创建合成蛋白质的统一数据库应该可以保护人类免受潜在风险。

在过去的二十年里，得益于人工智能，科学界在蛋白质设计领域经历了真正的突破。利用深度学习，类似于ChatGPT中使用的技术，研究人员现在能够创造出具有独特特性的蛋白质，可用于医学、生物工程，甚至污染控制。

华盛顿大学的尼尔·金博士 最近在接受《自然》杂志采访时谈到 了这些进展的重要性，并强调一年半前看似不可能的机会现在已经可以实现。

然而， 正如 《科学》杂志最近发表的一篇文章指出的那样，新机遇伴随着新风险。该论文的作者，包括华盛顿大学的大卫·贝克博士和哈佛医学院的乔治·丘奇博士，呼吁制定生物安全措施，以防止合成蛋白质被用于恶意目的。

安全建议之一是在新蛋白质的基因序列中引入独特的条形码，这将使追踪其起源变得容易。这一提议让人想起审计控制，这在新蛋白质引起威胁的情况下可能至关重要。

蛋白质设计背后的人工智能技术与生物安全政策密切相关。所使用的技术，包括深度学习算法和大型语言模型，提供了设计以前超出人类想象力的蛋白质结构的能力。

然而，尽管合成蛋白质领域取得了重大进展，但监管问题仍然悬而未决。根据联合国报告，将讨论该领域的国际法规。与此同时，2023 年人工智能安全峰会的与会者 一致 认为有必要记录每种新蛋白质的 DNA。

创建合成 DNA 序列的集中数据库可以帮助识别潜在危险的结构。文章作者强调，生物安全不应压制科学合作，但有必要保护商业秘密并防止潜在危险蛋白质的传播。

新方法将允许蛋白质创造者控制与谁以及如何共享合成信息，同时保持在科学出版物中描述其结果的能力。

总之，贝克博士和丘奇博士认为，对生物安全问题的公开讨论不会减缓该行业的进步，反而会鼓励跨部门合作和公众参与，让合成蛋白质工程继续蓬勃发展。