今天小编分享的互联网经验：拉斯·特维德：从基因编辑到核聚变，人工智能技术将颠覆我们所知的一切，欢迎阅读。
12 月 17 日，《金融心理学》《逃不开的经济周期》等畅销书作者、全美期货协会（芝加哥）注册金融衍生品交易师、企业家兼投资人拉斯 · 特维德（Lars Tvede）做客由华尔街见闻主办的「Alpha 投资峰会」，畅谈创新对经济周期的催化作用，并大胆展望了未来由 AI 驱动的颠覆性技术进步。
精彩观点
人均 GDP 的历史趋势显示出经济增长尽管面临周期性波动，但其主要由创新驱动。
云计算创造了疯狂的效率提升，算力翻倍的时间从 10 个月缩短到了五周。
超级智能经济时期即将到来，届时计算机生成的智能将与人类智能相近，甚至可能在 2040 年超越人类智能。
AI 技术发展将显著改变多个领網域，例如，到 2025 年 AI 将编写軟體代码的 8%，到 2030 年商业化核反应堆将成为现实。
未来几年里，自动化运行的研究实验室将会起飞，一年 365 天不停运转，由机器人来操作，AI 进行分析，科学研究的方式将被彻底颠覆，也会加速人类的科学探索进程。
正文
大家好，很荣幸来到华尔街见闻 alpha 论坛。
我今天要谈的是科技。科技会带来什么？它将如何改变我们的生活？它将如何改变我们的经济？
我将向你们介绍一些在我看来非常了不起的创新，这些创新很可能在未来几年取得突破。
当然，我分享的基础是长期的兴趣，我写了很多关于这个领網域的书。也是一家名为 " 超级趋势 " 的公司的创始人，我们跟踪全球创新。
我们的 135 名专家，创造了一个地球创新历史的时间线，它可以追溯到 30 亿年前，往前可以推到几千年后，在螢幕上看是这样的。
我们用 AI 寻找找到真正重要的创新，既包括过去的，也包括未来的，我们整理了 4000 个对未来的预测和 16000 个过去的创新。然后用 AI 来分析。
我们已经发现大约 20 万个不同的创新之间的联系。
这很典型，创新是以前旧事物的重新排列组合。作为一个整体，不同伟大的创新相互连接。
我们到处寻找模式，想要理解这一切的含义。
我们在思考中使用的模型之一，叫做考夫曼模型。这个模型把创新分为三个不同类别。
第一个是阴影中的未来，在这里，一切皆有可能。
第二个是相邻的 " 可能区網域 "，这里是刚刚发明不久的东西，能够以创新的方式重新组合。
想想以特斯拉为代表的电动汽车。马斯克发现，我们有电池，有汽车，还有智能手机，能不能把这些东西结合起来？
很多人看不到这些东西，但像苹果和特斯拉这样的创新者可以。
第三个区網域是 " 现实区網域 "，就是我们当下所处的节点。
创新是推动经济增长的核心力量
创新的过程一直在进行，持续了 30 亿年，创新进程在 1450 年左右开始加速。此后开始指数级增长。创新是一个创造增长的引擎。
所以，当你和经济学家谈论未来发展道路时，他们会谈论你有多少劳动力，你有多少资本？当然，他们也可能谈论商业周期，但从长远来看，这并不是真正的劳动。也不是真正的资本。
真正推动增长的是创新。为了说明这一点，我制作了这张图表，它代表了人均 GDP，在这里是美国从 1870 年到现在的人均 GDP。在这中间有一条直线，代表持续的增长。但大家知道，这不可能。事实并非如此，因为增长不可能是连续的直线。
实际情况是这样的。我们可以看到，30 年代，美国人均 GDP 出现了大幅下滑，这是著名的大萧条时期，后来，人均 GDP 出现了迅猛的增长。
再后来，疫情时期人均 GDP 也出现了很大的降幅，但后面又恢复了增长。
所以，从长远来看，经济增长总在这条线附近波动，这是由创新驱动的。创新是一直存在的，这就是世界在变得越来越富有的原因。
全球人均实际 GDP 每十年增长 20% 左右。这样做的后果是，到本世纪末，世界可能会遭受巨大的破坏。
因此，我们应该为一个更加富裕的世界而规划。在我的一生中，有很多人都在说，这一切即将结束，因为我们正在耗尽资源，因为这个，那个各种因素。
但事实是，一切都在继续。所以，在我看来，在很大程度上，世界正在往好的方向发展。
还有人口增长。现在的人口增长率意味着全球实际 GDP 每十年增长 30%
但如果去审视所有 20 万个创新，世界经济可以划分为四个不同的时期。首先是马尔萨斯经济。在这种经济中，创新的结果是人口的少量增长，更多的人。但人均 GDP 没有增长，这被称为小岛经济。
然后发生了工业革命，经济保持增长。与此同时，人口数量也在增长。
超级智能经济在 2022 年开始爆发
在 1980 年左右，互联网进入了创新的焦点，创新价值的衡量开始变得更加精确。它是数字化的，它是计算机，它是电信，它是生物化学等等。有了这种精确性，我们可以用更少的资源创造更多的东西。
富裕国家的人均商品消费量的增长变成了一条直线。农业用地甚至开始下降，从可持续性和角度来看，这是一个很好的发展。
但我想在比如 30 年、40 年后，当我们回顾这张图表的时候，可能会发现，第四次经济时代开始于 2022 年。这就是超级智能经济，这就是计算机生成的智能真正爆发、开始变得与人类智能非常相似的时刻。
让我们深入研究，其中一个主要的驱动因素是算力价格有效性的骤然加速。以每秒每美元的计算量来看，就像这张图所展示的，我们可以看到图的左侧，显示它指数级增长的。每上升一步都是 1000 倍，从 1900 年一直到现在。
首先在计算领網域，每 16 个月就会有一次效率提升，但随着电子技术的发展，它加速了，时间缩短到 10 个月。
然后我们有了云计算，开始出现绝对疯狂的生产力增长和效率增长，翻倍的时间缩短到了五周。
云计算是由许多不同因素的结合驱动的，包括更好的芯片，电信和軟體。这是 AI 等技术发展的主要驱动力，就在过去的几年里，我们看到 AI，在一个又一个比赛里击败了人类。
比如这张图，橙色的线，代表普通人的能力，其他颜色的的线代表 AI。
我们可以看到，几年前，AI 开始变得比人类更擅长写作，然后是语音识别、影像识别和文本理解，以及上下文理解，它可以真正阅读整篇论文，真正理解它的全部内容。在这些方面，它只用了几年的时间就打败了人类。
最让我惊讶的是，至少在过去的 20 年里，我一直在跟踪 AI，我原以为 AI 是某种神奇的超级计算机，但我没想到它会这么有创造力。其他人也都这么认为，大家都没有预测到，生成式 AI 如此有创造力。
现在我们说 AI 会产生幻觉，这很糟糕，但如果你能正确使用 AI，它的效率非常惊人。
在这张图顶部有一条非常非常细的蓝色线。大家可能看不到，因为它太细了。这张图显示的是实验中蛋白质以不同 3d 形式折叠的数量，这是非常非常复杂的实验，如果你想在电腦上模拟，需要世界上最大的超算来完成，在实验室里做的话，又非常耗时，非常昂贵。
但最近几年，AI 在这方面变得非常出色。现在你看到的是橙色。使我们用计算机模拟的蛋白质数量，它有 7.72 亿个，还在不断增加。这是超级智能经济的一个例子。
在网站 HuggingFace 上，有很多经过专门训练的 AI 模型。我一直在追踪上面模型的数量。
我发现，上传的模型数量在随着经济增长变得越来越多。我做这个截图的时候，有 34.8 万个。现在每天上传的新型号也有几千个。
这就是模型商店。你可以把它想象成能够完成不同任务的大腦。
大模型可以做很多事情。你几乎可以问它任何问题。它都可以尝试回答。工作方式类似人类大腦。有了这些 AI 商店，就有了对应不同任务的大腦。
这也和人类的大腦非常相似，因为人类的大腦有 130 多种不同种类的腦细胞，它有不同的大腦功能，专门用来解决特殊的任务。人腦就像一个装载了各种 APP 的大模型。
在我们公司，我们使用许多特殊的模型来标记，说明等等。所以这也连接到互联网，然后互联网连接到物联网。所以很多不同的设备，大数据都被用来分析这个。
然后你就有了与机器人技术的联系。所以这是一个巨大的虚拟和物理机器，人类正在建造。然后在接下来的几年内，量子计算将启动并解决一些任务，不是全部，我不知道，但有些任务它将比我们今天解决的速度快数百万倍。
所以让我们来看看这对整体经济的影响，这是由咨询公司埃森哲在 2017 年产生的预测。他们采用了一个标准的宏观经济模型，然后研究了不同国家到 2035 年的趋势增长预测，得到了我在这里展示的这些数字，通常在 1.5% 到 3% 之间，趋势增长。
但是后来他们对 AI 的影响进行了特定的行业研究，他们对此进行了修正，得到了更高的趋势增长率。正如我所说，这是在 20 年内完成的，但现在我们知道，在接下来的 12 个月左右，AI 实际上在爆炸式发展，加速了很多预测。
例如，高盛最近提出，由于 AI，部門劳动生产率增长率在美国可能会增加一倍以上。这意味着，如果我们回到我之前展示的增长趋势模型，在这种情况下，AI 将使趋势增长曲线向上倾斜一段时间。
我们不知道会持续多久。有人说五到七年，有人说十到二十年。但我们正在寻找，我不是在谈论商业周期效应等等。我不是在谈论房地产市场或利率、劳动力的影响。我只谈论创新带来的影响，似乎在过去 12 个月内开始加速。
AI 将颠覆我们所知的一切
首先开始在计算领網域，2025 年 AI 将编写 8% 的軟體代码，无代码很快就会普及；同年，10% 的便携式设备将拥有个人 AI。
未来两年，AI 将了解、认识你，成为你的教练，你的心理学家，你的虚拟培训师，你的教育教程导师，你的个人旅行组织者等。它可以被内置到任何便携式的设备中，比如你的筆記型電腦、手表和智能手机。
到时候，自动化运行的研究实验室将会起飞，一年 365 天不停运转，由机器人来操作，AI 进行分析，科学研究的方式将被彻底颠覆，也会加速人类的科学探索进程。
然后在 2028 年，AI 将与合成生物学结合，AI 可以真正理解在原子水平上，细胞中发生了什么，你可以像无代码编程一样，创造有各种功能的细胞，我们可以随心所欲地创造生命。
2030 年，AI 将可以对基因进行分类。现在，我们仍然不理解许多基因的作用。
2032 年，异质数据处理会出现超过 50% 的计算机操作中，我之前提到大腦有 130 多种不同的功能，如果超过一半的计算机可以操作不同种类的芯片，我们的计算效率将实现飞跃。
2030 年，我们 AI 培训成本相比 2020 年将下降 99.99%。但是我们有不同的预测，说 2020 年花费 450 万美元的算力，到 2030 年可能只要 30 或 300 美元。
到 2040 年，AI 的综合计算能力将超越人类，很多人推测，到这一时期，超人的 AI 将拥有自我意识。
再来看看媒介和生活方式的变化，我认为会发生的事情之一是数字编码，各种物体的表面都可以变成螢幕；还有，比如说很多出版商想让我录制有声书音频，但现在已经不需要了，因为我可以做一个语音样本，让 AI 来朗读，到 2024 年，这项技术就会变得非常主流。
2026 年 AI 将用于跟踪消费者情绪，用语言模型来分析情绪，比如在 X 等社交媒体上，AI 可以告诉我们，人们的情绪因为某个事件如何变化。这对于营销人员、政治家来说非常有价值。
在 2026 年， AI 将能够把一部电影变成一本书，大多数新闻报道将通过个人 AI 助手生成，所以新闻将变成彻底的个性定制内容。
2027 年超过 25% 的非虚构类书籍，可能都是 AI 写的，书的价格会大大降低，数量也会激增。艺术行业也会被彻底改变，与 AI 合作将会变得稀松平常。还有一些更惊人的技术，可能会因为 AI 变得可行，比如核聚变。
2030 年，可能会出现商业化核反应堆。有了核聚变，我们可以为世界提供超过十亿年的能量，到 2039 也许一个国家的大部分电力都将来自核聚变。
基因和生命技术也会在超级智能经济中蓬勃发展。
2025 年，美国监管部门每年将批准 10 多种基因疗法，人类医生可以通过基因编辑来治疗疾病。
2026 年，我们将拥有连续的生物反应器用于培养肉类，不需要任何活体动物，只要在培养皿中培育动物细胞就可以，这项技术相当昂贵，但随着 AI 的发展，预计它的价格会大幅下降，人类生产需要的土地面积会变得更少。
2027 年，先前灭绝的物种有望被重新复活，比如猛犸象，我们可以用猛犸象的细胞进行逆向基因工程。
2028 年，人类可能将发明可以消灭癌症的生物技术。2030 年代，干细胞可以通过微型医疗设备在人体内生长。这些微小的设备可以被送到需要细胞再生的地方，例如软骨中。
然后到了 2035 年，精密发酵的蛋白质，比农业生产的便宜 10 倍，我们将能够使用发酵技术，来生产非常便宜的食物。
最后一个领網域是医疗保健，人们保持健康的方式会发生很大的变化，个人 AI 可以跟踪我们的睡眠等活动。以前侵入式的采样，会被智能手表、戒指替代，DNA 检测将告诉我们身体容易受哪些因素影响，我们可以创建一个关于健康生活的私人订制指南，可以拥有更长的健康寿命和更幸福充实的生活。
因此，2024 年手持皮肤掃描器将会出现，用手机就能检查皮肤，告诉你是否应该治疗，mRNA 疟疾疫苗也会诞生，彻底消灭疟疾。在 2027 年，神经损伤可以通过可降解的电子设备修复。你即使从马上摔下来，颈椎骨折，也可以恢复行动。在 2028 年，腦部扫描可以诊断精神疾病。在 2029 年，商业上将推出逆转疫苗，用于治疗 I 型糖尿病。在 2030 年，患者将由微型机器人进行手术。
2031 年，全基因组测序将成为新生儿的代名词，当你有了孩子，供应商会问你，你想要 DNA 秘密吗？他们会告诉你，新生儿面临哪些风险，可以提前进行修正和规避。
在 2052 年，因为越来越多的人会进行液体生物采样，我们将得到这些庞大的数据库。
我能看到的是，如果有人告诉你最好的东西已经发明出来了，他们是错的。我们的创新正在极大地加速，并将创造出有效、环保的技术，我相信，我们会有一个很棒的未来。
谢谢！
