开放科学基础设施中的双用途研究的系统性检测：生物安全盲点

AI 正在以前所未有的速度改变生命科学研究，加速了蛋白质结构预测、基因组建模和药物开发（Jumper 等，2021；Mak 等，2024）。然而，这种快速发展以及开放科学运动的引入，引发了应受有限经验审查的双用途研究关切。在本文中，我们对开放预印本服务器上的双用途研究关切（DURC）内容进行首次系统性分析。我们使用混合管道（词汇过滤和大型语言模型 LLM 评估）筛选了约 52,000 篇 bioRxiv 预印本（2024-2025），在九个 DURC 类别、三个 PEPP 类别和五个治理类别上对元数据进行评分，这些类别与美国和 Australia Group 监督框架一致。我们的分析显示，双用途相邻的知识通常存在于公开可访问的标题和摘要中，甚至在目标明确的公共卫生目标研究中也常常超过 established risk 阈值。虽然这一映射捕获了表层信息扩散，但不衡量操作能力、下游滥用潜力或约束有害应用的 substantial 技术和生物安全障碍。我们认为，制度性审查过程、资金要求和预印本平台政策必须演化以包含 without 妥协 scientific transparency 的主动、元数据水平的监控。最终，harmonizing 对 high-risk 方法的受控访问机制与科学贡献的开放摘要的结合，为规模化治理 AI 加速的生物学提供了务实的框架。