Google DeepMind 与 Isomorphic Labs 的生物弹性方法

全球生物安全格局正在迅速发展。不断变化的自然生态系统、全球旅行和人工智能的潜在滥用需要更加警惕——但人工智能也是我们应对的关键工具。我们需要前沿的人工智能模型以及它们所带来的科学进步来应对这些挑战，并帮助社会增强应对未来疫情等事件的能力。

今天，Google DeepMind 和 Isomorphic Labs 正在分享我们的生物弹性联合方法。

我们的工作是双重的——防止威胁行为者滥用我们的模型，并确保政府、科学家、生物安全专家和我们的团队能够利用这些技术来建设一个更具弹性的世界。

在过去 12 个月中，我们与政府机构、生物安全组织和研究团体建立了超过 15 个合作伙伴关系，以防止威胁行为者滥用我们的模型、快速发现新的疫情并快速有效地做出反应。

我们的生物弹性计划内部

我们相信社会必须利用人工智能的先进能力来应对传染病并为未来的疫情爆发做好准备。

像 Google DeepMind 的 AlphaFold 这样的突破，它绘制了几乎所有已知蛋白质的 3D 结构； Isomorphic Labs 的人工智能药物设计引擎 (IsoDDE)，提供以前所未有的精度导航新型生物系统所需的现实世界准确性； AlphaGenome 揭示了基因组功能，正在从根本上改变这种平衡。我们现在可以使用这些智能系统来帮助研究人员设计主动防御，加速治疗方法的发现，并以更快的速度和更精确的方式维护全球健康生态系统，而不仅仅是对自然爆发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智能体，以支持三个关键领域的进展：预防、检测和响应。以下是一些示例：

为了确保我们的模型（如 Gemini）对专家来说是安全且有用的，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，了解潜在威胁，针对这些威胁测试我们的模型并建立强有力的保障措施。

此外，我们正在努力将 SynthID 水印技术应用于生物学，这可以帮助 DNA 合成提供商筛选具有潜在风险的 AI 生成的生物序列。

我们正在帮助提高病原体监测的成本效益。例如，我们的智能体 AlphaEvolve 可以优化用于生成和分析宏基因组测序数据的算法，帮助更快地检测新的疫情。这种优化可以实现更快、更准确的 DNA 分析，从而降低大规模追踪全球疾病的成本。

我们还在探索如何使用 AlphaGenome 和蛋白质功能注释等技术来帮助从序列数据中检测和表征病原体，从而比传统方法更快地识别新模式和新出现的威胁。

基于 AlphaFold 的科学影响，我们允许值得信赖的研究人员访问 Google DeepMind 的最新人工智能系统，以帮助加快针对已知和新型威胁的疫苗和其他对策的设计。

为了在新的疫情爆发期间支持政府机构和非营利组织，Isomorphic Labs 成立了一个重点部门，以快速部署其药物设计引擎，以设计医疗对策，以应对自然发生的流行病和因滥用先进人工智能而产生的潜在风险。与政府和全球卫生当局合作，推进各种诊断和治疗策略，使 Isomorphic Labs 药物设计引擎能够对生物弹性的现实世界产生影响。

这是一项复杂、长期的工作，也是我们管理潜在化学、生物、放射和核 (CBRN) 风险的更广泛方法的一部分，与我们的前沿安全框架的主动缓解措施和严格的评估协议保持一致。

我们致力于与生物安全实验室、政府和更广泛的科学界进行公开合作，以确保负责任地开发和部署人工智能，以帮助防范社会最大的风险之一。

要详细了解我们的工作以及我们对新合作伙伴关系的呼吁，请参阅有关我们方法的完整更新。

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