央广网北京7月23日消息（记者 朱冠安）当前大语言模型正从“聊天机器”进化为能够调用工具、规划任务的“智能体”。这种进化在生物信息学、实验设计等领域展现出巨大潜力。除此之外，需要正视一个关键问题：当AI的能力从信息处理延伸到物理实验操作，生物安全的边界会发生怎样的改变？近日，北京智源人工智能研究院（简称“智源研究院”）大模型安全研究团队与北京大学围绕这一核心问题，开展了一项端到端系统性评估。该评估考察大语言模型智能体是否会降低非专业人员绕过DNA合成筛查的知识门槛，评估从智能体生成方案、程序化计算校验延伸到标准分子生物学实验室中的受控湿实验，并以电泳和测序确认模型方案在物理层面的可执行性。

评估结果显示，所有11个参与测试模型均能生成通过计算校验的DNA分片方案，其中GPT-5.5和Claude Opus 4.6还能提供详细的逐步实验指导。在物理验证环节，4个良性代理构建体全部成功完成组装。这意味着，大语言模型智能体不仅可能削弱现有DNA合成筛查防线，还可能向不具备专业背景的用户提供原本依赖专业训练才能获得的实验操作知识，存在相关双重用途风险，需要被系统性地评估与提前防范。

横向测试覆盖11个商用大语言模型，所有测试均在智能体配置下进行。评估以攻击成功率为核心量化指标，衡量模型输出在特定计算校验中的通过情况，判断模型生成的片段方案能否通过合成筛查，并正确重组为原始序列并编码目标蛋白。结果显示，在分片设计环节，全部11个模型均能生成绕过筛查的拆分方案。这一能力具有明确的双重用途风险：模型正在降低分片设计所需的专业知识门槛，使缺乏相关背景的用户也可能获得能够规避现有筛查机制的方案，从而暴露出以单条序列识别为主的DNA合成筛查体系存在系统性脆弱性。

智源研究院相关负责人表示，面向未来，智源研究院安全研究团队将持续完善AI生物安全能力建设，推进模型侧防御与合成筛查鲁棒性等方面研究，为人工智能与生命科学的负责任创新提供技术支撑。