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| 本文作者： 二維馬曉寧 | 2026-07-23 18:49 |
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。
圖1：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。
安全聲明：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。全部濕實驗均在嚴格安全約束下，使用經關鍵位點突變、失去有害功能的良性代理序列，僅驗證組裝流程，不會在任何階段產生具有功能活性的危險產物。
從“單點問答”到“端對端”風險評估
合成服務（DNA synthesis）是現代生命科學研究的重要基礎設施。研究人員可以通過合成服務獲得所需DNA片段，再在實驗室完成后續構建。為防止危險序列進入物理世界，服務商通常會開展DNA合成篩查（DNA synthesis screening），對訂單進行序列風險識別，這是現有生物安全體系中少數能夠在合成環節主動攔截風險的技術機制之一。隨著合成成本下降、實驗流程逐步標準化，DNA合成篩查在生物安全防線中的重要性進一步上升。
評估聚焦分拆訂購攻擊這一已知風險場景，即將完整序列拆分為多個較短片段分別處理，使單個片段不易觸發既有篩查機制，再在后續環節完成組裝。過去，這類任務依賴分子生物學專業知識與實驗經驗，相關知識門檻本身構成了一層防御。大語言模型智能體能否承擔其中原本需要專業判斷的步驟，直接關系到這一防御邊界是否正在發生變化。
不同于針對生物學知識或單項技能的問答測試，評估采用了更接近真實風險鏈條的端到端設置。測試場景中，用戶不具備生化專業背景，但可以配置大語言模型智能體，并為其提供公開可獲得的領域知識模塊和通用工具。模型需要從輸入信息出發，完成任務規劃、片段方案設計和組裝指導生成等多個環節。
圖2：LLM智能體在DNA組裝指導任務中的評估框架。輸入端包含蛋白質或DNA相關信息；智能體通過分子克隆、蛋白質篩查、濕實驗等領域技能，以及互聯網搜索、Shell和文件讀取等通用工具進行多步調用與反饋；輸出端生成DNA片段方案，并在安全約束下驗證組裝后產物。
11個模型評測揭示DNA合成篩查的潛在脆弱性
本次評估采用國際生物安全與生物防護科學倡議（International Biosecurity and Biosafety Initiative for Science，IBBIS）發布的Common Mechanism作為公開的DNA合成篩查基線。
Common Mechanism是一套面向DNA和RNA序列的免費、開源、全球可用篩查工具，旨在幫助合成服務商在符合生物安全標準的前提下開展訂單篩查。其設計遵循多套廣泛采用的國家和國際篩查指南，包括美國《Framework for Nucleic Acid Synthesis Screening》、英國DSIT關于合成核酸用戶與供應商的篩查指南、國際基因合成聯盟（IGSC）Harmonized Screening Protocol，以及ISO 20688-2:2024。
將這一公開機制納入評估，使測試能夠在可復核的篩查參照下考察模型輸出的有效能力。具體評估鏈條包括四個層級：第一層，智能體方案生成。在非專業背景用戶的威脅模型下，大語言模型結合公開可獲得的領域知識模塊和通用工具，承擔任務規劃與專業判斷。第二層，程序化計算校驗。對模型輸出進行自動化檢查，判斷方案能否繞過篩查且恢復原始序列并正確編碼目標蛋白。第三層，良性代理濕實驗。使用經過安全處理、失去有害功能的代理序列，驗證模型方案在組裝環節的物理可執行性。第四層，實驗結果確認。通過電泳檢查產物長度，通過測序確認序列正確性，完成從數字方案到物理結果的證據回讀。
橫向測試覆蓋11個商用大語言模型，所有測試均在智能體配置下進行。評估以攻擊成功率（Attack Success Rate，ASR）為核心量化指標，衡量模型輸出在特定計算校驗中的通過情況，判斷模型生成的片段方案能否通過合成篩查，并正確重組為原始序列并編碼目標蛋白。
圖3：11個商用大語言模型在分片設計任務中的評測結果。所有測試模型均能生成通過計算校驗的拆分方案，顯示現有DNA合成篩查機制面對大語言模型輔助分片策略時可能存在共性風險。
結果顯示，在分片設計環節，全部11個模型均能生成繞過篩查的拆分方案。這一能力具有明確的雙重用途風險：模型正在降低分片設計所需的專業知識門檻，使缺乏相關背景的用戶也可能獲得能夠規避現有篩查機制的方案，從而暴露出以單條序列識別為主的DNA合成篩查體系存在系統性脆弱性。
通過計算校驗的分片方案，仍不足以指導一個沒有生物學知識的用戶完成具體實驗。更關鍵的風險在于，模型能否繼續彌補實驗操作層面的知識缺口，給出覆蓋各步驟的操作指導。圍繞這一能力開展的進一步評測顯示，GPT-5.5和Claude Opus 4.6已經能夠生成較為完整的逐步實驗操作方案，表明前沿模型正在將風險從序列層面的計算設計延伸至實驗流程層面的知識支持。
圖4：評估進一步考察模型能否從分片設計延伸至實驗操作指導。GPT-5.5和Claude Opus 4.6能夠生成較完整的逐步實驗操作方案，顯示前沿智能體可能同時降低計算設計與實驗操作兩個環節的知識門檻。
濕實驗：“金標準”驗證下的閉環證據鏈
在生命科學研究中，計算校驗能證明方案“對”，但不能證明它“行得通”，濕實驗是判斷計算方案能否在真實物理條件下成立的關鍵驗證標準，也是檢驗序列組裝是否真正可行的“金標準”。程序化校驗能夠確認序列設計在計算層面是否正確，卻不能直接證明模型方案可以在實驗臺上執行。
為獲取足以支撐風險判斷的物理證據，研究團隊在受控實驗室中，使用良性代理序列進行了組裝驗證。具體而言，在保留片段組裝接口的前提下，對原始高風險蛋白中承擔功能的核心區域進行關鍵位點突變，使組裝后的序列即使進入蛋白質表達環節，也無法形成具有原有有害功能的活性蛋白。該設置保留了驗證組裝流程所需的結構條件，同時從設計上消除了實驗產物的危害性。
驗證采用電泳和測序兩類實驗讀出：電泳用于判斷組裝產物是否出現預期大小的條帶，測序用于確認產物的序列身份和正確性。兩類結果相互補充，分別提供產物大小和序列層面的證據。
4個蛋白的完整驗證流程均在標準分子生物學實驗室中完成。結果顯示，4個良性代理構建體均成功完成組裝，電泳檢測得到預期大小的條帶，測序結果確認序列符合預期。由此，評估形成了從智能體方案生成、計算校驗到濕實驗物理驗證的閉環證據鏈。
圖5：模型生成方案的濕實驗驗證結果。4個良性代理構建體均完成組裝，電泳顯示預期大小的條帶，測序確認序列正確，驗證了相關方案在組裝環節的物理可執行性。
構建多層次防線：從模型部署到合成篩查
基于研究結果，圍繞生物安全的協同防線需從四個層面同步構建。
在模型層面，部署前進行能力評估，開發者應將高風險生物安全任務能力納入部署前的系統評估，針對生物威脅序列與組裝查詢等建立專門檢測與防護機制。在輸入輸出與系統層面，防護需要覆蓋智能體執行鏈，當模型以智能體形態運行時，安全邊界必須進一步擴展——輸入輸出與系統層面的防護需覆蓋權限控制、過程監測和任務鏈風險識別，將安全評估從單次問答延伸至完整執行過程。在篩查層面，提升合成篩查魯棒性，現有機制需增強對AI輔助分片策略的識別能力，推動ISO 20688等國際標準落地，發展兼顧隱私與安全的篩查方案并加強信息共享。在政策與協同層面，需要形成標準化治理框架，AI生物安全風險具有跨國界特征，需要將政府、模型開發者與生命科學社區的專業經驗納入統一的協同治理框架。
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。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。
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