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Google DeepMind與Isomorphic Labs公開合作生物韌性計畫，研究將SynthID浮水印技術調整用於生物資料，協助DNA合成服務商辨識可能具有風險的AI生成序列。兩家公司認為，AI已能設計出序列不同、功能卻相近的DNA，可能削弱現行依賴已知病原體、毒素清單及序列篩檢演算法的防護方式。

SynthID是Google DeepMind開發的AI內容浮水印技術，2023年最初用於辨識Imagen生成的圖像，後續擴及文字、音訊與影片，可嵌入不易察覺但能由系統偵測的數位標記。

Google並未公布SynthID用於生物資料的實作方法、測試成果或導入時程，目前仍屬探索階段。依其構想，DNA合成業者未來可利用浮水印辨識由AI產生的生物序列，更長期的方向，則是協助合作夥伴利用AI發展新的DNA合成篩檢機制，不再只判斷序列是否與已知病原體或毒素相似，而是預測其功能，以及是否可能具有毒性或致病性。兩家公司指出，這仍是尚未解決的重大技術問題。

該計畫將AI生物安全工作分為預防、偵測及應變三部分。在預防方面，Google DeepMind與Isomorphic Labs表示，Gemini等模型會經過威脅建模、安全評估、緩解措施及持續監控，並利用模型後訓練、分類器與使用紀錄分析，阻擋可能涉及生物危害的查詢，同時避免過度拒絕正當的科學研究需求。

Google正研究利用AlphaEvolve改善總體基因體定序資料的產生與分析演算法，改善疫情偵測方法。該定序方式會定序樣本內的所有微生物，相較只檢測少數已知病原體的傳統方法，更有機會發現未知或較少見的病原體。研究人員也在評估AlphaGenome及蛋白質功能註解技術，能否協助從序列資料辨識並分析新出現的病原體。

Isomorphic Labs已成立專責單位，準備在新發疫情期間快速部署AI藥物設計引擎，協助政府及非營利組織開發醫療反制措施。該單位將與政府及全球衛生機構合作，推進診斷與治療策略。適用情境包括自然發生的大流行，以及先進AI遭濫用可能形成的生物風險。

Google DeepMind與Isomorphic Labs表示，過去12個月已推進超過15項與政府、生物安全組織及研究機構的合作，並將向受信任合作夥伴提供AI模型與代理系統，用於生物風險的預防、偵測及應變。