随着人工智能迅速变革生物科学，它正在推动生物学的未来朝两个相反的方向发展。人工智能可以帮助恶意行为者通过简单的几次按键和计算提示生成生物武器的配方。同时，人工智能可以追踪疾病爆发，并实时向数百万人提供关键的公共健康信息，从而有可能立即遏制致命的疫情。我们当前面临的局面是深远的：攻防之间的竞争。在秘密工程致命病原体的黑暗生物学的扩散与全球公共卫生的新纪元之间。每一次传染病疫情的爆发都始于少数病例。公共卫生的胜利在于在疫情扩散之前了解疫情，在医院人满为患、危机开始失控之前。随着传播率的爆炸性增长，选项逐渐减少。人工智能最大的价值之一在于其压缩疫情与检测之间时间线的能力。速度决定了能否控制疫情与面临流行病或全球大流行之间的差异。世界卫生组织（WHO）目前利用人工智能追踪传染病的传播。在德国柏林的世界卫生组织疫情和流行病情报中心，计算系统利用人工智能和病原体监测来追踪和监控全球的传染病疫情。在这个新的前进方向的中心，有一个称为“开放源流行病情报”（Eios，发音为“EE-oss”）的计算机系统，它作为全球每分钟健康信息的巨大过滤器。数十年来，传统的流行病情报依赖于官方病例统计。然而，来自医院、实验室、研究小组和其他正式报告系统的数据需要数天或数周才能注册并输入官方数据库。Eios利用现代计算和社交媒体的巨大力量，以获取疫情更即时的图景。Eios专注于非官方报告、公民讨论、地方新闻报道、社交媒体帖子等内容。Eios 能够多语言使用，扫描数百万个网站、信息源和平台，寻找发生的疫情。它抓取、过滤和排名信息。Eios的目标是从噪音中提取信号。人工智能是一种力量倍增器，每天都在改变生物科学。真正的问题不是人工智能能否在生物科学领域造成灾难性伤害——它肯定能——而是公共卫生官员能否比恶意行为者更快地找到将人工智能作为防御工具的方法。攻击潜力不再是理论上的问题。人工智能系统已经能够帮助研究人员浏览曾需多年专业培训才能掌握的庞大生物知识体系。它们可以解释复杂的实验室技术，定位冷门的科学文献，排查技术问题，提出实验设计建议。这些能力本身并没有固有的危险。然而，结合在一起，它们降低了进入曾经是高度专业领域的门槛。最大的问题是，人工智能能够帮助人类创造出真正新颖的生物形式。科学家们已经在探索这些可能性，从镜像生命到具有自然界中并不存在的能力的生物体。直到最近，这些可能性大多局限于理论或科幻小说。生物学不同于任何其他技术，因为它所产生的东西可以自我繁殖、跨境传播、突变和自主演化。软件错误会使计算机崩溃。而生物错误可能会自我传播。一旦一个有生命的有机体被释放到世界上，它就无法简单地被关闭或召回。生物武器是活的，这使它们与从箭到洲际弹道导弹的所有其他武器类别根本不同。竞争已经开始。正如我在即将出版的书《生物战争》中所述，生物武器的进入门槛极低。与需要严格控制的裂变材料和复杂投送系统的核武器不同，生物武器可以使用广泛可得的实验室工具构建，得益于日益强大的人工智能系统。生物工程技术的发展速度超过了现有法律、条约和安全保障措施。这一扩大的差距是存在主义危险的所在。关键是压力，而不是恐慌。我们需要开发人工智能系统来增强公共卫生，加速疾病的检测，并帮助建立生物防御，速度要与人工智能加速生物设计的速度相当。因为一旦生物学超出了我们控制的能力，就无法回收已经释放到世界上的东西。安妮·雅各布森是《生物战争》一书的作者。