全球生物安全格局正在快速演变。自然生态系统的变化、全球旅行以及 AI 的潜在滥用，都要求更高的警惕性——但 AI 同时也是应对这些挑战的关键工具。2026 年 7 月 16 日，Google DeepMind 与 Isomorphic Labs 联合发布了其”生物韧性”（bioresilience）方案，阐述了如何利用前沿 AI 模型来防范生物威胁、加速应对未来疫情。

双线并进的整体思路

两家机构的工作分为两条主线：一是防止恶意行为者滥用其模型，二是确保政府、科学家、生物安全专家及内部团队能够利用这些技术建设更具韧性的世界。过去 12 个月里，它们已推进了 15 项以上与政府机构、生物安全组织和研究团队的合作，覆盖威胁防范、疫情早期检测和快速响应等领域。

这一方案的底层依托是几项突破性 AI 成果。Google DeepMind 的 AlphaFold 绘制了几乎所有已知蛋白质的三维结构；Isomorphic Labs 的 AI 驱动药物设计引擎（IsoDDE）提供了在新生物系统中导航所需的现实世界精度；AlphaGenome 则揭示了基因组功能。这些工具使研究者能够从被动应对转向主动防御，加速治疗方案的发现，并以更高的速度和精度保护全球健康生态。

三大关键领域：预防、检测、响应

两家机构将 AI 模型和智能体提供给可信合作伙伴，围绕预防、检测和响应三个方向展开工作。

预防方面，为确保 Gemini 等模型对专家而言安全且有用，团队遵循四步安全流程：威胁建模、评估、缓解和监控。内部生物学家、安全专家和外部合作伙伴紧密协作，理解潜在威胁、针对其测试模型并构建稳健的防护措施。此外，团队正在将其 SynthID 水印技术适配到生物学领域，帮助 DNA 合成服务商筛查可能存在风险的 AI 生成生物序列。

检测方面，团队致力于让病原体监测更具成本效益。例如，其智能体 AlphaEvolve 能够优化用于产生和分析宏基因组测序数据的算法，帮助更快检测新疫情。这种优化使 DNA 分析更快捷、更准确，从而降低大规模追踪疾病的成本。团队还在探索如何利用 AlphaGenome 和蛋白质功能注释技术，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 emerging 威胁。

响应方面，在 AlphaFold 科学影响的基础上，Google DeepMind 向可信研究人员开放最新的 AI 系统，帮助加速针对已知和新型威胁的疫苗及其他对策设计。Isomorphic Labs 则成立了一个专门单元，在新型疫情期间为政府机构和非营利组织快速部署其药物设计引擎，设计可应对自然发生疫情和 AI 滥用潜在风险的医疗对策。与政府和全球卫生机构合作推进多样化的诊断和治疗策略，使药物设计引擎在生物韧性领域产生现实影响。

更广义的风险治理框架

这一复杂的长期工作，是两家机构管理化学、生物、放射性和核（CBRN）风险更广义方法的一部分，与其前沿安全框架的主动缓解措施和严格评估协议保持一致。

DeepMind 与 Isomorphic Labs 表示，将致力于与生物安全实验室、政府和更广泛的科学界开放、协作地工作，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。它们同时呼吁新的合作伙伴加入这一努力。

技术与责任并行

这项方案的发布，反映出前沿 AI 实验室在推动能力边界的同时，正系统性地构建生物安全防护网。从 AlphaFold 解决蛋白质结构预测，到 IsoDDE 实现药物设计的现实精度，再到 AlphaEvolve 优化测序算法，这些原本服务于基础科学的工具，正在被重新组织成一套面向公共卫生的防御体系。SynthID 水印技术从数字内容向生物序列的延伸，则展示了 AI 安全技术跨界应用的新方向。

随着 AI 能力的持续提升，如何在释放其应对疫情潜力的同时防止被恶意利用，已成为行业无法回避的命题。Google DeepMind 和 Isomorphic Labs 的这次方案发布，为这一问题提供了一个可参考的框架——它既不是单纯的技术承诺，也不是简单的风险声明，而是一套将预防、检测、响应三个环节串联起来的实操路径。