Jordan W. Henry，医学健康管理硕士(MHA)、组织领导学硕士(MAOL)、认证人工智能伦理师(CAIE)、美国医疗管理学院院士(FAHM)，Veritas AI咨询公司。
在跨越AI伦理与治理、生物安全政策、公共卫生应急准备与响应以及应急管理的二十年职业生涯中——包括应对国内生物事件的专业培训——我见证了新兴技术如何既能保护也能危害人类。
先进AI与生物技术的融合正是这一现象的典型例证。作为曾领导跨部门倡议将伦理框架整合到高风险操作中的一员，我认为AI是生命科学中创新与风险的有力放大器。前沿AI模型如今在复杂基准测试中已超越专家病毒学家的表现，降低了恶意行为者设计或增强病原体的门槛。
生物技术、制药、医疗保健和AI开发领域的企业不能将此视为遥远的监管问题。2025年的政策环境——包括两用研究监管更新和《国防授权法案》中关于AI-ready生物数据的新规定——表明，今天的自愿领导将塑造明天的强制性标准。基于我协调应急响应和制定AI治理策略的经验，本文概述了AI伦理交叉点的核心生物安全风险，并提供了可操作的防护措施作为企业缓解风险的工具。
AI与生物安全的融合：为何风险正在加速
AI系统，特别是两用基础模型和专门的生物AI模型(BAIMs)，正在改变合成生物学。它们加速了蛋白质设计和协议故障排除，但也使危险知识民主化。最近的评估显示，领先模型能够生成关于病原体改造的合理想法，规避DNA合成筛查，或提供逐步指导，可能帮助非专业人士走上生物武器开发道路。
这些风险并非假设。2025年，多家AI开发商在内部测试显示其模型能够显著帮助新手进行生物武器开发后，实施了额外的安全保障措施。能够自主规划和迭代的智能AI系统通过将生物设计工具与通用推理相结合，加剧了这一问题，可能压缩从构想到执行的时间线。
从伦理角度看，这引发了关于公平、问责和人类福祉的深刻问题。在我管理过的公共卫生紧急事件中，信息传播速度决定了结果。AI放大了这一动态。有偏见或未经验证的输出可能削弱对疫情响应的信任，而不受控制的两用能力则不成比例地威胁全球脆弱人群。
我的应急管理背景凸显了一个并行点：我们已经拥有类似事件指挥系统(ICS)的框架用于全方位灾害准备。将类似的结构化协调应用于AI-生物安全风险是治理的当务之急。
伦理基础：从AI治理和公共卫生应急准备中汲取的经验
AI伦理必须嵌入生物安全战略中。核心原则——透明度、问责制、包容性和可持续性——与我在实际响应中应用的公共卫生理论直接一致。美国国家标准与技术研究院(NIST)AI风险管理框架(RMF)及其生成式AI概要提供了自愿但稳健的结构，用于映射、测量和管理风险，现在在更新指南中明确扩展到化学和生物滥用。
国际努力，如来自NTI | bio和前沿模型论坛的倡议，强调了分层防御：模型中的技术防护栏、高风险工具的受控访问控制和下游合成筛查——这与应急管理中倡导的多层防护（预防、检测、响应、恢复）相呼应。
忽视这一交叉点的企业不仅面临灾难性危害，还可能面临监管审查、声誉损害和利益相关者信任丧失。已有经过验证、可扩展的工具。
必要防护措施：企业缓解风险的工具包
以下是我基于将AI伦理与生物安全和应急操作联系起来的经验，提供实用、可立即实施的防护措施。将它们作为分层系统采用，类似于ICS指挥结构。
1. 建立AI-生物安全风险治理委员会。 借鉴应急管理的统一指挥模型；包括AI伦理学家、生物安全专家、法律/合规负责人和高管代表。委托其使用NIST AI 800-1指南对两用基础模型进行年度风险评估。记录触发增强保障或部署暂停的阈值（例如，在病毒学能力测试或DNA合成规避基准上的表现）。为生物设计工具采用NTI管理的访问框架——根据验证的用户凭证和预期用途对访问进行分级。
2. 实施严格的红队测试和对抗性测试。 定期进行独立的红队演练，重点关注生物安全滥用场景，包括提示注入和越狱测试。Anthropic和OpenAI等前沿公司已采用负责任的扩展政策，设定CBRN（化学、生物、放射性和核）风险阈值；下游企业应要求供应商披露结果。整合自动化红队测试框架，并与SecureBio或EBRC等组织合作进行特定领域基准测试。
3. 部署技术和程序保障措施。 为涉及高后果病原体、选择性药剂或关注的两用研究的查询嵌入模型级输出过滤器、拒绝机制和审计日志。强制实施AI生成序列的元数据标准（根据NTI提案），并要求遵守DNA/RNA合成筛查。采用零信任原则和基于角色的限制，特别是对于处理专有生物数据的内部AI工具。从应急管理视角来看，将这些视为"遏制协议"——防止事态升级，就像在传染病爆发中所做的那样。
4. 整合应急准备和响应规划。 开发基于公共卫生应急行动中心的AI特定事件响应手册。包括部署后对滥用指标的监控、向政府合作伙伴快速报告的渠道（利用2025年《国防授权法案》和行政命令规定）以及基于世界卫生组织AI健康伦理原则的员工伦理决策交叉培训。创建"容忍边界"框架，定义企业所在部门AI输出的可接受风险水平。
5. 促进透明度、问责制和合作。 发布经过编辑的风险评估摘要（与NIST透明度实践一致），并参与前沿模型论坛等行业论坛。投资于将AI素养与生物安全意识相结合的员工培训。如近期AI和生物安全政策趋势所推进的，公私合作伙伴关系往往是力量倍增器。
企业为何必须引领——以及如何衡量成功
在我关于医疗保健中伦理AI的Forbes Councils工作中，我强调在保护公共利益的同时证明实际价值。将这些防护措施嵌入组织的企业可以通过信任、监管前瞻性以及创新速度获得竞争优势。
成功指标包括降低高风险查询接受率、通过NIST AI 800-1等框架的审计合规性，以及参与跨部门演练的记录。将此视为全方位灾害准备练习——今天的定期演练可以防止明天的灾难。
AI-生物安全挑战虽复杂但并非不可克服。通过借鉴伦理原则、经过验证的治理和结构化响应专业知识，企业可以将潜在危险转化为受保护的进展。
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