病毒的新作者

No.0354

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导 读

8月的世界正同时经历两种叙事。

刚果民主共和国东北部的伊图里省，本迪布焦型埃博拉病毒正在制造这个国家史上最大的一次疫情：截至8月5日，确诊病例已达4053例,死亡1850人,病死率超过45%，而这种病毒至今没有任何获批的疫苗或特效药。而就在几个月前，南美洲的安第斯病毒(Andes virus)也曾借由一艘游轮悄然登上新闻头条，这是唯一已知能够实现人传人的汉坦病毒，在13名确诊或疑似病例中造成3人死亡。

与此同时，在斯坦福大学的实验室里，研究人员用一种名为Evo的生成式AI“写出”了16个此前从未存在于自然界的病毒基因组，并证明它们能够在实验室中复制、感染并杀死细菌。

三条新闻表面上毫无关联：一个发生在中非雨林、一个发生在南美洲的鼠群与远洋游轮之间、一个发生在硅谷附近的洁净实验室里。但它们其实在讲同一件事：病毒，作为人类生存的一个主要敌人，它长久以来只有一个作者——演化本。而现在，它多了一位新的、非自然的作者，而那正是我们自己。

走，跟伙伴君来！

本篇主笔｜旻宏

病毒的新作者

一、旧敌人已经够可怕了

本迪布焦病毒之所以格外凶险，不只在于死亡率，而在于它是埃博拉家族里的“陌生亲戚”。世界为扎伊尔型埃博拉准备了疫苗和单克隆抗体，但这些疗法对本迪布焦型基本无效，这也是无国界医生组织特别强调“这次疫情不一样的原因”。联合国8月初报道称，尽管新的疫苗试验刚刚启动，世界卫生组织官员仍不得不承认：目前没有被证实安全有效的治疗、预防或疫苗方案可用于本迪布焦型埃博拉。

安第斯病毒的故事则提醒我们，风险早已不限于传统意义上的“疫区”。它本是南美洲鼠类携带的地方性病毒，却顺着一艘游轮的密闭空间完成了人传人链条的展示，迫使各国疾控中心启动应急响应、世界卫生组织持续监测全球风险。这两起疫情合在一起说明一件事：即便完全由演化这位“老登作者”独立执笔，自然本身制造新型高致死病原体的能力，依然远远超出人类现有医学工具的对冲速度。

二、一位新作者他登场了

正是在这样的背景下，斯坦福团队的论文才显得格外沉重。这项研究本身没有做错什么，它面向的是细菌噬菌体，目标是对抗抗生素耐药性，而且团队特意排除了任何能感染复杂生物的训练数据，全程在生物安全实验室内完成。但《科学》期刊同期刊发的评论文章，由约翰斯·霍普金斯大学健康安全中心的Thomas Inglesby和Moritz Hanke撰写，毫不客气地指出：这项工作证明生成式AI已经具备编写完整、可自我复制病毒基因组的能力，而能够安全引导这种能力的治理机制，却完全没有跟上。

换一个角度理解这句话就是：在本迪布焦疫情里，人类面对的敌人是演化了数十万年、依然找不到特效药的天然病毒；而AI基因组设计技术证明的是，未来某一天，“写出一个新病原体的候选方案这件事，可能不再需要数十万年的自然演化，只需要一台足够强大的模型和几周的实验室验证”。演化写病毒需要千年的草稿，而AI写病毒只需要一串儿推理。要是这两种风险叠加在一起了呢？不敢想。

三、世界的门锁还是旧式的

面对AI这把新钥匙，世界的防御锁还是旧的。以美国的“核酸合成筛查框架(Framework for Nucleic Acid Synthesis Screening)的制度”为例，它的运作逻辑并不复杂：DNA合成服务商在接到订单后，要将序列与一份已知危险病原体和毒素的名单进行核对，一旦命中，便触发审查或拒绝供货。

这套机制的沿革,恰好是过去三年美国生物安全政策演变的缩影：

• 2023年10月,白宫发布AI行政令,首次要求联邦机构制定核酸合成筛查框架，把”合成DNA是否滥用“ 式纳入AI治理范畴

• 2024年,美国卫生与公众服务部下属的ASPR据此发布筛查框架细则,要求联邦资助的研究机构只能从遵守筛查规范的供应商采购合成核酸

• 2025年4月26日起,这一采购限制正式生效,联邦资助机构必须证明其合成核酸与相关设备来源合规

• 2025年5月5日,新一届政府签署新的行政令,重申并修订生物研究安全要求,同时强化违规后果，不合规机构最长可被取消联邦资助资格五年

• 2026年,国会层面的《生物安全现代化与创新法案》(Biosecurity Modernization and Innovation Act)被提出,试图把强制性核酸合成筛查写入法律,而非停留在行政令与行业自律层面

这条时间线看似在不断加码，但它加码的方向始终没变：所有版本的框架，核心仍是拿着一份已知的危险序列清单去核对新订单，本质上是在训练系统认出旧作者写过的段落。

问题恰恰出在这里。

AI生成的基因组是全新的、此前从未存在过的序列，理论上不会命中任何已知病原体数据库里的匹配项，因此可能绕开整套筛查逻辑的核心假设。美国战略与国际研究中心(CSIS)在评估此类“生物设计工具”(biological design tools)时明确提出：必须建立标准化、由AI赋能的核酸合成筛查系统，让筛查本身具备识别“功能性风险”而非仅“序列匹配”的能力，才能跟上设计工具的迭代速度。不能永远依赖一份滞后的静态名单。

乔治城大学CSET对现行政策框架的梳理也印证了同一个判断：当前制度更多依赖供应商自查和行业自律，缺乏完全的法律约束力，面对“全新但功能上可疑”的序列时几乎没有还手之力。换句话说，美国这套门锁足够认出一个已经被通缉的老作者的笔迹，却未必能拦住一位刚刚开始写作、还没有档案的新作者。

四、作为无辜的我们怎么办

有人可能会说，本迪布焦埃博拉发生在刚果，安第斯病毒发生在南美,AI合成病毒的实验室在美国，三件事分属不同大陆，似乎没必要放在一起焦虑。但传染病治理最基本的一条常识恰恰相反：任何一个国家的生物安全漏洞,最终都是全世界的漏洞。埃博拉疫情已经跨境传播到乌干达；安第斯病毒借助一艘游轮就完成了跨大洲的传播链；而生成式AI模型和DNA合成服务，本质上是跨国基础设施，一个国家的筛查松动，足以让全球安全出现缺口。

这正是为什么Inglesby等学者反复强调，现有的国际治理框架建立在已知病原体、预定修改的旧假设之上，却从未真正为”新作者“带来的新型生物威胁预留位置。当刚果金的医护人员仍在用最原始的隔离手段对抗一种连特效药都没有的病毒时，世界另一端的实验室已经证明，写出新病毒不再需要漫长的自然演化。

这中间的落差,才是留给整个国际社会一份共同的账单，它迟早会送到所有人面前。

我是旻宏，咱们下期见～

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