北京
本報記者 張偉
當前大語言模型正從“聊天機器”進化為能調用工具、規劃任務的“智能體”。這種進化在生物信息學、實驗設計等領域展現出巨大潛力，除此之外，需要正視一個關鍵問題：當AI的能力從信息處理延伸到物理實驗操作，生物安全的邊界會發生怎樣的改變？
現有研究已開始評測前沿模型的病毒學知識和實驗推理能力，但在真實的潛在風險鏈條中，模型究竟能提供多大程度的實質性幫助，需要進行驗證，特別是當模型以智能體形態出現，能組合知識庫、搜索引擎、文件讀寫等工具時，其有效能力邊界可能遠超單輪問答的測試結果。
智源研究院大模型安全研究團隊與北京大學圍繞這一核心問題，開展了一項端到端系統性評估。該評估考察大語言模型智能體是否會降低非專業人員繞過DNA合成篩查的知識門檻，評估從智能體生成方案、程序化計算校驗延伸到標準分子生物學實驗室中的受控濕實驗，并以電泳和測序確認模型方案在物理層面的可執行性。
大語言模型智能體在DNA組裝指導任務中端到端評估閉環。評估依次經過方案生成、程序化計算校驗、受控濕實驗以及電泳與測序確認，覆蓋11個模型和4個失去有害功能良性代理構建體，最終以物理可執行性證據驗證組裝流程。（圖源：AI生成）
評估結果顯示，所有11個參與測試模型均能生成通過計算校驗的DNA分片方案，其中GPT-5.5和Claude Opus 4.6還能提供詳細的逐步實驗指導。在物理驗證環節，4個良性代理構建體全部成功完成組裝。這意味著，大語言模型智能體不僅可能削弱現有DNA合成篩查防線，還可能向不具備專業背景的用戶提供原本依賴專業訓練才能獲得的實驗操作知識，存在相關雙重用途風險，需要被系統性地評估與提前防范。
大語言模型智能體正在將生命科學實驗的知識門檻從“專業人員”推向“非專業人員”——這既是技術進步的一面，也是安全治理必須正視的一面。據悉，本次評估嚴格遵循負責任披露原則，不展示制造危險物質的方法，詳細技術信息僅與相關安全機構共享。
面向未來，智源研究院安全研究團隊將持續完善AI生物安全能力建設，推進模型側防御與合成篩查魯棒性等多方面研究，為人工智能與生命科學的負責任創新提供技術支撐。
（企業供圖）
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