DeepMind 與 Isomorphic Labs 聯手：以 AI 打造三重防線，應對生物安全威脅

預防：安全篩查與 SynthID 浮水印

該計畫透過安全篩查與 SynthID 浮水印技術，防止威脅行為者將 AI 模型用於有害生物學領域 。對特定 AI 能力的存取受到 DeepMind Frontier Safety Framework（FSF）的管控，該框架定義了「關鍵能力等級 (CCLs)」: 若模型在缺乏足夠緩解措施的情況下接近某個門檻，將不予釋出 。在此框架下，生物威脅相關工具被視為「低風險」的限制性釋出，僅對值得信賴的合作夥伴開放，而非公開發布 。SynthID 則提供一層浮水印機制，用以追溯 AI 生成的生物學內容 。

偵測：AlphaEvolve 與 AlphaGenome

• AlphaEvolve 是一個由 Gemini 驅動的進化編碼代理，專門為複雜科學問題優化演算法 。在生物韌性計畫中，它被用來加速病原體監測與威脅偵測，透過改善生物分析的運算基礎設施 。
• AlphaGenome 是一個能解讀 DNA 序列中調控碼的模型，可預測基因表現、剪接模式與染色質特徵 。該模型已於 2026 年 1 月發表於《Nature》期刊，並透過 API 提供給受信任的研究人員，用以偵測新興生物威脅的基因特徵 。

因應：IsoDDE 藥物設計引擎

Isomorphic Labs 於 2026 年 2 月釋出的 IsoDDE（Isomorphic Labs Drug Design Engine）是一個統一的 AI 系統，能將蛋白質結構預測、配體結合與抗體互動建模整合於單一流程中 。在最困難的配體結合案例上，IsoDDE 的準確度約為 AlphaFold 3 的兩倍，可用於快速設計疫苗與治療藥物以因應疫情爆發 。Isomorphic Labs 已於 2026 年 5 月完成 21 億美元的 B 輪募資，資金將用於擴大藥物發現的規模 。

與 DeepMind Frontier Safety Framework 的整合

此生物韌性計畫具體落實了 DeepMind Frontier Safety Framework (FSF) 中關於生物風險的監管。FSF（目前已更新至 3.1 版，2026 年 4 月發布）定義了 CCLs 與「追蹤能力等級 (TCLs)」，涵蓋 CBRN（化學、生物、放射、核子）風險，包括有害操縱等面向 。它是目前主要 AI 實驗室中唯一涵蓋所有四項建議風險領域（網路攻擊、CBRN、有害操縱與失控風險）的前沿安全框架 。FSF 決定哪些生物 AI 模型可以釋出以及釋出給誰，使生物韌性計畫成為該框架協議的具體應用 。

產業與監管背景

此計畫的宣布緊接在 DeepMind 執行長 Demis Hassabis 呼籲建立更「系統性」的 AI 監管方法之後——具體而言，是建立一個由產業資助、對美國政府負責的前沿 AI 標準制定機構 。該生物韌性計畫已在過去一年內與政府機構、生物安全組織及研究人員建立了超過 15 個合作關係 。DeepMind 的前沿 AI 政策資深總監指出，各前沿 AI 實驗室對於嚴格的發布前測試「已有共識」，並期望美國政府的行政命令程序能為前沿 AI 測試建立「一個持久的框架」。Google 也正在改變論述，不再僅將生物學視為 AI 安全問題，而是主張前沿 AI 本身將成為關鍵的生物安全工具 。