OpenAI与Anthropic签署防止AI开发生物武器信件（内容缺失）
TL;DR · AI 摘要
原文抓取失败，仅获取到Wired网站的隐私政策与导航菜单，缺失关于OpenAI和Anthropic签署防止AI生物武器信件的核心正文内容。
核心要点
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- 无法验证OpenAI与Anthropic签署信件的具体条款、签署时间及技术约束细节。
- 建议直接访问Wired原始链接或搜索该信件官方PDF以获取完整技术安全信息。
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- 缺失核心正文
标题：OpenAI 与 Anthropic 签署联名信，防范 AI 开发生物武器
URL 来源：https://www.wired.com/story/openai-anthropic-letter-ai-biological-weapons/
发布时间：2026-06-03T21:01:00.000-04:00
Markdown 内容：
OpenAI 与 Anthropic 签署联名信，防范 AI 开发生物武器 | WIRED
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2026年6月3日 晚9:01
OpenAI 与 Anthropic 签署联名信，呼吁防范 AI 开发生物武器
多家顶尖 AI 实验室、企业高管及科学家联合致信立法者，敦促加强对可能被用于制造生物武器的合成 DNA 序列的追踪监管。
图片合成：Skye Battles；Getty Images
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多家人工智能巨头的首席执行官正敦促国会议员通过新法案，以增加恶意行为者利用其技术开发生物武器的难度。
Google DeepMind 的 Demis Hassabis、OpenAI 的 Sam Altman、Anthropic 的 Dario Amodei 以及 Microsoft AI 的 Mustafa Suleyman 均参与签署了一封公开信，呼吁立法要求合成 DNA 和 RNA 销售企业对客户及订单进行筛查，以防止遗传物质被滥用。
该信件由无党派机构“进步研究所”（Institute for Progress）和右翼智库“美国创新基金会”（Foundation for American Innovation）联合发起。信中承认，鉴于 AI 发展的迅猛速度，“历史上阻止恶意行为者获取生物武器的知识壁垒，极有可能被实质性削弱”。
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20世纪50年代，科学家 Arthur Kornberg 首次成功合成了 DNA。如今，这一过程已实现自动化，全球数十家公司使用商用合成仪“打印”并销售定制基因序列，广泛应用于科学研究、药物开发和诊断检测。许多供应商仅向合格的研究人员、生物科技公司和教育机构销售产品，但并非所有供应商都会对客户或其订购的基因序列进行审查。
2017年，加拿大研究人员利用价值10万美元的邮购 DNA 重建了已灭绝的马痘病毒，此事曾引发广泛警惕。批评人士指出，同样的方法也可用于构建天花病毒——一种与马痘病毒亲缘关系极近且致命的病毒。自那时起，基因合成的成本更是持续下降。
随着 AI 技术的进步，如今利用大语言模型设计危险的新型毒素和病原体已成为可能，尽管要从零开始制造出具有活性的病毒，可能仍需具备一定的生物学专业知识。虽然生物恐怖袭击事件罕见，但其一旦发生，便可能造成大规模伤亡、公众恐慌及经济损失。一个主要担忧是，AI 设计的病原体可能有意或无意地引发全球性大流行病。
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斯坦福大学微生物学家兼生物安全专家 David Relman 是这封信的签署人之一，他表示：“AI 工具能让用户迅速找到不受筛查的序列订购渠道。如果提示得当，AI 甚至能指导你如何修改订单内容，使得即便实施了筛查机制，也难以察觉你真正试图制造的东西。”
签署者还包括其他科学家、国家安全专家，以及基因合成公司 Twist Bioscience 和 Ansa Biotechnologies 的高管。这两家公司均为国际基因合成联盟（International Gene Synthesis Consortium）成员，该联盟成立于2009年，旨在推行自愿筛查规范。目前，许多公司已采用软件对订单进行筛查，以识别可能增强生物毒性或致病能力的“关注序列”。
Twist Bioscience 政策与生物安全副总裁 James Diggans 表示：“如果你掌握了 DNA 合成技术，就有责任确保其被负责任地使用。这其中就包括必须清楚你在合成什么，以及为谁合成。”该公司多年来一直支持制定正式的监管法规。
拜登政府时期出台的联邦指南要求，接受联邦资助的科学家和企业必须从实施采购筛查的供应商处订购合成基因序列。今年早些时候，参议院提出的一项两党法案进一步要求，所有在美国运营的基因合成服务商都必须对订单和客户进行筛查，以防范恶意行为者或危险病原体的风险。
然而，筛查工具并非万无一失。去年，微软研究人员发表了一项研究，表明 AI 蛋白质设计工具能够生成具有潜在危险的基因序列，而这些序列成功绕过了企业的筛查软件。这些模型所建议的新蛋白质序列，在结构上与已知危险蛋白质高度相似。
Y Combinator 前总裁、Safe AI Fund 合伙人 Geoff Ralston 认为，拥有生物学模型的 AI 实验室应当自行对用户进行筛查。
同样签署了该公开信的 Ralston 表示：“要求模型协助实施迫在眉睫的危险行为，即使并非完全不可能，也应被设置极高的门槛。”
Relman 也认同，仅靠围绕筛查程序的监管只是解决方案的一部分。“鉴于筛查在某些情况下可能会失效，我们必须设立其他控制节点，”他说，“这正是 AI 公司需要挺身而出的地方。”
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