人工智能（AI）正在迅速推进新蛋白质的设计，这些蛋白质被预计用作药物，疫苗和其他疗法。但是，这种希望担心，这两种工具都可以用于设计生物武器或有害毒药。如今，科学家提出了一系列可以嵌入AI模型中的保护措施，这不仅可以防止恶性使用，还可以监视当出现新的生物武器时所产生的AI模型。 4月28日，相关论文发表在“自然 - 生物技术”中。 ？美国约翰·霍普金斯大学（Johns Hopkins University）的卫生与安全中心主任托马斯·英吉比（Thomas Englishby）说：“建立正确的情节很重要，这有助于我们充分实现这项技术长度长度长na malubhang panganib的巨大潜力。” sa mga nagdaang taon，ipinakita ng mga siyentipiko na ang mga modero ng ai ay ay hindi lamang mahuhulaan ang istraktura ng protina batay batay saMGA Pagkakasunud -sunod ng氨基酸，ngunit bumubuo din ng印地语nakikitang nakikitang mga pagkakasunud -sunod ng Protina na May Ma Maga Bagong Pag Pag Pag -andar sa Isang sa isang sa isang walang walang uliran na rate。 Pinakabagong MGA在几秒钟内iPasadya ang MGA蛋白设计时代的ai tulad tulad ng rfdiffusion。普通人不必拥有博士学位，而可以产生有毒化合物或病毒化合物。实验室没有证据表明现有模型足够强，可以控制新的Pandemya。英班，去年的承诺使用AI工作。就像DeepMind的合成一样，它是AI生成的数字模式失毒的嵌入而没有改变内容质量的情况。在foldmark的情况下，代码作为唯一标识符插入到蛋白质结构而不改变蛋白质功能。如果检测到新的毒药，则可以通过此代码对其进行监控以找到其来源。 Englishby评论说，干预“具有相同的可行性，并且在降低风险方面具有巨大的潜在价值”。研究团队还提出了几种改善AI模型以减少受伤可能性的方法。蛋白质预测模型在现有蛋白质中进行了训练，包括毒物和蛋白质病原体。一种称为“抗学习”的技术消除了一些训练数据，使该模型更难产生危险的新蛋白质。还有一个“反命中破裂”的概念，该系统ISOF系统训练AI模型以识别并否认潜在的恶性说明。此外，研究团队鼓励开发人员采用外部护理，例如使用自主代理来监视AI使用。当一个人试图制造害虫材料时，它会警告安全人员。 “这些护理的实施并不容易。阿尔瓦罗·韦拉斯克斯（Alvaro Velasquez）说：“列入国防先进研究项目局中AI计划的论文和主任的人之一阿尔瓦罗·韦拉斯克斯（Alvaro Velasquez）说：“人们不像其他领域，詹姆斯·祖（James Zou）说，詹姆斯·祖（James Zou）在国际机构中，詹姆斯·佐伊（James Zou）说：“人们不像AI和其他领域那样，对AI和IS RESS SOCK SOCH ISOVER，AI BI BIBORITIAL IN UNTICE of STSNAN FOMITION IN FIMENITICE” Zou认为，监管机构必须关注AI的服务设施或可能改变AI蛋白质设计的机构，而不是要求AI模型，而不是在大规模制造中建立更多的保护机制和调节步骤。 https://dii.org/10.1038/s41587-025-02650-8