2025年10月2日，NPR（National Public Radio ‑‑‑ 美國國家公共廣播公司，簡稱 NPR）報道咗一項引起關注嘅研究：研究人員利用生成式人工智能（generative AI）去構思同設計可能危險嘅蛋白質或DNA片段。呢啲AI生成嘅序列喺功能預測上顯示出潛在危險性，但同時能夠躲過現時DNA合成公司普遍採用嘅篩查系統。
而家多數合成DNA供應商依賴序列比對同已知危險基因資料庫去攔截可疑訂單，例如用 BLAST 等工具查找同危險因子或病原體基因嘅同源性。研究指出，AI可以設計出唔會同已知危險基因直接匹配嘅新序列，方法包括改變密碼子（codon），將致病功能分散到較長嘅序列，或者喺序列入面嵌入睇落無害嘅片段，從而令比對得分降低，逃避基於比對嘅篩查。
研究團隊將AI生成嘅序列投入現有篩查流程做模擬測試，結果顯示唔少預測具有特定生物活性嘅設計冇觸發安全閾值——即係話，佢哋喺技術上有形成危險蛋白或干擾生物過程嘅潛力，但按而家嘅檢測規則唔會被阻截。作者強調，呢個係一個「概念性」示範，目標係提示防護體系可能出現嘅盲點，並唔係話已經有惡意事件發生。
研究仲列出幾類可能被濫用嘅手法：一係透過密碼子替換（同義突變）去改變序列外觀但保留蛋白功能；二係將危險功能拆成多個片段，分別睇落無害但組合後具備危害；三係利用AI設計出喺結構上能實現特定作用但喺序列上冇相似性嘅新型蛋白域。研究者警告，呢啲技術同開源或商業化嘅生成模型結合，會令生物安全防線面臨新嘅考驗。
應對建議包括：合成DNA公司要超越單純嘅序列比對，採用基於功能預測嘅篩查工具；行業組織例如國際基因合成聯盟（IGSC）要更新規範並加強資訊共享；AI模型開發者同生物科技界要一齊制定安全使用準則，並探索喺模型入面嵌入「濫用防護」或水印技術。此外，研究團隊呼籲監管機構同資助單位增加對呢類交叉風險嘅投入，推動檢測同審查能力升級。
報道指出，研究本身並冇公開可直接複製嘅「有害配方」，發表時採取咗負責任披露嘅方式，但其結論已喺學界同業界內部引起震動。對於年輕科研人員同創業者嚟講，呢個發現係一個警示：AI喺加速生物設計創新嘅同時，亦改變咗風險嘅形態，生物安全同AI治理必須同步進步，先可以將創新同風險控制喺可接受範圍內。