发现工具中

理论上，可以设计救命药物的人工智能系统也可以设计出相反的药物。 Anthropic、OpenAI 和 Google DeepMind 决定在问题变成危机之前解决它。

三个占主导地位的人工智能实验室正在推出一套针对其模型的生物应用的安全措施，从药物发现和疾病研究到大流行防范。协调一致的推动包括实时内容分类器、经过审查的研究人员访问计划和广泛的红队，所有这些都是为了让优秀的科学通过，同时关上生物武器研究的大门。

一封公开信和一条沙线

2026 年 6 月，这三家公司的首席执行官签署了一封针对美国立法者的公开信。这个信息很直白：合成 DNA 和 RNA 提供商需要强制筛选和记录保存要求，因为人工智能使设计危险的生物制剂变得更加容易。

谷歌 DeepMind 首先启动了一个具体的程序。 7 月 16 日，该公司宣布了其生物弹性计划，该计划将值得信赖的研究人员与快速部署的药物设计引擎配对。 DeepMind 的方法在很大程度上依赖于其子公司 Isomorphic Labs，该子公司一直在构建专门用于药物发现的人工智能系统。生物弹性计划将这项工作扩展到防御领域，重点是应对生物威胁，而不仅仅是寻找新药物。

人择的平衡行为

就 Anthropic 而言，它一直在努力解决人工智能安全中最棘手的问题之一：如何在不妨碍合法科学的情况下阻止危险查询。 2026 年 8 月，该公司宣布已将良性生物学查询的误报屏蔽减少了约 85%。

但人择并没有放松一切。与药物开发相关的专业工作流程仍然面临更严格的限制，这反映了该公司的判断，即最复杂的生物查询会带来最高的双重用途风险。

这种校准是 Anthropic 负责任的扩展政策的核心，该政策是该公司一直在开发的一个框架，用于管理其模型如何与敏感领域交互。随着模型能力的增强，该政策制定了不断升级的安全要求，其中 CBRN（化学、生物、放射性、核）阈值作为触发额外审查的强硬路线。

OpenAI 与 2025 年推出的准备框架并行。该框架涵盖生物防御计划和药物成功预测工具，本质上是试图使人工智能对药物开发有用，同时保持防止滥用的护栏。