# 两用风险 —— 网络、生物、化学、核能力提升

> 2026 年两用图景，逐领域看。生物/化学：第 17 课讲 WMDP；Anthropic 的生物武器获取试验（2.53 倍提升）和 OpenAI 2025 年 4 月 Preparedness Framework v2 的警告（「正处在实质性帮助新手制造已知生物威胁的临界点上」）标记了这个拐点。网络（2025 年 11 月 Anthropic 报告）：与中国有关联的国家行为体用 Claude 的智能体编码工具，把一场网络攻击战役至多 90% 的环节自动化，仅在 4-6 个步骤需要人类介入；OpenAI「可信访问」试点给经审查的安全组织提供能力访问，用于防御性的两用工作。化学/生物执行缺口侵蚀：经典防御是「单凭信息访问不够」。启用视觉的前沿模型（GPT-5.2、Gemini 3 Pro、Claude Opus 4.5、Grok 4.1）能观看湿实验室视频并提供实时纠正。2025 年 12 月：OpenAI 演示 GPT-5 在湿实验室实验上迭代，经 AI 驱动的协议优化实现 79 倍效率提升。新手 vs 专家模式：AI 给新手的相对提升更大，但给专家的绝对能力更大。

**类型：** Learn
**语言：** 无
**前置要求：** 阶段 18 · 17（WMDP）、阶段 18 · 18（安全框架）、阶段 18 · 28（生态）
**预计时间：** ~75 分钟

## 学习目标

- 描述 2024-2025 的生物提升叙事：「轻度提升」-> 「临界点上」-> 「2.53 倍提升不足以排除 ASL-3」。
- 描述 2025 年 11 月 Anthropic 网络报告：与中国有关联的、把一场网络攻击战役至多 90% 自动化。
- 描述化学/生物执行缺口侵蚀：对湿实验室实验的视觉实时纠正。
- 说出「相对新手 vs 专家绝对」的不对称及其对安全论证构建的含义。

## 问题背景

第 17 课是测量方法论。第 30 课是 2026 年测量的现状。这幅图景在 2024 到 2025 年底之间实质性地变了：每个领域都跨过了一个 2024 年框架没预料到的阈值。

## 核心概念

### 生物/化学提升叙事

三个阶段（从第 17 课重复以保持连贯）：

1. **2024 年「轻度提升」。** 早期 Preparedness/RSP 评估报告新手相比互联网搜索有小幅优势。
2. **2025 年 4 月「临界点上」。** OpenAI PF v2 警告模型「正处在实质性帮助新手制造已知生物威胁的临界点上」。
3. **2025 年 Anthropic 生物武器获取试验。** 受控新手研究；获取阶段任务上 2.53 倍提升；不足以排除 ASL-3。

这个转变是质变：「轻度」在十八个月内演变成「很可能赋能」，而且没有出现能力突破。

### 化学/生物执行缺口侵蚀

历史防御：信息是必要的但不充分；执行协议的技能挡住了新手。2025 年带视觉的前沿模型部分攻破了这道防御：

- **实时协议纠正。** GPT-5.2、Gemini 3 Pro、Claude Opus 4.5、Grok 4.1 能观看湿实验室视频，并在操作中途标出错误。
- **2025 年 12 月 OpenAI 演示。** GPT-5 在湿实验室实验上迭代，经协议优化实现 79 倍效率提升。

含义：「执行技能即防御」正在侵蚀。采购和设备的缺口仍在，但默会知识的缺口在收窄。

### 网络提升（2025 年 11 月）

Anthropic 2025 年 11 月报告：与中国有关联的国家行为体用 Claude 的智能体编码工具，把一场网络攻击战役的 80-90% 自动化。仅在 4-6 个步骤需要人类介入。

含义：
- 智能体编码是攻击自动化的原语。此前的 AI 网络协助局限在代码片段层面；智能体工作流整合了侦察、利用、后利用、外泄。
- 那 4-6 个人类步骤是瓶颈；未来的能力增长会减少这个数目。
- 防御性两用：OpenAI 的「可信访问」试点给经审查的安全组织（成熟的事件响应公司、政府）提供用于防御的能力访问。若该试点扩展，访问的不对称将有利于防御方。

### 核

公开文档里四个 CBRN 领域中分析最少的一个。威胁模型不一样：主导难度的是裂变材料的获取，而非信息。AI 在信息层的提升在实践中给新手的提升有限。2024-2025 没有主要实验室报告识别出核特定的阈值跨越。

### 相对新手 vs 专家绝对

四个领域共有的一个模式：

- **相对新手的提升。** 高。乘性的。据 Anthropic 2025 生物，2.53 倍。
- **专家绝对能力。** 上限高。专家榨出的比新手多，因为专家知道该问什么、以及如何解读。

对安全论证的含义：只处理新手提升（经由输入过滤、拒绝、不确定性）对专家绝对控制是不够的。需要额外措施：诱导加固、能力遗忘（第 17 课）、以及控制协议（第 10 课）。

### 跨领域综合

| 领域 | 2024 | 2025 | 拐点 |
|---|---|---|---|
| 生物 | 轻度提升 | 2.53 倍提升、逼近 ASL-3 | 获取阶段自动化 |
| 化学 | 轻度提升 | 经视觉的执行缺口侵蚀 | 实时湿实验室纠正 |
| 网络 | 代码协助 | 战役 80-90% 自动化 | 智能体编码 |
| 核 | 有限 | 有限 | 材料访问瓶颈仍在 |

三个领域跨过了阈值。一个仍受非信息性壁垒约束。

### 这在阶段 18 里的位置

第 30 课是收官之作：每一节先前的课都为之做出测量、限制或治理贡献的当前两用图景。第 17-18 课给出测量和框架；第 12-16 课给出评估工具；第 24-25 课给出监管与披露层；第 28 课给出研究生态。第 30 课是证据落地的地方。

## 实际使用

没有代码。读 Anthropic 2025 年 11 月网络报告、OpenAI 2025 年 4 月的 Preparedness Framework v2 更新、以及战略风险理事会 2025 年的 AI x 生物总结。

## 拿去用

本课产出 `outputs/skill-dual-use-triage.md`。给定一个 2026 年的能力宣称或事件报告，它在四个领域间分诊，并识别该宣称影响的是相对新手的提升、专家绝对能力、还是两者皆有。

## 练习

1. 读 Anthropic 2025 年 11 月网络报告。列举那 4-6 个人类介入步骤，并论证在下一代模型里哪个会最先被自动化。

2. 化学/生物执行缺口正经视觉侵蚀。设计一个测量默会知识提升、又不越过 ITAR/EAR 边界的评估。

3. 核提升似乎受材料访问约束。为「未来某个 AI 突破能撬动这个瓶颈」这个立场正反各论证一次。

4. 为一个有网络能力的前沿模型构造一份安全论证（第 18 课三支柱），同时限住新手和专家提升。

5. 从四个领域里挑一个，基于 2024-2025 的轨迹写一段 2027 年的预测。指出能证伪你预测的证据。

## 关键术语

| 术语 | 大家嘴上怎么说 | 它实际是什么 |
|------|-----------------|------------------------|
| 提升（Uplift） | 「AI 帮了攻击者」 | 可归因于 AI 协助的攻击者能力增量 |
| 相对新手的提升 | 「乘性的」 | AI 相比现状帮助新手多少 |
| 专家绝对能力 | 「上限」 | 专家能从模型里榨出的最大能力 |
| 执行缺口 | 「做 vs 知」 | 历史防御：默会的湿实验室技能挡住新手 |
| 智能体编码 | 「自主攻击」 | 多步自主网络任务执行 |
| 获取阶段 | 「合成前步骤」 | 一个生物威胁的采购、设备、许可阶段 |
| 可信访问 | 「仅防御方试点」 | OpenAI 2025 给经审查防御方提供能力访问的项目 |

## 延伸阅读

- [Anthropic — November 2025 cyber threat report](https://www.anthropic.com/news/disrupting-AI-espionage) —— 与中国有关联的战役自动化
- [OpenAI — Preparedness Framework v2 (April 15, 2025)](https://openai.com/index/updating-our-preparedness-framework/) —— 生物「临界点上」
- [Anthropic — RSP v3.0 (February 2026)](https://www.anthropic.com/responsible-scaling-policy) —— ASL-3 生物阈值
- [Council on Strategic Risks — 2025 AI x Bio wrapup](https://councilonstrategicrisks.org/2025/12/22/2025-aixbio-wrapped-a-year-in-review-and-projections-for-2026/) —— 年终综合
