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随着人工智能与生命科学的深度融合不断推进，AIxBio领域的发展正呈现出明显的阶段性演进特征。从技术成熟度和产业化路径来看，未来几年内相关能力将以“工具集成—自动化实验—自主研究系统”为主线逐步升级，并在不同时间尺度上带来差异化影响。短期内，智能体与生物研究工具的融合、自动化实验平台以及新一代生物语言模型有望取得重要突破，显著提升生物研究的效率与可及性；中期来看，随着大型语言模型能力的持续增强以及自动化实验体系的成熟，人工智能有望在更大程度上承担实验设计、执行与优化等关键科研环节，推动生物研究向高度自动化和智能化方向演进。与此同时，这些技术进展在加速科学发现和生物技术创新的同时，也可能降低某些高风险生物技术的使用门槛，从而对生物安全治理提出新的挑战。未来预测如下：
1、未来6至18个月
在未来6至18个月内，智能体与生物工具的集成技术有望取得重大突破，包括有助于生物信息学和数据处理的工具。不过在此期间，用于设计新型蛋白质和生物体的智能体发展可能相对较慢。
这些智能代理系统能够通过自动化处理当前需要专业计算技能的任务（如分析基因组序列或识别复杂数据集中的模式），显著加快研究进度。这种加速效应可能使小型研究团队完成以往需要大型资金雄厚实验室才能实现的任务，从而在药物研发等有益应用与病原体工程等应用领域，实现先进生物研究能力的普及化。
随着集成了大型语言模型的自动化实验室平台大量涌现，同时自动化实验室也将大幅升级，最终发展为完全自动化、无需人工干预的实验室。实验室中不再需要人工操作意味着，目前依赖训练有素的科学家识别潜在危险操作的监督机制将失效。理论上，全自动系统无需任何人工审核即可完成完整的生物设计—构建—测试周期，这就提出了根本性的问题：在工作流程中没有人为决策点时，如何实施安全检查和负责任使用政策。
在此时间段内，第二代蛋白质和基因组语言模型也将发布，它们能够以更高保真度生成有效蛋白质和完整基因组，从而减少所需的体外测试量。更高的预测保真度意味着研究人员可以更快地从计算设计过渡到功能性生物制品，显著缩短研发周期。这不仅可以加速诸如用于工业流程的酶设计或治疗性蛋白质开发等有益应用，还可以降低从构思危险生物制剂到实际制造出功能性制剂之间的门槛，因为所需的试错轮次将大幅减少。
蛋白质结合剂设计工具的广泛部署将使其在更多有益与恶意用途中得到更广泛的应用。蛋白质结合剂——这类能与特定目标蛋白质结合的分子——既是医药领域的基础，也是潜在武器的核心。在治疗层面，它们能阻断致病蛋白质或将药物精准递送至特定细胞。然而，相同的技术能力也可被用于设计干扰关键免疫功能或增强病原体传染性的分子。随着这些工具的普及与易用性提高，制造此类分子的技术门槛将显著降低。
在此期间，还可能出现能够协调自动合成、测试和改进循环的闭环发现系统，用于预测的蛋白质或基因组。这些闭环系统代表了研究能力的质的飞跃：无需人类科学家解读结果并设计后续实验，人工智能系统将自主完成设计—测试—优化循环，在人类团队完成少数几个实验所需的时间内可能运行数百甚至数千个实验。 这将以空前速度推动科学发现，但也意味着危险能力可能在缺乏有效人类监督或干预机会的情况下被开发和优化。
此外，商业化的生物人工智能工具很可能获得更完善的自然语言界面，使技术能力有限的用户也能使用复杂的生物学工具。这种可及性的转变具有双重性：它能让资源匮乏地区的研究人员参与有益的生物研究，并加速农业和环境科学等领域的创新。然而这也意味着，那些未接受过正规生物安全或防护培训的个体——他们可能无法识别自身工作带来的风险——可能利用这些工具设计危险生物制剂，即便这种行为是无意的。
2、未来2至5年
展望未来2—5年，大型语言模型很可能足以协调生物研究工作流程，其水平将达到或超越人类专家，而复杂的智能体工具使用将成为常态。例如，这些自动化系统将在实验设计与执行方面展现出高效，既能设计出恰当的实验方案，又能实现大规模实施。与此同时，生物编程语言或将应运而生：研究人员可通过该语言指定所需生物功能，人工智能系统则会设计并运用自动化实验室系统，据此制造出相应的基因回路、蛋白质或生物体。
此外，将实验反馈融入模型训练的技术将趋于成熟，模型将主动寻求并整合边缘案例的数据反馈，这有望催生蛋白质设计工具等创新成果——这类工具能够自主学习如何预测新领域中的功能。
然而，当已知功能与目标功能之间的差距过大时，通过增量开发实现新功能的做法未必总是合理；由于存在超出训练数据范围的外推这一根本性挑战，进展很可能仍将受到限制。
参考文献
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