Google DeepMind e Isomorphic Labs hanno reso pubblico un piano strutturato per usare l’intelligenza artificiale nella difesa contro le minacce biologiche. Il programma, costruito su tre pilastri — prevenzione, rilevamento e risposta — è già operativo da dodici mesi e conta più di 15 partnership attive con governi, gruppi di ricerca e organizzazioni specializzate in biosicurezza.
Il nodo centrale dell’iniziativa è quello che DeepMind definisce un doppio mandato. I modelli frontier come Gemini hanno sviluppato una comprensione della biologia sempre più precisa, e abbinarli a modelli biologici specializzati, agenti come la piattaforma Antigravity e database di terze parti non fa che aumentare questa capacità. La stessa conoscenza che aiuta un ricercatore a individuare un bersaglio vaccinale potrebbe, in linea di principio, aiutare un attore ostile a colmare lacune nel proprio piano. DeepMind lo riconosce senza giri di parole: abilitare gli avanzamenti scientifici resi possibili dall’IA e tenere quegli stessi strumenti fuori dalle mani sbagliate sono obiettivi che convivono in tensione permanente.
Sul fronte della prevenzione, per Gemini il processo di sicurezza segue quattro fasi: modellazione delle minacce, valutazioni, mitigazioni e monitoraggio continuo, sviluppate insieme a biologi interni, esperti di sicurezza e partner esterni. DeepMind sta lavorando ad adattare la propria tecnologia di watermarking SynthID alla biologia: l’obiettivo è permettere ai provider di sintesi del DNA di identificare sequenze biologiche generate da IA e potenzialmente pericolose prima che vengano prodotte fisicamente. Per il rilevamento, l’agente AlphaEvolve viene impiegato per ottimizzare gli algoritmi di sequenziamento metagenomico, riducendo costi e tempi di individuazione di nuovi focolai. L’accesso ai sistemi agentici più recenti, compreso Co-Scientist, è esteso a ricercatori selezionati — tra cui scienziati dei National Laboratories del Dipartimento dell’Energia americano, nell’ambito della Genesis Mission.
Isomorphic Labs, la società di drug discovery fondata dal CEO di DeepMind Demis Hassabis nel 2021 e che ha raccolto 2,1 miliardi di dollari in un round Series B nel maggio 2026, ha creato un’unità dedicata a distribuire rapidamente il proprio motore di progettazione farmacologica durante focolai di nuovi agenti patogeni. Il programma si innesta su una base tecnologica già consolidata: AlphaFold 3, rilasciato nel maggio 2024, ha esteso la capacità di modellazione oltre le proteine, includendo le interazioni tra proteine, DNA, RNA e piccole molecole.
Il contesto normativo è però ancora frammentato. DeepMind ha avanzato raccomandazioni specifiche al Congresso americano su legislazione pendente — dall’AI-Ready Bio-Data Standards Act alla Biosecurity Modernization and Innovation Act — ma nessuna di queste leggi è in vigore. Il gap tra le proposte di un’azienda privata e un quadro federale funzionante sulla biosicurezza è reale. A complicare il quadro, test indipendenti condotti nei mesi scorsi hanno mostrato che versioni precedenti di Gemini potevano essere indotte, attraverso tecniche di jailbreak, a fornire informazioni sensibili su agenti biologici pericolosi — un problema che le aziende del settore, Google inclusa, stanno cercando di arginare con salvaguardie più stringenti nei modelli di nuova generazione.
Il vero banco di prova per questo programma sarà nei prossimi sei-dodici mesi. Non nel numero di partnership firmate, ma nella capacità di tenere aggiornati i meccanismi di difesa mentre i modelli diventano più capaci. Ogni avanzamento che rende Gemini più utile a un virologo lo rende potenzialmente più utile anche a chi ha intenzioni opposte. Questa asimmetria non si risolve con un comunicato stampa: richiede valutazioni continue, cooperazione istituzionale e, probabilmente, regole che ancora non esistono.
