OpenAI、Anthropic、Google DeepMind、微軟 AI 的四位執行長罕見聯名，向美國國會遞交公開信，要求立法強制 DNA 合成業者篩查客戶與訂單，防止 AI 加速生物武器擴散。
（前情提要：Anthropic 新模型 Mythos 強到自家都不敢放：幾小時能自主攻破全球 Linux、串出完整漏洞鏈）
（背景補充：快訊》Anthropic「秘密提交 S-1」啟動 IPO！估值逼近一兆美元迎戰 OpenAI）
本文目錄
- 一管 DNA、一個提示詞，門檻正在消失
- 業界早有自律，但自願機制擋不住 AI 加速
- 篩查工具本身，也可能被 AI 繞過
四位科技業最具代表性的執行長，在同一封信上簽了名。OpenAI 的 Sam Altman、Anthropic 的 Dario Amodei、Google DeepMind 的 Demis Hassabis、微軟 AI 的 Mustafa Suleyman，這個組合在商場上是對手，但他們選擇同框，是因為他們都認為有一件事比市場競爭更緊迫，AI 正在讓生物武器的製造門檻，低得危險。
這封公開信由非黨派智庫「進步研究所」與右傾的「美國創新基金會」聯合組織，要求國會立法，強制所有在美國境內營運的合成 DNA 與 RNA 供應商，針對每一筆客戶訂單進行篩查，阻止惡意行為者取得可用於製造病原體的基因序列。
一管 DNA、一個提示詞，門檻正在消失
DNA 合成技術本身並不新鮮。1950 年代，科學家 Arthur Kornberg 首次在實驗室成功合成 DNA，那是當時最頂尖的科學成就之一。七十年後，這件事已經可以像訂購網購商品一樣完成，全球數十家公司架設了商業合成機，能夠「列印」並郵寄客製化基因序列，供科學研究、藥物開發與診斷使用。
問題在於，並非所有供應商都會審查客戶身份或訂單內容。
2017 年，加拿大研究人員用約 10 萬美元的郵購 DNA，成功重建了已滅絕的馬痘病毒。外界批評，同樣的方法可以用來合成天花，一種高度相關且致命的病毒。基因合成的成本，從那時起持續下降。
現在，再把大型語言模型（LLM）加進這個方程式。簡單來說就是，AI 語言模型過去主要被拿來寫文章、寫程式，但它同樣可以處理生物序列資料，協助用戶識別哪些基因序列不會被篩查系統攔截，甚至建議如何修改訂單，讓有問題的序列看起來無害。
史丹佛大學微生物學家、生物安全專家 David Relman 在向 Wired 採訪時指出：
公開信的措辭相當直接：「鑒於 AI 發展的速度，歷史上阻止惡意行為者取得生物武器的知識門檻，正在面臨實質性的侵蝕。」
業界早有自律，但自願機制擋不住 AI 加速
這封信的聯署人不只是科技公司高層，還包括科學家、國家安全專家，以及基因合成公司 Twist Bioscience 與 Ansa Biotechnologies 的主管。這兩家公司都是 2009 年成立的「國際基因合成聯盟」（IGSC）成員，該聯盟長期推動業界自願實施訂單篩查。
Twist Bioscience 政策與生物安全副總裁 James Diggans 在 Wired 採訪中表示：「如果你擁有能合成 DNA 的技術，就應該確保它被負責任地使用，這包括瞭解你在製造什麼、以及為誰製造。」他補充，該公司多年來一直支援將篩查規範化為正式法規。
現行的聯邦框架，來自拜登政府時期制定的聯邦準則，要求接受聯邦資助的科學家與機構，必須向有執行篩查程式的供應商採購合成基因序列。然而，這道門檻只適用於有拿政府補助的場景，私人實驗室、境外採購或自費研究，完全不在規範之內。
今年稍早，參議院提出的兩黨法案走得更遠：要求所有在美國境內營運的基因合成供應商，無論資金來源，都必須對訂單與客戶進行篩查。這正是這封公開信所呼籲推動的立法方向。
對比很直觀：目前有篩查機制的，是業界自願組成的聯盟，成員是那些「本來就願意做」的公司。但任何一家選擇不加入聯盟的供應商，就成了監管的空白地帶。
篩查工具本身，也可能被 AI 繞過
但即使強制篩查真的落地，問題也還沒有解決。去年，微軟研究人員發表了一篇刊登於《Science》的研究，顯示 AI 蛋白質設計工具原本用於設計對人體有益的蛋白質，但研究發現，它們同樣能生成結構上與已知危險蛋白質相似的新序列，而這些序列有能力躲過現有篩查軟體的偵測。
篩查工具識別的是「已知的危險序列」，但 AI 能設計出「結構相似、但還沒被列入黑名單」的新序列，這是一場貓鼠遊戲，而且 AI 的迭代速度，遠快於篩查資料庫的更新速度。
Y Combinator 前總裁、Safe AI Fund 合夥人 Geoff Ralston 在 Wired 採訪中認為，具有生物模型能力的 AI 實驗室，本身就應該對用戶進行主動篩查。
Relman 也同意，篩查規範只是解方的一部分。「既然篩查在某些情況下可能失效，我們就必須在其他環節設立把關點，」他在受訪時指出，「這就是 AI 公司必須承擔責任的地方。」
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