AI 公司高管呼吁国会强制对 DNA 合成订单进行筛查

发生了什么

2026 年 6 月 5 日，四家最大的 AI 开发商的首席执行官——Dario Amodei（Anthropic）、Sam Altman（OpenAI）、Demis Hassabis（Google DeepMind）与 Mustafa Suleyman（Microsoft AI）——与数十位生命科学和国家安全领域的专家一道，联署致信美国国会，要求立法强制合成 DNA 与 RNA 的销售方对订单进行筛查。这封信发布在 screendna.org，由 Foundation for American Innovation 与 Institute for Progress 共同发起。值得注意的是，多家核酸合成公司——包括 Twist Bioscience 与 Ansa Biotechnologies——也签署了该信，表明行业中的一部分欢迎这项将会约束自身的监管。

诉求具体而有限：要求每一家合成 DNA 或 RNA 的供应商，将每一笔订单与已知危险序列数据库进行比对筛查，核实下单客户的身份，并保存订单记录及所售产品的确切规格。自愿筛查已经存在，但覆盖参差不齐；该信主张，如果潜在风险正在上升，可选且不统一的控制并不构成可信的防御。

为什么 AI 改变了生物安全的算计

核心论点不是 AI 会发明新的病原体，而是它降低了一道知识门槛——历史上正是这道门槛在很大程度上维系了生物武器的罕见。签署者写道，随着模型能力提升，“历史上阻止恶意行为者获得生物武器的知识门槛”可能会”显著削弱”。这一说法有独立佐证：《纽约时报》2026 年 4 月 29 日的报道记录了公开可用的 AI 模型能够提供与制造和传播生物武器相关的信息，而前沿模型评测也一再显示模型能够回答专家级的湿实验问题。

规模放大了这种担忧。斯坦福 HAI 的 2026 年 AI Index 发现，生成式 AI 工具在三年内触及了约全球 53% 的人口，其扩散速度快于个人电脑或互联网。一项既更有用、又分布得更广的能力，会把威胁模型从”少数国家级项目”推向”获得部分能力提升的更大规模人群”——而这正是物理控制点最为关键的情形。

合成这一瓶颈

设计序列属于信息层面；将其转化为物理材料则需要合成。这使得合成环节成为天然的控制点——这与 LLM 智能体的安全有相通之处：后者往往归结为控制不可信内容能触发哪些动作，而非完美过滤输入本身。如果每一笔订单都必须与危险数据库比对筛查、并绑定到经过核实的客户，那么从”模型描述了危险之物”到”有人持有物理制剂”的路径，便获得了一道不依赖模型护栏是否守得住的闸门。

这与安全团队对 AI 系统采用的纵深防御逻辑相同：假定上游控制（此处即模型的拒答与对齐）有时会失效，并在危害变为物理现实的那一点，部署一道独立、更难绕过的下游控制。

防御措施与对开发者的意义

对政策制定者和合成行业而言，该信的具体诉求可对应为一份防御清单：对每一笔订单强制进行可疑序列筛查；核实客户（know-your-customer），使订单可归因；保存订单与规格记录，以支持日后的生物安全调查；并为明显无害的材料设立法定豁免，以免扼杀正当研究。

对基于 LLM 构建系统的团队而言，启示是架构层面的，而非生物层面的。第一，把模型层面的安全当作一层，而非那一层：拒答训练与红队测试能降低能力提升，但绝不应成为能力与真实危害之间的唯一屏障。第二，当产品触及受监管的物理或金融控制点时，应接入该处既有的筛查与 KYC 控制，而不是重新发明它们。第三，记录并保留足够的来源溯源信息以支持调查——该信要求合成供应商保存记录，这对任何动作会产生外部后果的智能体系统都是良好实践。这一切都不需要、也不会受益于关于智能体本身的任何操作细节；防御价值完全在于流程控制。

现状

该信支持但独立于一项待审立法。由参议员 Tom Cotton（共和党，阿肯色州）与 Amy Klobuchar（民主党，明尼苏达州）于 2026 年 2 月提出的《2026 年生物安全现代化与创新法案》（S.3741），将要求合成核酸的销售方同时筛查订单与客户，并对被判定为明显无害的材料设豁免。截至 2026 年 6 月中旬，该法案仍在审议之中；6 月 5 日的信被普遍解读为一次努力，旨在展示跨行业的一致立场——AI 开发商与合成企业携手——以推动其前进。美国现行法律（1989 年《生物武器反恐怖主义法》，并在 2001 年炭疽袭击后扩充）已将以武器用途开发或持有生物制剂入罪，但并未强制合成筛查——这正是本提案瞄准的空白。

本文讨论的是一项公共政策与生物安全治理的进展，刻意不包含任何关于生物制剂的操作性细节。来源及其发布日期见上。