人工智慧正在以令人震驚的速度跨越危險的邊界。2025年9月，斯坦福大學科學家發布的一項研究報告標誌著人類歷史的一個轉折點：科學家首次成功利用人工智慧設計出病毒。這不僅僅是一項科學突破，更可能是人類面臨新型存在威脅的開端。從《黃仁勛傳》作者史蒂芬．維特到圖靈獎得主約書亞．本吉奧，從諾貝爾經濟學獎獲得者到全球頂尖生物學家，越來越多的專家開始為AI在生物領域展現的能力感到深深擔憂，將其比作足以威脅人類文明的“新時代核彈”。 （圖片來源：看中國合成圖）
【看中國2025年10月15日訊】（看中國記者楊天資編譯/綜合報導）人工智慧正在以令人震驚的速度跨越危險的邊界。2025年9月，斯坦福大學科學家發布的一項研究報告標誌著人類歷史的一個轉折點：科學家首次成功利用人工智慧設計出病毒。這不僅僅是一項科學突破，更可能是人類面臨新型存在威脅的開端。從《黃仁勛傳》作者史蒂芬．維特到圖靈獎得主約書亞．本吉奧，從諾貝爾經濟學獎獲得者到全球頂尖生物學家，越來越多的專家開始為AI在生物領域展現的能力感到深深擔憂，將其比作足以威脅人類文明的“新時代核彈”。
從斯坦福突破到專家集體示警：AI製造新型病原體的威脅已從科幻走向現實
圖靈獎得主、被譽為"AI教父"之一的約書亞．本吉奧近日坦承，他因思考AI未來發展而失眠。這位在深度學習領域做出開創性貢獻的科學家的擔憂並非杞人憂天，而是基於對AI技術發展軌跡的深刻理解。本吉奧最大的恐懼是AI可能被惡意利用來設計致命病原體，創造出“超級版的新冠病毒，足以毀滅人類”。
《黃仁勛傳》作者維特10月10日發表“可能終結世界的AI指令”為題的文章，強調我們已經跨越了1939年核分裂突破的門檻。他指出：“我聽過許多關於AI能做什麼、不能做什麼的爭論，但數據已經超越爭論，並清楚表明以下事實：AI能力強大，它的能力正在加速提升，而這些能力所帶來的風險真實存在。”
維特的警告得到了具體實證的支持。據報導，OpenAI最新推出的GPT-5展現了前所未見的能力，不僅能編寫複雜程序，還能從零開始建立小型AI系統、設計新型生命體，甚至具有入侵伺服器的能力。這些能力的組合創造了前所未有的風險矩陣：一個足夠智能的AI系統，如果配備了病原體研究實驗室、錯誤的安全準則和充足的計算資源，確實具備設計出比現有病原體更加致命的生物武器的潛力。
知識壁壘的坍塌：AI如何降低生物武器門檻
要理解AI為何構成如此嚴重的生物威脅，我們必須分析其在降低生物武器研發門檻方面的關鍵機制。傳統上，生物武器的開發需要深厚的專業知識、昂貴的實驗設備和漫長的研發週期，這些天然障礙在一定程度上限制了生物武器的擴散。然而，AI正在系統性地削弱這些防護屏障。
信息整合與認知卸載：AI能夠快速檢索、理解並整合全球範圍內的生物學、病毒學、基因工程文獻，包括那些散落在專業期刊、專利資料庫中的敏感信息。對於缺乏專業背景但意圖不軌的個人或組織，AI可以充當全能的“生物武器顧問”，提供從理論基礎到實驗方案的完整指導。它能識別哪些基因序列與致病性相關，哪些蛋白質結構可能增強病毒的免疫逃逸能力，以及哪些宿主受體是理想的攻擊目標。
規劃與執行分解：現代AI模型在任務規劃與自動化工具調用方面的能力增長顯著，可能把原本需要長時間專業訓練才能掌握的"實驗路線構思"拆解為更直觀的步驟列表，大幅降低惡意使用者的認知成本。AI不僅能提供理論知識，還能根據現有數據和預設目標，生成並優化實驗流程，建議最佳的基因編輯工具、病毒載體選擇、培養條件，甚至預測實驗結果。
自動化生態整合：當AI與雲端算力、自動化實驗平臺、第三方服務（如材料訂購、代碼倉庫）耦合時，形成"端到端"的執行通道，理論上會出現"從意圖到行動"的摩擦進一步減少的問題。這種系統性的能力整合使得生物武器研發可能在相對較小的規模和較低的成本下進行，大大增加了監管的難度。
超越自然進化的威脅：AI設計病原體的潛在特徵
與自然進化產生的病原體不同，AI設計的病原體可能具備一些極其危險的組合特性，這些特徵的存在使得傳統的公共衛生防護措施可能失效。
高度針對性的攻擊能力：AI可以分析不同人群的基因特徵和免疫系統特點，設計出針對特定種族、年齡群體或具有特定基因標記人群的病原體。這種"精準生物武器"可能比傳統的大規模殺傷性武器更加危險，因為它可以實現選擇性攻擊而避免對攻擊者群體的"誤傷"。
極強的傳播能力與隱蔽性：通過分析歷史上傳播最廣泛的病毒特徵，AI可能設計出傳播性遠超新冠病毒的病原體，具備空氣傳播、接觸傳播和媒介傳播等多種傳播途徑。同時，這些AI設計的病原體可能具備長潛伏期、難檢測等特徵，讓感染者在不知情的情況下大範圍傳播病毒。
抗藥性和免疫逃逸能力：AI可以預測現有藥物和疫苗的作用機制，從而設計出能夠繞過這些防護措施的病原體。這種"預設抗藥性"的病原體可能讓人類的醫療防護體繫在面對新威脅時顯得束手無策，使得疫情控制變得極其困難。
環境適應性與持久性：AI設計的病原體可能具備更強的環境適應能力，能夠在各種氣候條件和環境中保持活性和致病能力，使得地理隔離等傳統防控措施效果大打折扣。
防護體系的脆弱環節：軟性防線的侷限性
目前，主流的AI研究機構和生物技術公司都聲稱實施了嚴格的防護措施，試圖防止AI技術被惡意利用於生物武器研發。然而，這些主要依賴軟性約束的防護措施在面對有組織的惡意攻擊時可能存在系統性漏洞。
現有的防護措施主要包括研究倫理審查、數據訪問限制、模型輸出過濾以及行業自律準則等。雖然這些措施在防止意外惡意使用方面具有一定效果，但面對有預謀的攻擊者，這些軟性防線存在多個薄弱環節。
技術擴散的不可控性：隨著AI技術的快速發展和開源化趨勢，越來越多的組織和個人可以獲得強大的AI工具。即使主流研究機構嚴格控制訪問許可權，惡意行為者仍然可能通過其他渠道獲得類似的技術能力，或者通過"提示工程"等方式繞過現有的安全限制。
監管碎片化問題：從模型開發商、雲平臺、科研機構到材料供應商，各自有不同的守則和標準，但缺乏統一、可執行的跨部門規程與責任界定。DNA序列審查標準在不同供應商之間存在執行落差，國際監管協調機制也相對薄弱。
評估滯後與技術盲區：現行法規更擅長約束"實物活動"，對"信息與模型能力"的評估與取證路徑尚不成熟。AI系統的複雜性和不透明性使得監管者難以及時發現和阻止危險的研究活動，這種"黑盒"特性為惡意使用提供了隱蔽空間。
構建多層次防護體系：從技術到制度的全面布局
面對AI生物威脅的挑戰，人類社會需要建立多層次、跨領域的綜合防護體系。這個體系應該借鑒核技術管理的成功經驗，同時針對AI技術的獨特特徵制定專門的解決方案。
技術層面的安全機制：建立AI系統的安全評測標準，要求涉及生物相關高風險能力的模型必須接受第三方安全審核。實施能力分級與差異化開放策略，對可能用於生物武器研發的AI能力採用許可證制度或受控沙箱環境。在AI模型中內置專門的安全攔截器，對生物相關語境進行上下文識別與梯級拒答，並提供安全替代信息。
供應鏈與設施層面的管控：推動全球範圍內DNA合成與生物材料的統一篩查標準，強化對"異常序列"的多方覆核機制。對提供自動化實驗或合成服務的平臺實施嚴格的"瞭解你的客戶"程序，建立異常行為檢測與追蹤系統。對關鍵設備、菌株與試劑實施閉環追蹤與審計，縮短異常使用的發現與處置時間。
治理與制度層面的創新：建立模型能力監管沙盒，允許在嚴格監管環境中測試高風險能力的邊界，形成"證據—規則—迭代"的閉環機制。在《生物武器公約》框架下增設"數字能力與模型評估"議題，探索建立跨國審計與緊急通報機制。對模型開發商、雲平臺、科研機構建立安全事件強制報告義務，並提供適當的法律保護激勵。
公共衛生韌性建設：完善臨床、環境與污水的病原監測體系，融合AI技術進行信號檢測，但將關鍵決策權保留給人類專家。建立可快速轉產的模塊化平臺，在藥物、疫苗、診斷等方面形成快速響應儲備，減少未知威脅的時間優勢。建立透明有效的風險溝通機制，既防止不必要的恐慌，也避免信息真空催生謠言傳播。
時間窗口的緊迫性：行動刻不容緩
維特在分析中強調，"像核彈一樣具有破壞力的AI如今已化為現實，問題在於：是否有人會魯莽到製造這樣的AI？"這個問題的緊迫性遠超我們的想像。AI技術的發展速度呈現指數級增長趨勢，從GPT-1到GPT-4的躍升，從AlphaGo到AlphaFold的突破，都顯示了AI能力提升的驚人速度。
然而，技術發展的速度遠超政策制定和監管體系建設的步伐。當我們還在討論如何監管AI技術時，新的突破已經不斷湧現。這種"技術先行，監管滯後"的局面為潛在威脅留下了危險的時間窗口。
更令人擔憂的是，AI技術的全球化特徵使得單一國家或地區的監管措施存在天然侷限性。即使某些國家建立了嚴格的AI生物安全標準，惡意行為者仍然可能在監管相對寬鬆的地區進行危險研究。這種"監管套利"現象可能讓全球AI生物安全努力功虧一簣。
諾貝爾經濟學獎得主彼得．郝伊特將當前時刻稱為“人類史上重大時刻”，這一判斷絕非誇張。我們今天在AI治理方面做出的決策，將深遠影響人類文明的未來軌跡。歷史告訴我們，在技術轉折點上的正確選擇往往決定了文明的走向。
人類的選擇：在深淵與希望之間
面對AI生物威脅這一前所未有的挑戰，人類社會站在了歷史的十字路口。
維特提出的“核彈”隱喻提醒我們，我們需要在AI仍可塑造之時，為它裝上“剎車、方向盤與安全帶”。這需要政府、企業、學術界和公民社會的共同努力，確保AI發展始終服務於人類福祉，而不是成為威脅人類生存的工具。
當前的時間窗口雖然在快速縮小，但我們仍有機會做出正確選擇。與其被動等待AI失控的那一天，不如主動出擊，建立有效的多層次防護體系。我們需要的不是恐慌與否認，而是清醒的認識與堅決的行動。
人工智慧已經到達了一個關鍵的十字路口，特別是在生物安全領域。我們面臨的選擇將決定這項技術是成為治癒疾病、造福人類的神器，還是變成威脅文明存續的病毒設計師。答案掌握在我們手中，現在就是行動的時候。只有通過全球合作、技術創新和制度建設的三重努力，我們才能確保AI成為人類智慧的放大器，而不是生物風險的放大器。
時間不等人，行動刻不容緩。
