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面向AI生物设计工具的可验证审计追踪框架

人工智能驱动的生物设计工具降低了新型生物材料的创造门槛，在带来药物研发突破的同时，也引发严峻的治理挑战：监管方难以判断上传序列是否出于安全目的。本文提出一种跨工具、防篡改的审计追踪框架，结合结构化溯源记录与硬件绑定密码签名，实现可重现性与不可否认性。作者指出，部署的主要障碍并非技术层面，而在于治理结构缺失、审计负担不均及机构审查能力不足，并提出相应政策建议。

多位顶级AI公司CEO联名致信，呼吁各国政府立法加强对合成DNA序列的追踪监管，防止不法分子利用AI技术制造生物武器。签署者包括OpenAI的Sam Altman、Anthropic的Dario Amodei、微软AI的Mustafa Suleyman及谷歌DeepMind的Demis Hassabis等人。信中指出，AI系统已能在高度专业的病毒学问题上超越博士级专家，历史上阻止不法分子获取生物武器的知识壁垒正面临侵蚀风险，敦促立法者采取果断行动。

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风险缓解策略

2026-05-21

构建抵御AI赋能生物威胁的韧性能力

随着AI系统能力不断增强并深度融入生命科学领域，其被滥用于生物技术的风险日益引发关注。为此，Helena与兰德公司AI安全与技术中心于2026年1月联合举办专题研讨会，汇聚22位AI研究人员、生物技术专家、生物安全专家及伦理学家，共同围绝AI与生物学交叉领域的风险链，制定涵盖技术、政策、运营等层面的高影响力缓解策略，并形成初步实施路线图，为政策制定者和行业参与者提供实践指导。