美國科學家首度用生成式 AI 設計出「能活、能殺菌」的完整病毒基因組，為噬菌體療法與抗生素替代打開新門，卻也把「AI 造生命」的生物安全課題推到檯前。
史丹佛大學團隊在今 (7) 日刊於《Science》的研究論文中證實，該團隊開發的 Evo 2 模型基於 200 萬種噬菌體遺傳序列訓練，寫出數千個候選基因組，實驗室合成近 300 個、最終 16 種具生物活性，對大腸桿菌的清除效力優於作為模板的天然噬菌體ΦX174。
計畫主持人 Brian Hie 直言，這是「生成式設計首次產出完整功能性基因組」的概念驗證，選噬菌體是因體積小、研究透、治療應用廣，未來可擴至細菌等更大生物體。
史丹佛大學團隊成員 Samuel King 點出臨床價值，東歐用噬菌體療法數十年，但西方受限於配對複雜與耐藥，AI 能重燃這條路，在超級細菌 (MDR 病原) 蔓延下，噬菌體是創新替代方案之一。
為壓低風險，史丹佛大學刻意只用非致病性大腸桿菌株測試，並從訓練集剔除可感染人、動物、植物的病毒代碼。
Evo 2 採開源釋出，Hie 強調實驗室靠慈善與政府經費運作、「無商業化計畫」，公開基礎技術是責任。
但在《Science》配發的評論文章中，約翰霍普金斯大學健康安全中心 Thomas Inglesby 與 Moritz Hanke 示警稱「現有治理框架不足以監管生成式基因組學」，社會必須在效益與災害間架起監管機制。
帝國理工學院生物工程系教授 Tom Ellis 表示，若未來有人用含危險病原代碼的 AI 重訓，產出更毒病毒的門檻會被壓低。
倫敦國王學院戰爭研究系科學與國際安全副教授 Filippa Lentzos 則把干預點鎖在「DNA 合成端」——模型把關、研究倫理審查、基因合成篩檢、實驗室 BSL 規範必須多層疊加，不能只盯 AI 本身。
對此產業端則反應兩極。Genyro 執行長 Adrian Woolfson 譽之為「生物學的萊特兄弟時刻」，人類不再只讀進化給的藍圖，而開始寫未來生物的指令集。
但資安市場更關注兩面刃效應，開源 Evo 2 代表任何實驗室 (含灰色地帶) 都能下載改寫，16/300 的合成成功率雖低，卻證明「從零生出活病毒」已非國家級生物實驗室專利。
這項突破的短期紅利在醫藥：耐藥菌感染、慢性傷口、腸道菌群精準調理都可能受惠；中期挑戰則在於治理，各國正忙著立 DNA 合成篩檢與雙重用途研究 (DURC) 規範，但 AI 模型跨境開源、合成生物學服務商用化，讓「誰該為一段 AI 寫出的基因負責」成了空白支票。
