人工智慧與生物國家安全風險的演變：能力、門檻與干預措施

關鍵章節標題列表

1. 執行摘要
2. 引言
3. 災難性生物風險的現狀
4. 人工智慧安全與生物安全
5. 需監測的核心能力
6. 政策建議
7. 結論
8. 人工智慧賦能的生物設計工具
9. 基礎模型與風險擴散
10. 人工智慧安全的技術挑戰
11. 人工智慧工具與複雜系統的整合
12. 生物技術領域的人工智慧發展環境

文件簡介

COVID-19疫情凸顯了全球生物安全體系的脆弱性，而人工智慧技術的快速發展正從根本上重塑生物國家安全風險的格局。從全球頂尖AI實驗室CEO對生物災難潛在風險的警示，到美國副總統賀錦麗對AI賦能生物武器威脅人類生存的擔憂，相關議題已上升至政府與產業最高決策層面。本報告旨在系統評估人工智慧對生物災難風險的實際影響，為政策制定者提供全面的認知框架與 actionable 建議。

報告首先梳理了美國生物安全的歷史與現有風險圖景，明確了災難性生物風險的多元來源——包括自然起源、合法科學實驗事故，以及國家、恐怖組織、孤狼行動者等多方主體的蓄意製造。同時，報告分析了生物技術自身的演進趨勢，基因編輯、基因定序、DNA合成等技術的突破，以及雲實驗室的興起，正在降低生物武器研發的技術門檻，而現有國際規範與保障機制仍存在諸多缺口。

基於人工智慧安全的四大核心維度（新能力、技術挑戰、複雜系統整合、發展環境），報告深入剖析了AI影響生物風險的具體路徑。AI賦能的生物設計工具可能最佳化生物武器的致命性、傳播性與靶向性，基礎模型則有望降低非國家行為體獲取生物武器的技術門檻，而技術缺陷、系統整合風險與研發競爭壓力進一步加劇了潛在威脅。值得注意的是，中國在AI與生物技術領域的發展環境，因其獨特的政策導向、風險管控模式與危機應對記錄，成為全球生物安全風險的重要變數。

報告識別了四大需重點監測的核心能力，包括基礎模型的生物實驗指導能力、雲實驗室對專業知識需求的削弱效應、宿主遺傳易感性研究的雙重用途進展，以及病毒病原體的精準工程技術突破。在此基礎上，提出了五項關鍵政策建議：強化雲實驗室與基因合成服務商的篩查機制、定期評估基礎模型的生物武器全生命週期賦能能力、投資AI安全技術機制、最佳化生物防禦體系的靈活性與適應性，以及探索高風險生物設計工具的許可制度。

儘管當前人工智慧對生物安全的實際影響仍較為有限，但技術演進的不確定性要求提前佈局防控措施。本報告通過嚴謹的事實分析與邏輯推演，平衡了創新發展與風險防控的雙重需求，為美國在AI時代築牢生物安全防線提供了兼具科學性與可操作性的政策藍圖。