AI 報告 · GovAI (Oxford) · 2026-10-17 · 研究論文
AI 與生物安全 預測 LLM 賦能的生物風險與防護措施的成效 2025 年 7 月 Bridget Williams, Luca Righetti, Josh Rosenberg, Rebecca Ceppas de Castro, Otto Kuusela, Rhiannon Britt, Emi
原標題: AI and Biosecurity Forecasting LLM-Enabled Biorisk and the Efficacy of Safeguards July 2025 Bridget Williams, Luca Righetti, Josh Rosenberg, Rebecca Ceppas de Castro, Otto Kuusela, Rhiannon Britt, Emi
該研究調查了 46 位生物與生物安全專家及 22 位通才預測者，探討大型語言模型能力不斷提升所帶來的風險。專家對於人為造成的流行病導致 10 萬人死亡的年度基準風險，中位數估計為 0.3%；在假設的能力情境下，例如在疑難排解測驗中媲美頂尖病毒學團隊，風險升至 1.5%。後續研究發現，大型語言模型已跨越該門檻，但受訪者的中位數預期要到 2030 年之後才會出現；若搭配大型語言模型的防護措施與強制性核酸篩檢，預測值回落至約 0.4%。