我们在生物韧性方面的做法
全球生物安全格局正在迅速演变。自然生态系统的变迁、全球旅行以及人工智能可能被滥用，都要求我们提高警惕——然而，人工智能也是我们应对措施中的关键工具。我们需要前沿人工智能模型，以及它们将推动的科学进步，来应对这些挑战，并帮助社会更好地抵御未来疫情等事件。
今天，Google DeepMind 和 Isomorphic Labs 分享了我们的生物韧性联合方案。
我们的工作分为两方面——防止威胁行为者滥用我们的模型，并确保政府、科学家、生物安全专家以及我们的团队能够利用这些技术来构建一个更具韧性的世界。
在过去 12 个月里，我们推进了与政府机构、生物安全组织和研究小组的 15 个以上合作伙伴关系，以防止威胁行为者滥用我们的模型，快速检测新疫情，并迅速有效地做出响应。
我们的生物韧性计划内幕
我们相信，社会必须利用人工智能不断进步的能力来应对传染病并为未来的疫情做好准备。
Google DeepMind 的 AlphaFold 绘制了近所有已知蛋白质的 3D 结构；Isomorphic Labs 的人工智能驱动的药物设计引擎（IsoDDE）提供了以前所未有的精度驾驭新型生物系统所需的现实世界准确性；以及 AlphaGenome 揭示了基因组功能——这些突破正在从根本上改变平衡。我们现在可以利用这些智能系统帮助研究人员设计主动防御、加速疗法发现，并以更高的速度和精度保护全球健康生态系统，而不仅仅是对自然疫情或安全风险做出反应。
考虑到这一点，我们正在向值得信赖的合作伙伴提供我们的人工智能模型和代理，以支持预防、检测和响应这三个关键领域的进展。以下是一些例子：
预防：
为了确保我们的模型（如 Gemini）对专家安全且有用，我们遵循四步安全流程：威胁建模、评估、缓解和监控。
我们与内部生物学家、安全专家和外部合作伙伴密切合作，以了解潜在威胁，针对这些威胁测试我们的模型，并建立强大的保障措施。
此外，我们正在努力将我们的 SynthID 水印技术应用于生物学，这可能有助于 DNA 合成提供商筛查潜在风险的人工智能生成的生物序列。
检测：
我们正在帮助使病原体监测更具成本效益。例如，我们的代理 AlphaEvolve 可以优化用于生成和分析宏基因组测序数据的算法，帮助更快地检测新疫情。这种优化使得 DNA 分析更快、更准确，从而降低了在全球范围内大规模追踪疾病的成本。
我们也在探索如何利用 AlphaGenome 和 蛋白质功能注释 等技术，帮助从序列数据中检测和表征病原体，比传统方法更快地识别新模式和新兴威胁。
回应：
基于 AlphaFold 的科学影响，我们正在向受信任的研究人员提供 Google DeepMind 最新的 AI 系统，以帮助加速针对已知和新出现威胁的疫苗及其他应对措施的设计。
为了在新发疫情暴发期间支持政府机构和非营利组织，Isomorphic Labs 成立了一个专门部门，以快速部署其药物设计引擎，设计医疗应对措施，从而应对自然发生的大流行病以及先进 AI 被滥用可能带来的潜在风险。通过与各国政府和全球卫生当局合作，推进多样化的诊断和治疗策略，使 Isomorphic Labs 药物设计引擎在生物韧性方面发挥现实影响。
这是一项复杂、长期的努力，也是我们管理潜在化学、生物、放射和核（CBRN）风险更广泛方法的一部分，与我们的前沿安全框架中的主动缓解措施和严格评估协议相一致。
我们致力于与生物安全实验室、政府和更广泛的科学界公开合作，确保 AI 以负责任的方式开发和部署，帮助防范社会面临的最大风险之一。
要了解更多关于我们的工作以及我们对新合作伙伴关系的呼吁，请参阅这份关于我们方法的完整更新。