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AI恐增病毒風險？｜大模型助合成病毒風險增
By 信報財經新聞 on July 8, 2025
原文刊於信報財經新聞「CEO AI⎹ EJ Tech」
美國非牟利組織預測研究院（FRI）近日發表研究報告，指出大型語言模型（LLM）在生物學領域知識表現進展快速，可能增加人為引發大規模傳染病風險。該研究在去年12月至今年2月間，訪問了46名具生物安全或實驗室經驗的專家，以及22名頂尖預測人員。
專家憂引發大規模傳染病
受訪專家對2028年由人為因素引發疫情的基準風險中位數為每年0.3%，預測人員提供的數字則為0.38%。若LLM能幫助非專家成功合成流感病毒，這個風險將增至1.25%。
當LLM的表現跟頂尖病毒學專家團隊相當，又或是同時展現多項高風險能力，風險會進一步升至1.5%或2.3%。
研究報告又稱，目前部分LLM能力已超出受訪者預期，像是OpenAI於今年4月發表的o3模型，已經可在病毒學測驗，匹敵人類專家團隊。雖然多數專家預測LLM的相關能力，要到2030年以後才會實現，實際情況卻是它很可能會提前數年出現。
關於緩解措施，參與者普遍認為，非開源的封閉模型、強化反越獄機制與強制DNA（脫氧核糖核酸）訂單篩檢等措施，能有效降低風險。全面採用前述做法的話，可把原本的1.25%風險減至0.4%。報告最後建議，應持續監測LLM能力發展，並提倡建立跨領域專家合作與治理框架，以因應快速演進的技術能力。
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