Google DeepMind và Isomorphic Labs công bố chương trình an ninh sinh học mới dùng AI để ngăn chặn, phát hiện và ứng phó với các mối đe dọa sinh học

Phòng ngừa: Sàng lọc an toàn và đánh dấu SynthID

Chương trình áp dụng sàng lọc an toàn và công nghệ đánh dấu SynthID để ngăn chặn các tác nhân xấu lạm dụng mô hình AI cho các mục đích sinh học nguy hại . Quyền truy cập vào một số khả năng AI nhất định bị kiểm soát bởi Khung An toàn Tiên phong (FSF) của DeepMind, trong đó xác định các Mức Năng lực Quan trọng (CCLs): nếu một mô hình tiếp cận ngưỡng nhất định mà không có biện pháp giảm thiểu thích hợp, nó sẽ không được phát hành . Theo khuôn khổ này, các công cụ đe dọa sinh học được coi là bản phát hành hạn chế "rủi ro thấp" dành cho các đối tác đáng tin cậy, không phải triển khai công khai . SynthID cung cấp một lớp đánh dấu để truy xuất nguồn gốc nội dung sinh học do AI tạo ra .

Phát hiện: AlphaEvolve và AlphaGenome

• AlphaEvolve là một tác nhân mã hóa tiến hóa được hỗ trợ bởi Gemini, có nhiệm vụ tối ưu hóa các thuật toán cho các vấn đề khoa học phức tạp . Trong bối cảnh an ninh sinh học, nó được sử dụng để tăng tốc giám sát mầm bệnh và phát hiện mối đe dọa bằng cách cải thiện cơ sở hạ tầng tính toán cho phân tích sinh học .
• AlphaGenome là một mô hình giải mã mã điều hòa bên trong các chuỗi DNA, dự đoán biểu hiện gen, các mẫu ghép nối và các đặc điểm nhiễm sắc thể . Nó được công bố trên tạp chí Nature vào tháng 1 năm 2026 và hiện được triển khai qua API cho các nhà nghiên cứu đáng tin cậy để phát hiện các dấu hiệu di truyền của các mối đe dọa sinh học mới nổi .

Ứng phó: Công cụ thiết kế thuốc IsoDDE

IsoDDE (Isomorphic Labs Drug Design Engine) của Isomorphic Labs, được phát hành vào tháng 2 năm 2026, là một hệ thống AI thống nhất kết hợp dự đoán cấu trúc protein, liên kết phối tử và mô hình tương tác kháng thể thành một quy trình duy nhất . IsoDDE giúp tăng gần gấp đôi độ chính xác của AlphaFold 3 trong các trường hợp liên kết phối tử khó nhất và được sử dụng để thiết kế nhanh vắc-xin và liệu pháp điều trị để ứng phó với các đợt bùng phát dịch bệnh . Công cụ này được hỗ trợ bởi khoản tài trợ Series B trị giá 2,1 tỷ đô la của Isomorphic Labs, được dành riêng cho việc mở rộng quy mô khám phá thuốc .

Vị trí trong Khung An toàn Tiên phong của Google DeepMind

Chương trình an ninh sinh học hiện thực hóa lĩnh vực rủi ro sinh học trong Khung An toàn Tiên phong (FSF) của DeepMind. FSF, hiện ở phiên bản 3.1 (tháng 4 năm 2026), xác định CCL và Mức Năng lực Theo dõi (TCL) cho các rủi ro CBRN, bao gồm cả thao túng có hại . Đây là khung an toàn tiên phong duy nhất trong số các phòng thí nghiệm AI lớn bao gồm tất cả bốn lĩnh vực rủi ro được đề xuất: tấn công mạng, CBRN, thao túng có hại và mất kiểm soát . FSF kiểm soát việc mô hình AI sinh học nào được phát hành và cho ai, biến chương trình an ninh sinh học trở thành một ứng dụng cụ thể của các giao thức trong khuôn khổ này .

Bối cảnh ngành và quy định

Thông báo này được đưa ra sau lời kêu gọi của CEO DeepMind Demis Hassabis về một cách tiếp cận "có hệ thống" hơn đối với quy định AI — cụ thể là một cơ quan tiêu chuẩn cho AI tiên phong được ngành tài trợ và chịu trách nhiệm trước chính phủ Hoa Kỳ . Chương trình an ninh sinh học đã xây dựng hơn 15 quan hệ đối tác với các chính phủ, tổ chức an ninh sinh học và các nhà nghiên cứu . Giám đốc cấp cao về chính sách AI tiên phong của DeepMind lưu ý rằng các phòng thí nghiệm AI tiên phong "đồng thuận" về sự cần thiết của việc kiểm tra trước khi phát hành nghiêm ngặt và bày tỏ hy vọng rằng quy trình sắc lệnh hành pháp của chính quyền Trump sẽ tạo ra một "khuôn khổ bền vững" cho việc kiểm tra AI tiên phong . Thay vì chỉ coi sinh học là một vấn đề an toàn AI, Google ngày càng lập luận rằng bản thân AI tiên phong sẽ trở thành một công cụ an ninh sinh học quan trọng .