DeepMind发布AI蛋白质水印系统论文

DeepMind星期三发表了一篇研究论文，提出一套蛋白质水印系统，用于识别由人工智能设计的蛋白质。该论文称，这套系统能在不损害蛋白质功能的前提下，为AI设计的蛋白质序列加上水印标记。

据论文介绍，这一水印方法基于谷歌的SynthID技术。SynthID原本用于标记AI生成的内容，此次被扩展应用到蛋白质序列这一生物分子层面。

论文的发表背景是生物安全领域的一项担忧。据此前披露的信息，近一年前已有风险被提出：用于识别编码潜在威胁蛋白质的DNA序列的软件，无法识别出由AI设计的蛋白质。这意味着，如果AI设计的蛋白质进入合成或筛查流程，现有工具可能无法将其与天然序列区分开来。

在这一领域，ProteinMPNN是由Baker Lab开发的蛋白质设计工具。David Baker与DeepMind负责人共同获得了同一项诺贝尔奖，这凸显了AI蛋白质设计与主流生命科学研究之间的紧密联系。

DeepMind此次提出的水印方案，目标是在AI蛋白质设计流程中嵌入可追溯的标记，同时保持蛋白质本身的功能不受影响。论文的具体技术细节与验证结果，以原文为准。相关进展由arstechnica.com报道。