图片说明：科学家报告：人工智能创造出前所未见的病毒
图片来源：Public Domain
【中国观察2026年08月09日讯】
据研究作者称，加州帕洛阿尔托市 Arc 研究所和斯坦福大学的研究人员使用名为 Evo 的人工智能 (AI) 模型生成了自然界中不存在的新病毒版本。
报告指出，由此产生的病原体，即噬菌体（感染细菌的病毒），无法感染人类或动物。斯坦福大学研究生、该研究的作者之一塞缪尔·金告诉《纽约时报》：“这感觉就像是顺理成章的下一步。” 大型语言模型（例如 ChatGPT 等工具的基础）可以生成逼真的文本，但也存在被滥用于制造虚假新闻或其他错误信息的风险[1]。
基于基因序列训练的进化模型
研究团队称，与 ChatGPT 类似的程序 Evo 扫描了来自动物、植物、病毒和微生物的约 9 万亿个核苷酸碱基。报告指出，该模型并非用于分析文本，而是用于解析和构建遗传密码。
在学习了天然DNA模式后，Evo生成了近300个Phi X-174病毒的基因组。选择这种病毒是因为它不会感染人类或动物。研究报告称，其中16个基因组被确定为具有活性。
据作者称，在培养皿实验中，一些人工智能设计的噬菌体比原始噬菌体Phi X-174繁殖速度更快，并且能够从宿主细胞中释放出来。报告指出，研究人员之所以选择Phi X-174，是因为病毒基因组比人类细胞中的DNA指令复杂度要低。
研究人员称这项研究是一个转折点
西班牙庞培法布拉大学的马克·古埃尔告诉BBC，这项研究是“一个非常重要的转折点”，它“让我们能够畅想应对人类面临的最大挑战的激动人心的可能性”。据BBC报道，古埃尔表示，“历史上第一次，我们开始在计算机上设计生物学” 。
文章指出，科学家们表示，他们没有向模型提供感染人类、动物、植物或真菌的病毒数据。报告还指出，该团队也排除了感染其他生物体的类似病毒。
生物安全和生物安保问题引发
但约翰·霍普金斯大学健康安全中心的托马斯·英格尔斯比博士和莫里茨·汉克博士在《科学》杂志上发表文章指出，这些结果引发了“紧迫的生物安全和生物安保问题”。他们表示，问题不再是“是否存在病毒基因组生成设计”，而是能否在不“造成严重危害”的情况下使用这种设计。报告还指出，他们补充说，那些可能致病的病毒“不应该被继续研究”。
汉克告诉《纽约时报》：“你可以说，‘嘿，基因组语言模型，给我做一个流感病毒基因组，使其更具传染性或更致命。’”据 mnewstv.com 报道 [2]，微软的一项研究表明，人工智能可以通过“改写”已知毒素的基因序列来设计新型有毒生物制剂，从而使其绕过商业生物安全筛查 软件。
美国国立卫生研究院（NIH）应改进其对可能构成国家安全风险的实验室病毒的监管方式，其生物安全顾问机构——国家生物安全科学顾问委员会（NASB）[3]指出。此前，波士顿大学国家新发传染病实验室的一个团队开发了一种新的武汉冠状病毒（COVID-19）毒株，根据一项预印本研究[4] ，该毒株在实验室环境下导致80%的感染小鼠死亡。据ZeroHedge报道[5]，2026年6月解密的文件显示，美国资助的冠状病毒研究包括刺突蛋白修饰计划、受体适应性实验以及在人源化小鼠中进行测试 。
人工智能设计病原体的影响
研究人员表示，这项研究是生成式人工智能应用于生物学的首批案例之一，该领域仍处于早期阶段。科学家强调，由此产生的噬菌体对人类无害，但专家指出，这些方法可以应用于其他基因组。
一些分析人士指出，世界上只有少数几家公司拥有足够的资源来投资开发类似于 GPT-4 的大型语言模型，这可能会影响监管 [1]。该报告提出了关于未来如何监管人工智能生成的生物序列的政策问题，作者指出不应继续追查危险病毒。一位科技高管将其中一种路径描述为“完全优先考虑技术，以最大限度地发挥其潜力，而不考虑潜在的影响。” [1]
参考
aacid zlib3 文件 20241105T001425Z 29870425 3zFrZWC8qLJzJ5FoyS9nN5。
Ava Grace。“数字潘多拉魔盒：人工智能如何智胜生物安全并为下一代威胁铺平道路”。mnewstv.com。2025年10月9日。
艾米莉·科普。“‘含糊不清且秘而不宣’：专家称，美国国立卫生研究院的高风险研究监管不足”。儿童健康保护组织。2024年1月21日。
迈克尔·内夫拉达基斯。“疯狂：波士顿研究人员制造出‘更致命’的新冠毒株，引发呼吁停止高风险的功能增益研究”。儿童健康保护组织。2024年1月21日。
“加巴德在最后一天揭露福奇与新冠疫情有关的证据：他资助了研究，捏造了掩盖真相的故事，然后向国会撒谎”。Zero Hedge，2026年6月19日。
据研究作者称，加州帕洛阿尔托市 Arc 研究所和斯坦福大学的研究人员使用名为 Evo 的人工智能 (AI) 模型生成了自然界中不存在的新病毒版本。
报告指出，由此产生的病原体，即噬菌体（感染细菌的病毒），无法感染人类或动物。斯坦福大学研究生、该研究的作者之一塞缪尔·金告诉《纽约时报》：“这感觉就像是顺理成章的下一步。” 大型语言模型（例如 ChatGPT 等工具的基础）可以生成逼真的文本，但也存在被滥用于制造虚假新闻或其他错误信息的风险[1]。
基于基因序列训练的进化模型
研究团队称，与 ChatGPT 类似的程序 Evo 扫描了来自动物、植物、病毒和微生物的约 9 万亿个核苷酸碱基。报告指出，该模型并非用于分析文本，而是用于解析和构建遗传密码。
在学习了天然DNA模式后，Evo生成了近300个Phi X-174病毒的基因组。选择这种病毒是因为它不会感染人类或动物。研究报告称，其中16个基因组被确定为具有活性。
据作者称，在培养皿实验中，一些人工智能设计的噬菌体比原始噬菌体Phi X-174繁殖速度更快，并且能够从宿主细胞中释放出来。报告指出，研究人员之所以选择Phi X-174，是因为病毒基因组比人类细胞中的DNA指令复杂度要低。
研究人员称这项研究是一个转折点
西班牙庞培法布拉大学的马克·古埃尔告诉BBC，这项研究是“一个非常重要的转折点”，它“让我们能够畅想应对人类面临的最大挑战的激动人心的可能性”。据BBC报道，古埃尔表示，“历史上第一次，我们开始在计算机上设计生物学” 。
文章指出，科学家们表示，他们没有向模型提供感染人类、动物、植物或真菌的病毒数据。报告还指出，该团队也排除了感染其他生物体的类似病毒。
生物安全和生物安保问题引发
但约翰·霍普金斯大学健康安全中心的托马斯·英格尔斯比博士和莫里茨·汉克博士在《科学》杂志上发表文章指出，这些结果引发了“紧迫的生物安全和生物安保问题”。他们表示，问题不再是“是否存在病毒基因组生成设计”，而是能否在不“造成严重危害”的情况下使用这种设计。报告还指出，他们补充说，那些可能致病的病毒“不应该被继续研究”。
汉克告诉《纽约时报》：“你可以说，‘嘿，基因组语言模型，给我做一个流感病毒基因组，使其更具传染性或更致命。’”据 mnewstv.com 报道 [2]，微软的一项研究表明，人工智能可以通过“改写”已知毒素的基因序列来设计新型有毒生物制剂，从而使其绕过商业生物安全筛查 软件。
美国国立卫生研究院（NIH）应改进其对可能构成国家安全风险的实验室病毒的监管方式，其生物安全顾问机构——国家生物安全科学顾问委员会（NASB）[3]指出。此前，波士顿大学国家新发传染病实验室的一个团队开发了一种新的武汉冠状病毒（COVID-19）毒株，根据一项预印本研究[4] ，该毒株在实验室环境下导致80%的感染小鼠死亡。据ZeroHedge报道[5]，2026年6月解密的文件显示，美国资助的冠状病毒研究包括刺突蛋白修饰计划、受体适应性实验以及在人源化小鼠中进行测试 。
人工智能设计病原体的影响
研究人员表示，这项研究是生成式人工智能应用于生物学的首批案例之一，该领域仍处于早期阶段。科学家强调，由此产生的噬菌体对人类无害，但专家指出，这些方法可以应用于其他基因组。
一些分析人士指出，世界上只有少数几家公司拥有足够的资源来投资开发类似于 GPT-4 的大型语言模型，这可能会影响监管 [1]。该报告提出了关于未来如何监管人工智能生成的生物序列的政策问题，作者指出不应继续追查危险病毒。一位科技高管将其中一种路径描述为“完全优先考虑技术，以最大限度地发挥其潜力，而不考虑潜在的影响。” [1]
参考
aacid zlib3 文件 20241105T001425Z 29870425 3zFrZWC8qLJzJ5FoyS9nN5。
Ava Grace。“数字潘多拉魔盒：人工智能如何智胜生物安全并为下一代威胁铺平道路”。mnewstv.com。2025年10月9日。
艾米莉·科普。“‘含糊不清且秘而不宣’：专家称，美国国立卫生研究院的高风险研究监管不足”。儿童健康保护组织。2024年1月21日。
迈克尔·内夫拉达基斯。“疯狂：波士顿研究人员制造出‘更致命’的新冠毒株，引发呼吁停止高风险的功能增益研究”。儿童健康保护组织。2024年1月21日。
“加巴德在最后一天揭露福奇与新冠疫情有关的证据：他资助了研究，捏造了掩盖真相的故事，然后向国会撒谎”。Zero Hedge，2026年6月19日。