今天分享的是：2025年数据和AI驱动的生物设计报告（英文版）
报告共计：44页
数据与AI重塑生物设计：机遇背后的安全挑战与治理新思路
在科技飞速发展的当下，人工智能（AI）与生物数据的深度融合正为生命科学领域带来革命性突破。2025年6月，知名研究机构RAND发布的《数据与AI驱动的生物设计：生物训练数据相关风险与治理机遇》报告，系统剖析了AI生物模型（AI-bio models）的发展现状、潜在风险及治理路径，为公众理解这一前沿领域提供了关键视角。
AI生物模型是指经大规模生物数据训练、用于解决生物学问题的AI系统，如今已展现出令人瞩目的能力。以AlphaFold系列模型为例，自2018年问世以来，它在蛋白质折叠预测领域不断突破，不仅多次在国际蛋白质结构预测竞赛（CASP）中夺冠，还能助力科研人员解析复杂的分子结构，为药物研发和基础生物学研究提供重要支撑。类似的，ESM-3、ProGen2等模型则在蛋白质设计、基因组分析等方面表现突出，可生成具有特定功能的蛋白质序列，甚至预测基因变异对生物功能的影响。
这些突破的背后，是生物数据的爆炸式增长。报告显示，全球公共生物数据库正以惊人速度扩张：美国国家生物技术信息中心（NCBI）的GenBank数据库截至2025年2月已收录34亿条DNA🧬序列，年增长率达31.3%；蛋白质数据库（PDB）收录的蛋白质结构超过21.3万条，且仍在以每年6.5%的速度增加。与此同时，基因测序成本的持续下降、环境生物监测项目的推进，以及计算资源的日益充沛，进一步推动了生物数据的积累，为AI生物模型的训练提供了充足“燃料”。
AI生物模型的应用前景广阔，在医疗健康领域，它能加速新药研发进程，通过预测药物分子与靶蛋白的结合模式，大幅缩短候选药物筛选周期；在农业领域，可设计具有抗病虫害能力的作物基因，助力粮食安全；在公共卫生领域，还能预测病毒变异趋势，为疫苗研发和疫情防控提供科学依据。然而，报告也尖锐指出，这类技术存在“双刃剑”效应——部分AI生物模型具备“双重用途”，既可为人类福祉服务，也可能被滥用，带来安全隐患。
潜在的风险主要集中在生物安全领域。例如，借助AI生物模型，使用者可能设计出具有更强毒性的毒素、增强现有病原体的致病性，甚至从头合成新型病毒。有研究表明，若模型训练数据中包含高风险病原体（如具有大流行潜力的病毒）的序列、结构及功能信息，其生成危险生物分子的能力可能显著提升。更值得警惕的是，随着技术门槛降低，即使是缺乏专业生物学背景的人员，也可能通过AI工具开展具有潜在风险的生物设计工作，这无疑增加了技术滥用的可能性。
报告强调，AI生物模型的风险与训练数据密切相关，数据的类型、数量和质量直接影响模型的能力边界。一方面，多样化的训练数据（如病毒基因组、蛋白质三维结构数据）能提升模型的生物学分析能力；另一方面，若数据中包含敏感信息（如高致病性病原体的功能数据），且缺乏有效管控，就可能为危险能力的形成提供条件。例如，某模型若训练了大量冠状病毒的刺突蛋白数据，就可能被用于设计能逃避现有疫苗保护的病毒变异株。此外，数据聚合也可能带来风险——单独来看无害的数据集，经整合后可能让模型推断出敏感信息，进而生成危险生物分子。
为应对这些挑战，报告提出了多维度的治理建议，涵盖技术研发、政策监管等多个层面。在技术层面，AI模型开发者需加强对训练数据与模型能力关系的研究，建立更完善的风险评估体系。例如，通过实验验证不同类型、数量的生物数据对模型危险能力的影响，开发专门的性能基准，监测高风险数据的收集与聚合情况，及时掌握可能被用于训练双重用途模型的数据动态。
在政策层面，需构建更健全的生物数据治理框架。对于政府资助的生物数据集，可制定明确的使用指南，要求研究者在利用这些数据训练AI模型时，充分评估潜在风险，避免生成具有双重用途的模型能力。同时，相关部门可探索建立生物数据 stewardship机制，在保障数据开放共享以促进科研创新的同时，通过身份验证、用途审核等方式，加强对高风险数据的访问控制。
此外，报告还呼吁AI开发者与政策制定者加强协作，建立常态化的能力评估机制。在收集、聚合病原体数据或训练相关AI模型前，需系统评估数据可能带来的影响，包括模型可能具备的能力、数据公开后的潜在后果等。对于未来可能出现的高风险数据集，可提前制定访问管理规范，例如要求研究者在获取数据前提交AI模型训练计划，经审核通过后方可使用。
值得注意的是，治理并非意味着完全限制技术发展，而是要在创新与安全之间找到平衡。报告指出，许多AI生物模型的双重用途能力难以完全剥离，过度限制可能阻碍科研进步。因此，治理措施需兼顾科学性与灵活性，例如通过技术手段降低模型的滥用风险，而非简单禁止相关研究；同时，加强国际合作，推动全球范围内的生物数据安全治理，避免风险跨区域扩散。
如今，数据与AI驱动的生物设计已进入快速发展期，其带来的机遇与挑战并存。RAND报告的价值不仅在于揭示风险，更在于为构建负责任的技术发展路径提供了思路。未来，随着治理体系的不断完善、技术创新的持续推进，我们有理由相信，AI与生物数据的融合将更多地服务于人类健康与可持续发展，为生命科学领域书写更美好的篇章。
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