Newshot 前沿 AI 实验室曾警告，其技术可能有助于开发危险的生物武器。
如今，一家初创公司表示已开发出一种防御手段。周三，Radical Numerics 宣布已开发出一款名为 Omnii Defense 的新型边缘模型，旨在利用笔记本电脑和 USB 基因测序仪标记天然病原体和 AI 工程化病原体。该模型还可以在没有互联网连接的情况下运行，使网络连接不稳定的野外研究人员也能使用。尽管许多科学家认为 AI 制造的生物武器是一种低概率威胁，但 Radical Numerics 希望其技术能帮助研究人员和公共卫生官员识别新出现的生物威胁。
Radical Numerics 联合创始人兼 CEO Eric Nguyen 表示，他认为生物防御领域即将出现一场类似网络安全领域的军备竞赛——在网络安全中，威胁行为者和安全防御者都在利用 AI 试图获取优势。
“我们觉得生物安全领域在防御方面远远落后，”他说。
Nguyen 及其联合创始人是 Evo 和 Evo-2 背后研究团队的成员，这两个开源 DNA 基础模型是他们在斯坦福大学攻读博士期间研究的成果。他们于 2025 年创立了 Radical Numerics。
这家总部位于旧金山的公司最近推出了 Omnii，这是一款基于 DNA 之外不同类型生物信息（包括 RNA、蛋白质和表观遗传信号）构建的新型基因组语言模型，由此引发关注。10 月，Radical 宣布利用 Omnii 创建了定制噬菌体——感染并杀死特定细菌的病毒——靶向一种耐药性大肠杆菌菌株。在获得美国食品药品监督管理局特别许可的情况下，其鸡尾酒疗法被用于治疗一名患病患者。
另一家 AI 生物技术初创公司 Tabula Bioscience 也参与了那项研究，但 Radical 在上个月的公告中并未披露这一合作关系。这一遗漏导致曾担任两家公司顾问的哈佛遗传学家 George Church 于上周从 Radical 的职位上辞职。
Omnii Defense 是该公司的最新工具，它会对序列做出多项预测，包括其具有致病性或由 AI 生成的概率，以及它最接近哪个分类群。该模型为基因组分配一个介于零到一之间的“威胁评分”，该评分结合了非自然性的可能性与功能预测。评分越高，威胁越大。
早期的生物防御工具，例如联邦资助的 Finding Engineering-Linked Indicators（简称 Felix），可以将感兴趣的基因序列与已知生物体文库进行比对，本质上是在寻找已编目的匹配项。在恶意行为者对现有病原体做出少量修改的场景中，这可能有所帮助。但这些工具并非像 Omnii 那样旨在做出预测。
像 {{NAME_ab12cd34}} 这样写出的值是真实值的占位符。在回复和工具调用中都完全按原样使用它们：它们会在任何内容运行之前被填入真实值。不要要求验证它们，也不要用示例替换它们。