作者：薛杨，天津大学法学院教授、国家卫生健康委员会前沿生物技术政策研究重点实验室常务副主任
来源：《当代世界》2026年第10期
内容提要：人工智能与生物技术的融合发展，已成为人类发展新高地、战略安全新焦点与全球治理新疆域。其可为解决健康、能源、环境等领域突出问题提供新的方案，也可导致传统生物安全问题与新型生物安全风险交织叠加，显著增大生物技术的事故性、滥用性、结构性与规范性风险，使国际生物安全形势更加复杂严峻。面对这一挑战，全球主要大国与相关国际组织正通过前瞻式研判与敏捷性治理，加快构建相关领域政策规则体系；人工智能研发机构、学术共同体以及政府间“二轨”对话机制等协同发力，深入参与全球生物安全治理。在此背景下，中国应秉持构建人类命运共同体理念，依托全球多边治理框架，积极践行全球安全倡议和全球治理倡议，参与打造凝聚广泛共识的全球生物安全治理体系，提升理念话语权、规范制定权与技术领导力，为构建统筹发展与安全的全球生物安全治理新范式贡献中国智慧和中国方案。
关键词：全球生物安全治理 人工智能 生物技术 技术融合
生物技术具有多样性、复杂性和动态性，其快速发展衍生出的各类安全风险，常与军事、经济、社会等风险交织叠加。人工智能对生物技术的赋能进一步增加了治理的复杂程度。当前，二者的融合进程正逼近颠覆性突破的临界点，风险隐患与灾害后果正逐渐显现。国际社会已开始探讨如何应对高级智能形态下的生物安全挑战，也尝试为这场希望与危险并存的深刻变革构建有效治理范式。加强人工智能与生物技术融合的风险治理，已成为提升全球生物安全能力的必然选择。应对此类风险需突破传统安全范式的认知壁垒，将监管规制体系嵌入人工智能与生物科技融合发展的底层框架。这一进程，亟须中国深度参与国际规则制定，充分展示负责任大国形象提供契机。
人工智能与生物技术融合呈现“双刃剑”特征
生物安全治理长期面临技术迭代加速与规则更新迟缓的矛盾，并存在制度性监管滞后难题。随着二者融合进入快速发展阶段，各国在获取生物技术发展红利的同时，也面临显著加剧的生物安全风险，人工智能与生物技术的深度融合愈发呈现“双刃剑”特征。
一、人工智能赋能生物技术发展红利
人工智能与生物技术融合，本质上是借助人工智能技术为生物技术赋能。人工智能技术可显著提升蛋白质结构预测、基因设计合成、病原体工程化等领域的研发效能，进而推动药物设计、生物育种、环境保护及高性能材料等领域取得突破。具体来说，机器学习技术对海量生物数据进行挖掘，再与多模态数据融合，最终依托生物模拟实验，实现基因与蛋白质序列设计的可预测性；数字孪生技术则能大幅降低实验成本，推动生物技术从传统的“经验试错”转向“精准设计”。人工智能技术还推动生命科学研究范式转型，从以往的“假说驱动”转向“数据驱动”，进一步深化人类对生命系统的认知。将人工智能技术应用于病毒检测领域，可突破传统检测局限，快速精准识别未知RNA病毒。基于海量蛋白质数据集、融合原始序列和结构信息完成自身训练的人工智能大模型，成功识别出16万余种与已知病毒无同源性或极低同源性的“暗物质病毒”。同时，这类大模型打通计算机模拟“干实验”与传统生物操作“湿实验”之间的壁垒，催生“数字细胞”“数字器官”“数字生命”等新概念，为医药研发、精准治疗及生物制造等领域提供高效解决方案。
二、人工智能与生物技术融合的安全隐患
人工智能与生物技术融合可为健康、能源、环境等领域提供创新解决方案，但也带来技术误用、谬用与滥用等诸多风险，在降低技术门槛的同时不断提升威胁能力。这些风险可分为事故性、滥用性、结构性与规范性四类。事故性风险由客观因素引发，属于主观非故意的技术误用或谬用。例如，在设计阶段缺乏必要伦理约束时，人工智能技术可能生成烈性病原体高风险实验方案；如果训练数据存在缺陷，人工智能还可能对病原体风险等级产生系统性误判。滥用性风险源于主观恶意滥用技术。例如，用于罕见病新型靶点和抑制剂研发的人工智能药物发现平台，仅6小时即识别出4万种化合物，部分分子毒性超过VX神经毒剂；人工智能技术加持下的病原体定向合成能力正在大幅增强，若缺乏对病原体传播性和毒性等方面的有效监管，一旦技术被恶意滥用将引发灾难性后果。结构性风险表现为对现有生物安全治理对象、范畴、方法与工具的颠覆。例如，新型生物设计工具可设计出功能相似但序列结构不同的全新病原体，导致依赖数据库比对的“病原体清单制”失效。再如，随着大语言模型（LLM）加速演化为具备任务规划和工具调用能力的智能体（Agent），操作复杂生物实验的技术门槛进一步降低，潜在生物安全风险主体的范畴持续扩大。规范性风险表现为对《禁止生物武器公约》、世界卫生组织等国际制度的冲击。当前全球生物安全治理面临机制碎片化与规则滞后等困境，深层次原因在于各国对科技研发速度与竞争优势的关注优先于全球合作与共同安全，安全、伦理等制度建设和防范措施被置于次要位置。
现阶段人工智能与生物技术的融合风险主要表现为技术层面的风险加速与放大效应，但尚未引发生物安全范式变革。真正的颠覆性危机始于人工智能成为自主风险源：当算法能够主动设计病原体、操纵进化路径乃至独立决策时，人类或将丧失对生物安全边界的掌控。
人工智能与生物技术融合时代全球生物安全治理的理念与实践
人工智能与生物技术融合发展的当下，全球生物安全治理正遭遇新冲击，两者快速融合催生新的矛盾冲突，这既对现有治理体系构成多方面挑战，也显著提升监管工作的整体难度。为此，一些国家、国际组织以及专家学者积极探索适配新风险、新形势的治理路径。从已有治理经验来看，推进前瞻式研判、培育敏捷性治理，可助力治理方保持对技术变革前沿的动态感知，也能为生物安全治理积累政策储备。
一、人工智能与生物技术融合时代全球生物安全治理理念
第一，前瞻式研判。当前，由人工智能驱动的生物模型能否以及何时能实现病原体自主设计，已经成为产业界和学术界共同关注的焦点议题。2023年，美国Anthropic公司结合人工智能技术的发展速度作出预测，未来两到三年内，人工智能可能具备自主设计生物攻击手段的能力。该公司在2025年推出的模型中，专门启用最高安全防护机制ASL-3。美国开放人工智能研究中心（OpenAI）也将这种能力视作人工智能与生物技术融合发展中“最令人担忧之处”。该公司强调，未来挑战的关键不是阻止人工智能进入生命科学领域，而是确保防御性力量在利用人工智能的效率和效能上超越攻击者。2025年，《原子科学家公报》将人工智能驱动的生物威胁纳入“末日时钟”讨论框架，警告这项技术会为原本不具备生物武器研发能力的非国家行为体或部分主权国家打开危险大门。同年7月，42位来自人工智能及社会科学领域的顶尖学者发起联名倡议，呼吁在保障技术进步的同时，建立防止技术滥用应对机制。人工智能大模型从蛋白质预测阶段迈入主动设计阶段，这一突破也引发了生命科学界的高度警惕。诺贝尔奖得主、美国生物化学家戴维·贝克（David Baker），遗传学家乔治·丘奇（George Church）等在《科学》杂志上撰文指出，“人工智能赋能的DNA合成技术存在被滥用于制造危险生物制剂的重大风险”。上述研判清晰揭示出，一方面，基础模型与生物设计工具已经大幅拓展生物技术的能力边界。2026年美国科研团队利用人工智能设计出新型噬菌体，标志其设计能力已从蛋白质等分子层面扩展至完整基因组，也使原有基于技术能力和风险预判形成的监管预设边界面临重新审定。另一方面，随着人工智能训练所需核心数据集呈爆炸式增长，相关算法也在持续优化，安全监管的模式与手段能否同步追踪技术态势、动态评估潜在风险，将直接决定生物安全治理的实际效能。只有采用前瞻式研判方式，才能有效预测技术深度融合带来的复杂安全挑战。
第二，敏捷性治理。敏捷性治理指根据技术发展与应用变化及时调整治理手段，实现动态响应与前置干预的治理效果。生物安全领域的敏捷性治理要求监管部门精准识别大模型在不同生物技术场景中的风险类别和等级差异，并在模型发布前预置治理工具箱，提升治理的针对性和精准度，保障安全与创新之间的动态平衡。首先，高质量生物数据是敏捷性治理的前提条件。当前用于训练大模型的生物数据集相对匮乏，尤其是将生物分子结构与致病能力、传染性等关键生物表征关联起来的高质量数据更是稀缺。美国国家科学院建议尽早开发基于关键生物数据集临界值的监测系统，如果系统判断病原体预测模型存在制造生物威胁的可能，将立即触发警报。其次，分类治理有助于监管主体根据治理对象的特征匹配不同的治理工具。目前监管机构正尝试根据模型的应用场景、领域和自动化程度来适配不同测试手段，比如“监管沙盒”、数字孪生技术支持下的“虚拟实验室”、红队攻防演练等，以此验证治理工具箱是否可靠有效。再次，政府需承担起风险监管的主导角色。敏捷性治理要求政府部门与被监管方建立相互依赖的协作关系，政府需持续评估产业发展状况，落实引导清晰、指向明确的监管举措。例如，中国于2024年9月发布的《人工智能安全治理框架》1.0版提到，人工智能存在被用于核、生、化、导等大规模杀伤性武器制造的风险，应提高人工智能系统最终用途的追溯能力。最后，多元化主体协同是敏捷性治理的重要手段。区别于实验主义治理和适应性治理，敏捷性治理强调不同主体的广泛参与。以科技智库、研究机构为代表的非国家行为体，通过为国际组织、政府部门及产业部门提供战略研究与决策咨询服务，深度融入全球生物安全治理体系。
二、人工智能与生物技术融合时代全球生物安全的多元主体治理实践
第一，人工智能研发机构。在2024年首尔人工智能安全峰会上，16家全球顶尖人工智能企业签署《前沿人工智能安全承诺》，将负责任开发纳入企业承诺框架，并推动这一原则转化为可具体落地的开发行动。2025年，包括Anthropic、OpenAI在内的12家人工智能研发机构先后推出附带额外防护机制的人工智能模型，以确保在触及生物风险阈值时及时激活安全防护措施。更具实质意义的进展在于，当前国际资本正加速投资那些利用人工智能技术构建生物安全防线的初创企业，推动潜在技术风险向安全防御能力转化。各类人工智能实验室则通过实施自动化基准程序压力测试、红队模拟恶意攻击检测、实验安全操作阈值测量等手段，评估检测大模型在生物应用领域的安全性。在早期研发阶段，OpenAI的GPT-4o、Anthropic的Claude 3.5 Sonnet、DeepMind的Gemini等模型均通过了大型多模态系统下的生物威胁预警能力检验。微软公司更是将“红蓝对抗”演练延伸至蛋白质结构维度，通过操纵人工智能工具重构剧毒蛋白质，测试相关工具逃逸现有监测系统的可能性。
第二，学术共同体。以往国际学术界围绕科研合规监管尺度、风险防控与学术自由探索的平衡一直存在显著争议，随着人工智能与生物技术融合带来的风险日益凸显，学术界内部的分歧正逐步弥合，各方也趋向协同，形成若干重要共识。其中，倡导和践行负责任的科研理念已成为学界普遍共识。在戴维·贝克等人推动下，国际蛋白质设计联盟发布《负责任蛋白质设计准则》，承诺研发活动将遵循“社会福祉优先、安全伦理保障”的核心原则。2024年，176位全球顶尖生物学家签署《负责任的人工智能×蛋白质设计》宣言，旨在强化DNA合成的安全采购规范，构建蛋白质设计工具风险评估机制，并全面提升生物安全意识。2025年举办的“阿西洛马精神与生物技术的未来”会议，也将如何在生物应用中平衡人工智能技术的风险与收益列为核心议题。在当前背景下，兼顾道德自律，防范技术误用、滥用和谬用，同时促进技术融合的健康发展，已经成为国际学术界在目标、价值与规范层面的普遍共识。
第三，政府间国际组织与“二轨”对话机制。世界卫生组织已在《卫生领域人工智能伦理与治理：大型多模态模型指南》中为大型多模态模型设定了40余项技术伦理要求，还将基因数据防火墙、人工智能合成病原体处置规范补充纳入新版《实验室生物安保指南》。《禁止生物武器公约》目前正探索建立常设性全球科技预警系统，以期为各国提供生物安全风险动态监测支持。美国降低核威胁倡议组织（NTI）联合流行病防范创新联盟发布《国际生物资助者契约》，明确要求将生物安全议题纳入资助决策的考量范围，将风险评估作为资金发放的前置条件。降低核威胁倡议组织还联合世界经济论坛组建全球核酸合成筛查技术联盟，在全球生物供应链上推动布局监测管控节点。国际生物安保和生物安全科学倡议（IBBIS）作为首个聚焦基因合成技术风险的独立机构，致力于在国际DNA合成领域开发标准化人工智能筛查工具，以遏制恶意获取技术的行为。当前国际格局深刻调整，“二轨”对话机制成为大国之间明确彼此立场、防范化解冲突和推进合作的重要渠道。中美两国依托《科学家生物安全行为准则天津指南》积累互信，已围绕人工智能与生物技术融合的安全边界议题展开对话。同时，两国生命科学、人工智能及社会治理领域专家协作不断深入，使该领域政策透明度明显提升。
中国引领全球生物安全治理的路径选择
人工智能与生物技术的融合催生一系列新型生物安全风险，也使全球生物安全治理规则缺失、治理体系滞后等问题愈发突出。为此，亟须以构建人类命运共同体理念为指引，积极践行全球安全倡议与全球治理倡议，通过有效防控风险促进人工智能与生物技术的融合发展，推动构建具有广泛共识的全球生物安全治理体系，提升中国的理念话语权、规范制定权和技术领导力。
一、凝聚全球生物安全治理共识
人类是安危与共、密不可分的安全共同体。秉持团结精神与共赢思维，积极践行共同、综合、合作、可持续的安全观，是完善全球治理、应对当前安全挑战的中国经验与方案。应当在《禁止生物武器公约》、世界卫生组织等平台内部，建立“人工智能+生物安全”高级别工作组等包容性对话和审议机制，将共商共建共享的全球治理观切实转化为人工智能与生物技术融合领域的具体治理规则和运行机制，为凝聚全球共识奠定制度根基。同时，系统制定并发布中国关于人工智能与生物技术融合领域治理的官方立场文件，清晰阐释《中华人民共和国生物安全法》基本原则、《科学家生物安全行为准则天津指南》核心要义以及“智能向善”理念，结合人工智能驱动的病原体设计合成等应用场景进行解读，增强理念的可接受性和可操作性。此外，还需要深化国际智库与企业对话，重点围绕生物技术研发标准、人工智能伦理准则及数据治理框架建立风险共识与分歧化解机制。企业作为重要非国家行为体，掌握人工智能在物理、信息、认知等核心维度的关键资源。因此，可积极引导企业参与全球生物安全合作的议程设定、谈判、实施、监测和执行，为政府间谈判与合作凝聚共识、筑牢基础。
二、引领构建基于责任优先的多边治理框架
从国际安全关系的视角来看，主要大国应以“责任优先”观来取代“国家优先”观或“国家至上”观。当前，全球生物安全治理深陷地缘政治博弈与科技竞争双重困境，碎片化态势持续加剧。中国作为负责任大国，积极弘扬全人类共同价值，倡导践行真正的多边主义，切实维护联合国在全球生物安全治理中的核心地位。推动《禁止生物武器公约》、世界卫生组织、国际电信联盟等多边组织机制之间的协作，整合生物安全和人工智能领域的治理机制与规范，构建统一、协调的“人工智能+生物安全”治理框架，并支持设立专门性人工智能治理机构和全球性生物安全治理机构。同时，推动高校、企业、智库及行业协会等多元主体，特别是重点研究机构与头部企业参与国际规则共同体建设、国际组织会议筹备及国际共识谈判，助力其深度参与制定国际规则与标准规范。此外，需充分考量发展中国家的技术关切，建立面向全球南方的技术获取与能力建设机制；回应一些国家对技术滥用的担忧，协力构建生物安全风险防控多边合作机制与技术标准协同体系。
三、贡献全球生物风险治理工具与公共产品
第一，提升全球生物风险监测预警能力的治理技术支持。在建设国家生物数据资源管理枢纽和国家生物信息中心的基础上，加强与上海合作组织、金砖机制、东盟等多边平台协调合作，推动建立区域性生物安全风险监测预警协作网络，并提供符合中国标准的数据接口。倡导各国规范生物数据挖掘、采集、标注、分类、使用及监管流程；在保障生物主权和数据安全的前提下，探索建立全球生物安全威胁情报共享机制。率先突破传统“病原体清单制”监管模式局限，科学设定监测预警指标阈值和权重，研发并推广适用于不同技术发展水平国家的生物安全智能化风险监测评估工具包，为发展中国家配套提供技术指导与人员培训。第二，推广中国特色的生物安全敏捷性治理框架与监管工具箱。在国内深化人工智能赋能生物技术应用分类分级管理，挖掘风险根源、传导机制和影响因素，系统总结建立风险等级评估体系的中国经验。以此为基础，牵头推动研制覆盖网络域、现实域、认知域、伦理域的“国际人工智能与生物技术融合风险评估标准体系”，开发并适度共享风险评估方法、基准测试集及安全测试工具，供各国监管机构和研发部门参考使用。第三，研发并推广用于防范人工智能技术融合风险的普惠型公共技术产品。在模型构建阶段，倡导建立危险生物知识分类与访问机制，对可能威胁公共健康、生物安全的技术性信息进行识别、标记与分级，据此制定针对非国家行为体等重点对象访问权限与处理的国际规范。在模型训练阶段，倡导建立训练数据审查机制，呼吁各国避免将可能被滥用于生物技术研发的数据集纳入通用模型训练。在模型发布前，要确保模型内置安全护栏具备有效防护能力，并且通过包括红队测试在内的系统性安全评估。在模型发布后，倡导建立面向关键生物工具的用途追踪机制，重点关注应用于蛋白质设计、基因合成等高敏感领域的人工智能模型工具。同时，设立全球专项基金，释放人工智能技术风险治理领域潜能，依托资金支撑推进安全防控技术研发与标准共建，助力各国特别是发展中国家提升生物风险管控能力。
结 语
人工智能与生物技术深度融合，进一步凸显全球生物安全治理的复杂性与严峻性。随着二者的颠覆性融合逐渐逼近关键技术拐点，全球生物安全治理领域将面对高级智能形态下生物威胁的重大挑战。在此背景下，国际社会围绕这场深刻变革展开一系列建设性探讨，并通过前瞻式研判与敏捷性治理，逐步充实治理规则的政策储备。中国作为人工智能与生物科技领域的技术大国，正处于从“跟跑”向“并跑”、部分领域“领跑”转变的关键阶段。面对当前技术深度融合的态势，需要统筹国内国际两个大局、发展与安全两件大事，尽早推动人工智能与生物安全治理融合，把对相关主体的监管规制深植到人工智能企业与生物科技系统内部。同时，强化国际理念共识引导，推动制度设计与执行路径衔接，深化全球生物安全治理技术合作，构建多层次治理路径体系，为人工智能与生物技术融合时代下全球生物安全治理培育制度土壤。
【本文是国家社会科学基金重点项目“新兴生物技术风险演化机制与全球安全治理研究”（项目批准号：23AGJ003）的阶段性成果】
