夜雨聆风
人工智能赋能生物设计风险评估工具研发
奇点战略前瞻
兰德
智策
RAND S&T
Strategy
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奇点战略前瞻·兰德智策系列
本期核心观点
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AI 与生物技术融合带来巨大科研价值，但存在两用性风险，可被恶意用于改造病毒提升致病性、传播力与免疫逃逸能力，现有监管缺乏量化评估手段。
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报告构建双维度风险评分工具，从生物改造危害与实施者能力两方面评估，精准识别高风险、低门槛的病毒改造研究。
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该工具可平衡创新与安全，配套监管路径能划定科研红线，未来需优化完善，为全球 AI 生物领域安全治理提供标准化方案。
一、技术背景与两用性风险
人工智能与生物技术的融合，已成为生命科学与医学发展的核心驱动力。依托大语言模型与专业生物计算工具，科研人员可高效完成蛋白质结构预测、基因组设计、分子互作模拟等复杂任务，在新药研发、疫苗优化、基因治疗等领域产生革命性价值。但这类技术存在严重的两用性风险：推动正向创新的算法与平台，同样可被用于恶意改造病毒，增强其致病性、传播力、免疫逃逸能力，对公共卫生安全、经济安全与国家安全构成现实威胁。
当前，传统的两用性研究监管体系难以适配快速迭代的 AI 技术，既缺乏针对 AI 辅助生物设计的量化风险评估手段，也无法有效区分良性科研与高危研究，容易出现 “监管过严扼杀创新” 或 “监管缺位放任风险” 的两极问题。为此，兰德公司专项研发了AI 赋能生物设计风险评分工具，聚焦病毒改造这一高风险场景，系统性评估技术滥用的潜在危害，为科研管理、行业自律与政策监管提供科学、可落地的判断依据。
报告经专家论证与文献梳理，明确了五大类最易被 AI 改造、且危害最高的病毒功能：一是宿主范围或嗜性改变，可实现跨物种感染；二是基因组复制能力增强，提升病毒增殖效率；三是免疫与医疗干预手段逃逸，突破疫苗、药物与免疫系统防御；四是环境稳定性提升，延长体外存活时间；五是传播动力学增强，提高人际与跨物种传播效率。这五项功能高度关联，单一改造即可引发多重风险叠加，是生物安全领域最需重点管控的方向。
二、双维度风险评分工具体系
第一维度为生物改造风险评分，用于衡量改造行为的潜在危害程度。工具设置健康影响、传播潜力、医疗干预有效性、社会环境冲击、可控性与大流行潜力五大风险因素，下设 14 项具体指标，每项按低、中、高风险分别赋值 0、0.5、1 分，总分越高代表危害越大。评分以野生型病毒为基准，结合实验数据与专家共识，综合判断致病率、死亡率、传播范围、防控难度、社会冲击等关键后果。
第二维度为实施者能力评分，用于评估操作门槛与滥用可能性。从知识储备、实验设备、人力支撑三个维度进行评级，分别对应无能力、潜在能力、具备能力三档，同样采用 0–2 分制。工具特别引入AI 赋能系数，对比无 AI、当前 AI、未来 AI 三种场景，测算技术对不同学历、经验人员的能力提升。结果显示，AI 会显著降低病毒改造的专业门槛，使高危操作从仅博士团队可完成，逐步下放至硕士、本科生甚至业余爱好者，大幅扩大风险覆盖范围。
为验证工具有效性，研究团队将其应用于 10 项已公开发表的病毒研究，结果显示工具可清晰区分两类典型研究：一类是低风险、高能力门槛型，如用于肿瘤治疗的病毒改造，危害有限且专业要求高；另一类是高风险、低能力门槛型，如增强禽流感传播与稳定性的研究，滥用后果严重且 AI 可快速降低操作难度，成为最需管控的对象。
三、工具应用、监管路径与未来展望
这套风险评分工具的核心价值，在于平衡生物技术创新与生物安全底线，实现精准、适度、可执行的治理模式，而非简单禁止前沿研究。它可直接用于科研机构自查、学术期刊审稿、基金项目评审、政府监管核查，帮助各方快速识别高风险研究，避免 “一刀切” 式管控。
报告同步提出五条可落地的安全红线实施路径：一是由联邦卫生与科研主管部门发布官方指南，约束联邦资助项目；二是出台全国性政策或行政命令，实现跨部门统一监管；三是通过立法将红线写入法律，强化强制力；四是采用税收优惠等经济激励，引导企业主动合规；五是将合规要求与科研经费挂钩，覆盖全美约 40% 的基础研究。这些方案兼顾时效性、覆盖面与执行成本，可根据技术发展阶段灵活组合使用。
当前工具仍存在一定局限，如指标权重未量化、专家评分存在主观性、部分指标重叠、AI 风险提升缺乏定量模型等。未来优化方向包括：扩大跨学科专家评估范围、建立 AI 自动评分系统、采用噬菌体等安全替代物开展验证实验、完善信息危害管控机制，防止评估方法本身被恶意利用。
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兰德智库丨科技精选
本文编译丨王卓然
图文编辑丨范梦遥
原文来自兰德
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