Anthropic 推出生命科学验证计划，放宽 AI 模型在生物研究中的使用限制

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Anthropic 推出生命科学专用 AI 使用通道

2026 年 9 月，AI 公司 Anthropic 宣布启动“生命科学验证计划”（Life Sciences Verification Program，简称 LSVP）。这项新机制允许通过审核的生命科学机构，在更宽松的安全策略下使用其 Mythos、Opus 和 Sonnet 系列大模型，处理药物研发、基础生物学研究、临床试验设计、生产制造等任务——这些内容在面向公众的通用版 Fable 模型中通常会被拦截。

该计划此前已通过早期访问阶段，与数十家机构合作测试，现在正式向整个生命科学界开放申请。初期仅支持团队和机构账户，未来将逐步扩展至个人 Pro 和 Max 订阅用户。值得注意的是，目前 LSVP 尚不兼容涉及 HIPAA 合规或 PHI（受保护健康信息）的数据环境，相关用户需使用独立的非 BAA 组织账户操作。

两种授权类型：覆盖日常科研与高风险项目

LSVP 的核心是分级授权机制，分为“标准使用”（Standard Use）和“高风险使用”（High-risk Use）两类。

标准使用适用于绝大多数生命科学工作流，包括基础研究、R&D、供应链管理、质量控制、法规事务乃至投资尽调等。一旦获批，整个团队可长期使用 Mythos 5.1、Opus 5 和 Sonnet 5（及后续版本），系统会启用专为科研优化的分类器，减少对合法生物学术语的误判。这类授权每年续期一次，适合日常多样化任务。

而高风险使用则作为附加授权，专门针对那些在标准模式下仍被屏蔽的敏感操作。它会完全移除与生命科学相关的安全限制，但仅限于单个研究项目，且每六个月需重新审核。例如，某研究员若需分析特定病毒载体如何被人体免疫系统识别，可能同时持有标准授权用于日常实验设计，再额外申请一个高风险授权专用于该项目。

目前，高风险授权已支持 Opus 5 和 Sonnet 5，但 Mythos 的高风险权限因涉及更高能力层级，正与美国政府协调，仅对极少数通过额外审查的实体开放。

从实时拦截转向离线监控：信任与责任并重

Anthropic 在公告中坦言，生物领域的滥用风险尤为棘手——合法研究（如开发疫苗所需病原体分析）与恶意行为（如增强病毒传播力）在技术路径上高度相似。过去依赖的“请求即拦截”机制容易误伤科研，也难以识别跨会话、多步骤的隐蔽滥用。

因此，LSVP 改用“离线监控”策略：不再在每次请求时实时阻断，而是持续分析用户行为是否偏离其申报的使用范围。为此，系统需保留相关日志 30 天以便回溯。Anthropic 强调，这些数据严格隔离，既不用于模型训练，也不对内部生命科学研究团队开放。

这种机制建立在“共同责任”基础上。申请机构需在授权时明确描述预期工作内容（类似招聘启事中的岗位职责，不含敏感信息），Anthropic 则据此设定安全边界。一旦检测到异常活动，系统会通知机构管理员，在约定时间内介入处理。

防范三类核心威胁

该计划特别关注三种潜在风险场景：

  • 访问被劫持：如账号遭钓鱼或设备感染恶意软件，导致权限落入攻击者手中；
  • 内部人员威胁：员工被胁迫或主动将权限用于非法目的；
  • 智能体滥用：尤其是多个 AI 智能体协同执行长期任务时，可能产生未预料的危险行为。

通过将授权与具体使用场景绑定，并结合企业级安全实践（如与 CISO 团队协作），Anthropic 希望建立一道既能促进创新又能快速响应异常的防线。

当前使用限制与平台支持

目前，LSVP 已集成至 Anthropic 自有平台：

  • 在 Claude Science 和 API 中，用户可自由切换不同授权类型；
  • 在 Claude.ai 网页版和 Claude Code 桌面应用中，初始仅默认分配一种授权（通常是标准使用），除非通过 API 身份验证使用 Claude Code。

官方表示，这一限制对绝大多数只需标准授权的用户影响不大，后续将提升授权的灵活性和跨平台一致性。此外，LSVP 暂未登陆第三方平台，个人订阅用户也无法申请，但团队版和企业版客户可立即使用。

行业反馈：加速药物研发的新工具

多家参与早期测试的机构表达了积极态度。Xaira Therapeutics 称其正构建细胞、蛋白和疾病的生成式模型，LSVP 提供的“可信访问+智能”组合是实现 AI 驱动药物发现的关键。Edison Scientific 则强调，该计划有助于将最强大的模型应用于加速新药开发。Manifold Bio 更看重 Anthropic 将“访问权”与“问责制”绑定的设计，认为这为安全使用前沿 AI 提供了可行框架。

下一步：扩大覆盖并深化合作

Anthropic 表示，LSVP 是其支持生命科学界“加速治愈疾病、改善人类健康”使命的一部分。未来几个月，公司将公布更多产品更新、联合研究项目以及计划本身的改进措施。随着数百家机构预计在首周加入，这套验证与监控体系的实际效果，将成为 AI 在高风险科研领域落地的重要观察样本。