解药和武器是同一型号。

在南旧金山的一间实验室里，戴着压力感应手套的技术人员正在训练他们的替代者——机器人。由Anthropic前产品主管创立的Warp Sciences公司筹集了2.15亿美元，以降低药物测试成本。那些能设计出与蝎毒素结合的蛋白质的模型，原则上也能设计病原体。迄今还没有人制造出奇迹药物，也没有发生生物技术灾难，而这正是监管机构试图利用的窗口期。

在南旧金山的一间实验室里，一群科学家正在培训下一代实验室工作人员。受训者不是人，而是机器人。

技术人员戴着装有压力传感器的手套，手腕上还配有摄像头。他们称量粉末、把液体倒入试管，并用AI模型检查结果，以寻找开发药物的新方法。传感器数据会被输入软件，而软件则成为自动化实验室的蓝图——这种实验室可以全天候运行实验，房间里无需任何人。

Warp Sciences 是该项目的背后公司，它希望该系统能大幅降低药物测试成本。该公司由曾任 Anthropic 首席产品官的 Kevin Weil 创立，并在首轮融资中筹集了 2.15 亿美元。

行业所承诺的

Anthropic的七位创始人在上周公司的IPO申报文件中写道，他们相信AI将推动生物学和医学进步，“甚至找到治愈困扰人类数千年疾病的方法”。甲骨文首席执行官拉里·埃里森预测，个性化癌症疫苗可在48小时内制造出来。曾领导谷歌DeepMind、现执掌AI药物发现公司Isomorphic Labs的德米斯·哈萨比斯表示，所有疾病都有望在十年内被治愈。

在颠覆了编程、网络安全和数学之后，人工智能正进入生物学和医学领域，而最大的几家公司已认定，治愈癌症是值得明确提出的目标。

英国人工智能安全研究所评估称，当前最强的模型在回答细菌学和病毒学问题时，已经“超越”博士级专家。

这项回报并非抽象之物。世界卫生组织统计，每年有近1000万例癌症死亡，确诊人数大约是其两倍。“公众对AI持负面看法，”Anthropic联合创始人达里奥·阿莫代伊在8月写道，“真正能改变这一点的，是找到治愈癌症的方法。”

实际已经证明了什么

Anthropic今年开设了一个利用Claude开展研究的实验室，并与诺和诺德和莫德纳建立了合作。该实验室最近绘制出首个穹窿体颗粒的三维结构，这种结构与细菌的存活有关，从而为一个鲜为人知的蛋白质家族开辟了一个分支。

据《科学》报道，该模型今年的研究记录如下：8月，它帮助设计了能够结合15个测试靶点中14个的蛋白质，成功率为22%–35%。9月，它发现一种名为ART的酶系统与CRISPR基因编辑具有相似特征。10月，它生成了超过318,000个微型蛋白质设计，旨在结合蝎毒中的神经毒素；其中17个符合测试标准。

临床进展较为有限，但确实存在。9月，美国生物技术公司Insilico启动了一项由AI辅助开发的药物的3期试验——这是首个进入该阶段的AI辅助发现与设计——受试者为320名肺纤维化患者。英国的Basecamp Research正在开发一个名为Eden的平台，用于新型T细胞疗法，其训练数据来自该公司首席执行官格伦·高尔斯所称的全球最大生物数据集；该数据集由在哥斯达黎加雨林和南极沙漠采集的DNA汇编而成。

另一面

军情五处（MI5）局长肯·麦卡勒姆在10月将生物战列为人工智能构成的最大威胁——排在网络攻击和虚假信息之上——因为该技术能够改变现有生物武器的开发和使用方式，或制造新的生物武器。在11月4日《金融时报》人工智能未来峰会上，比尔·盖茨警告称，人工智能可能被滥用于制造生物武器，造成的危害将远超新冠疫情，尤其是在开放模型允许绕过保障措施获取相关能力的情况下。

“这项技术是一把双刃剑，”高尔斯说。“一方面，我们可以用这些模型来治愈癌症。但若落入坏人手中，它们就可能成为制造下一场大流行病毒的工具。”

萨姆·奥尔特曼今年早些时候表示，如果人工智能真的出了什么严重问题，“生物学将是一个合理的选择”。Anthropic估计，到明年年底前发生实验室信息泄露的概率为7%。

令人不安的一点在于，加速本身就是产品。Warp Sciences 瞄准的是药物研发中劳动最密集的环节——合成成千上万种分子变体，而这项工作长期以来一直由中国承包商完成——并且，速度上的每一分提升都适用于正在合成的任何东西。

怀疑者与骑墙派

阿斯利康首席执行官帕斯卡尔·索里奥驳斥了那种神奇的说法。他对《华尔街日报》表示：“如果你说人工智能能治愈癌症，那或许有点为时过早。”伦敦国王学院战争研究系的菲利帕·伦佐斯认为，人工智能可以帮助已经具备技能的科学家研制生物武器，但不会把未受过训练的人变成武器制造者。

迄今为止，既没有特效药，也没有生物技术灾难，争论双方描述的都是未来而非过往记录。现实是正在修建一道围栏：英国上周表示，将投资1亿英镑建设一个人工智能生物安全实验室，以应对新的生物威胁并加速疫苗研究，OpenAI和Anthropic将提供2亿英镑的算力。

这就是该领域的实际状况。这些模型已经足够好，值得监管，但还不够好，不值得庆祝；而这两种结果之间的界限，是由政策和实验室实践划定的，而不是由技术本身划定的。

来源：VnExpress，《AI在生物医学中：奇迹与灾难之间的边界》（2026年11月9日），综合《每日电讯报》、《科学》、《卫报》和《华尔街日报》。

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