今天小編分享的互聯網經驗：Anthropic CEO萬字長文預言：AGI将有望治愈癌症、倍增壽命，歡迎閲讀。
文 | AlphaEngineer，作者 | 費斌傑
昨日，Anthropic CEO Dario Amodei 發表了一篇長文，不僅給出了 AGI 到來的時間表，而且詳細展望了 AGI 對人類的影響。
作為 AI 和生物學的雙料專家，Dario 詳細描述了 AI 對生命科學的應用價值。無論你是科技投資人、AI 從業者、還是對 AI 感興趣的朋友，都值得一讀。
我給大家解讀一下這篇長文的精華内容，報告鏈接放在文末，歡迎感興趣的朋友去看原文。
文章的主要結論包括：
Powerful AI（AGI）将于 2026 年實現，其智力水平将在絕大多數領網域超越人類諾獎得主水平。
鑑于物理世界的運行速度受限，即使 AGI 明天到來，也不會瞬間轉化為先進的生產力。
AGI 的誕生有望帶來 " 壓縮的 21 世紀 "，使得人類 10 倍加速生命科學領網域的研究進展。
在未來的 7-12 年，AGI 有望幫助人類治愈絕大多數癌症，并将現存人類平均壽命從 75 歲延長至 150 歲。
（1）預測 AGI 将在 2026 年實現，具備 6 大重要特征
Dario 用 "Powerful AI" 取代 "AGI"，認為其将于 2026 年實現，并給出了 Powerful AI 應當滿足的 6 大特征。
首先，其裸智能水平（Pure Intelligence）應當在絕大部分領網域超越人類諾獎得主水平，這意味着它能夠證明未解的數據定理、寫出優秀的小説、從零編寫高質量代碼庫等。
第二，Powerful AI 應當具備人類虛拟工作所需的一切互動界面。具體而言，它能夠理解包括文本、圖片、視頻、音頻等多模态資料，并接受人類的指令。與此同時，它可以直接控制滑鼠、鍵盤，訪問互聯網，完成諸如下達采購指令、指導科學實驗、制作并發布視頻等復雜任務。
第三，Powerful AI 沒有物理實體，但可以通過計算機控制物理工具、機器人或實驗設備。它應該有能力設計全新的物理設備供自己使用。
第四，Powerful AI 不是被動的回答人類提出的問題，而應當能主動思考。它可以被要求解決需要幾天或幾周才能完成的任務，然後像一個聰明的員工一樣自主思考，循序漸進完成任務。
第五，Powerful AI 應當能夠以比人類快 10-100X 的速度吸收信息并生成行動。
第六，Powerful AI 能夠輕松擴展實例，它們可以像人類一樣協同工作，其中不同的子群體可以被微調來處理特殊類型的任務。
總結來説，Dario 将 Powerful AI 比作：住在數據中心中的天才國家。
（2）即使 AGI 明天到來，世界也不會立刻改變
Dario 反駁了 " 奇點 " 理論，認為即使 AGI 很快到來，世界也不會立刻發生巨大改變，因為還存在着物理和現實層面的限制。
Dario 提出了 "Marginal Returns to Intelligence" 的概念，用以衡量智能水平提升帶來的邊際回報，試圖發現阻礙智能轉化為先進生產力的因素。
經過分析，Dario 認為主要包括以下 5 點障礙：
第一，物理世界的運行速度限制。AI Agent 需要與外部世界互動以完成任務，但物理世界的運行速度是有限的。例如，生物實驗需要一定的時間來培養細菌或細胞，化學反應也需要時間來發生，這些過程往往無法加速。
第二，重要數據的匮乏。在某些場景下，如果缺乏必要的原始數據，即使智能水平再高也無法解決問題。例如，粒子物理學家的實驗數據過于匮乏，導致他們無法在理論之間做出選擇，仍然停留在假説階段。
圖：ATLAS 内部視圖
第三，内在復雜性（Intrinsic complexity）。有些問題本質上是不可預測或混沌的（如三體問題），即使非常強大的 AI 也無法比現有的人類或計算機更有效地解開這些問題。
第四，人類社會的隐性約束。許多任務無法在保障不違法、不傷害人類、不破壞社會的前提下完成。人類社會結構存在很多低效甚至有害的特征，但很難改變，比如針對臨床試驗嚴苛的法律要求、人類不良習慣的成瘾性、政府的行為模式等。
第五，自然界的物理法則。自然界的物理法則是無法改變的，比如無法超過光速旅行，混合物無法自行分離，芯片的晶體管密度存在物理極限等。
當然，某些短期内的硬約束，在中長期來看可能會被 AI 改變甚至突破。比如 AI 可能會設計出全新的生物實驗範式，即使繞開繁瑣耗時的活體實驗也能有效收集數據。
因此，Dario 提出以下思維框架：AGI 最初會受到其他生產要素的嚴重限制，無法很快對社會經濟產生重大影響。但随着時間的推移，AGI 能夠越來越多地繞過其他要素，帶來社會變革。
（3）AGI × Bio：21 世紀最有潛力的領網域
在創辦 Anthropic 之前，Dario 本身是生物領網域的科學家，他結合自身經驗深入探讨了 AGI 将對生物醫藥以及人類健康帶來的重大影響。
Dario 認為，生命科學可能是 21 世紀最有潛力的學科，它的進步往往能夠給人類生活質量帶來顯著提升。
上個世紀，一些古老的人類疾病（如天花）終于被消滅，但現今仍然存在着諸多疾病給人類帶來痛苦。
圖：1980 年天花被徹底消滅
運用上面提到的 " 限制因素 " 框架進行思考，我們發現将 AGI 應用于生命科學的主要障礙在于：實驗數據的匮乏、物理世界的運行速度、生命體的内在復雜性、以及後期臨床試驗中的社會因素。
生物學實驗往往涉及細菌或細胞的培養，需要等待化學反應的發生，這些實驗往往需要幾天或者幾周的時間，而且沒有什麼有效的方法來加速。
如果涉及動物實驗，那麼時間就更久了，往往需要數月，而人體實驗通常需要數年甚至數十年的時間。
這就導致生物學實驗往往缺乏海量數據的支持，阻礙了生命科學的創新進程。
另一方面，生命體是一個高度復雜、糾纏關聯的混沌體，很難将你關心的生物學反應從其他同時正在發生的 10000 個反應中分離出來，或者對指定過程進行因果幹預。即使是大量的定量分子數據，比如 Dario 在研究質譜技術時收集的蛋白質組學數據，也是嘈雜的，并且會遺漏很多重要信息。
這就導致生物實驗數據的數量嚴重不足，而且質量也往往難以得到保障。
圖：人體代謝途徑圖示（生物體的内在復雜度）
因為這些限制，許多生物學家長期以來對于 AI 的價值持懷疑态度。即使 AlphaFold、AlphaProteo 等重大革命已經出現，不少生物學家仍然持有 AI 無用論，認為 "AI 确實能幫助你更好的分析數據，但無法生成優質的實驗數據，Garbage in, Garbage out"。
但事實果真如此嗎？
（4）AGI 不是一種數據分析方法，而是虛拟諾獎級生物學家
Dario 認為這種悲觀的觀點是對 AI 的誤解。人們不應該把 AI 當做一種更高效的數據分析方法，而應該将其視作一個虛拟的諾獎級别的生物學家。
它能夠執行生物學家所做的所有任務，包括在現實世界中設計和運行實驗（通過控制實驗室機器人或指導人類分析師）、發明新的生物學方法或測量技術等。
縱觀過去，生命科學中絕大多數的重大進步來源于極少數的科學發現，比如：
CRISPR：一種允許實時編輯生物體内任何基因的技術（用任何其他任意序列替換任何基因序列）。
光學顯微鏡、原子力顯微鏡：用于精确觀察正在發生的微觀事件。
基因組測序和合成的成本在過去的幾十年裏已經下降了幾個數量級。
光遺傳學技術（Optogenetic）：人們可以通過照射特定波長的光來激活神經元。
mRNA 疫苗：理論上看，mRNA 疫苗可以被設計成針對任何一種疾病的疫苗，并快速适應，即 " 萬能疫苗 "。
CAR-T 等細胞療法允許将免疫細胞從體内取出并 " 重新編程 " 以攻擊任何對象。
還有一些有啓發性的概念性見解，諸如疾病的細菌理論、免疫系統和癌症之間的關系等。
圖：光遺傳學的應用
Dario 認為，在生命科學領網域中，"Marginal Returns to Intelligence" 是很高的。
這是因為絕大部分的生命科學進展來自于極少數才華橫溢的科學家，而且往往是同一個人經過反復研究得出的。這説明優秀的科研成果需要深入的技巧和靈感，而非漫無目的的随機搜索。
其次，這些重大科研成果通常可以被更早發現。例如 CRISPR 是細菌免疫系統中自然產生的，在 80 年代就為人所知，但是人們又花了 25 年時間才意識到它有用于基因編輯的潛在價值。mRNA 的發明也經歷了類似的故事。
第三，成功的科研項目在早期往往是非常潦草的，因為很少有人能夠判斷其中的價值，而很多重金投入的項目通常無功而終。這説明推動生命科學發展的不僅僅是大量資源的集中投入，更多的是依靠創造力。
第四，生命科學屬于典型的 " 研發難，落地易 " 的領網域。一個新藥一旦完成研發并證明有用，它的推廣銷售往往不是難題。
綜上所述，Dario 做出了自己的預測，認為 AGI 的誕生将使得人類生物學家能夠把原計劃在未來 50-100 年内取得的進展壓縮到 5-10 年内，Dario 稱此為 "壓縮的 21 世紀"。
（5）未來 10 年的目标：治愈癌症，倍增壽命
如果 AGI 能夠如 Dario 所言，帶來 " 壓縮的 21 世紀 "，它究竟會給人類帶來怎樣的好處呢？Dario 給出了自己的預測。
第一，有效預防及治療所有自然傳染病。人類在 20 世紀已經在傳染病的防治方面取得重大進展，我們有望在 21 世紀徹底完成這項工作。mRNA 及類似技術已經指明了 " 萬能疫苗 " 的方向。
也許當我們的孩子長大後，它們聽到任何一種傳染病時，就像我們自己聽到壞血病、天花或者鼠疫一樣，只是一個存在于歷史課本上的名字。
圖：mRNA 疫苗的運作原理
第二，治愈絕大多數的癌症。過去幾十年中，癌症死亡率每年下降約 2%，目前一些亞型癌症已經基本治愈（如使用 CAR-T 療法可以治愈某些類型的白血病）。AGI 也許能夠加速研發針對早期癌症并阻止其生長的靶向藥物。
AGI 還将使治療方案能夠非常精細地适應癌症的個性化基因組。目前這些方案已經可以實現，但需要耗費大量的人力物力，而 AGI 能夠讓我們将其規模化。
盡管如此，癌症的種類極其多樣且适應性強，可能是所有疾病中最難徹底消滅的一種。即使有 AGI 的幫助，某些罕見的惡性腫瘤仍将持續存在。
第三，有效預防及治療遺傳性疾病。AGI 将極大提升胚胎早篩的能力，使得遺傳疾病的預防成為可能。另一方面，更安全可靠的新一代 CRISPR 技術有望通過基因編輯技術，治愈現有人群中的絕大多數遺傳性疾病。比較難處理的是那些影響全身細胞的遺傳病。
第四，預防阿爾茨海默病。我們一直很難弄清楚阿爾茨海默病的成因，它似乎與 β - 澱粉樣蛋白存在某種關系，但細節非常復雜。為了搞清楚其中的機理，人們需要更好的測量工具來隔離生物效應進行精确分析，這恰恰是 AI 比較擅長的領網域。一旦我們真正了解其發病原理，就會有相對簡單的幹預措施來預防它。
話雖如此，對于已經身患阿爾茨海默病的人們來説，遭受的損傷是很難逆轉的，AGI 也幫不上忙。
第五，改善絕大部分其他疾病的治療。這裏的 " 其他疾病 " 包括心髒病、糖尿病、肥胖症、自身免疫性疾病等。這些疾病比癌症和阿爾茨海默病更容易解決，并且近年來死亡率已經大幅下降。比如近年來心髒病導致的死亡率已經下降了 50% 以上，而 GLP-1 激動劑已經在對抗肥胖症和糖尿病方面取得了重大進展。
第六，取得生物自由（Biological freedom）。在不久的将來，人類将有能力完全控制包括體重、外貌、生殖等生物過程，每個人都有權選擇自己想要成為的人，并選擇自己最喜歡的生活方式。
第七，人類壽命有望翻倍。縱觀 20 世紀，人類的壽命幾乎增加了 1 倍，從 ~40 年增長到 ~75 年，其主要的驅動力是預防人類（主要是兒童）因疾病而過早死亡。
21 世紀人類壽命增長的主要驅動因素将是通過藥物延緩每時每刻都在發生的衰老進程。
具體而言，目前已經存在藥物可以讓老鼠的壽命延長 25-50%，且副作用有限，而有些動物（例如某些烏龜）已經可以活到 200 歲，因此人類壽命顯然沒有達到理論上限。
Dario 認為 AGI 有望幫助人類發現某種可靠的人類衰老生物标記物，并在此基礎上進行快速迭代和臨床試驗。一旦人類壽命達到 150 歲，可能有望達到逃逸速度，為當前大多數活着的人類争取到足夠的時間。
Dario 預測這份清單上的内容有望在 7-12 年内陸續實現，世界将會變得不一樣。
此外，文章還涉及 " 經濟發展 "、" 地緣政治 "、" 國際關系 " 等領網域，内容較為敏感，就不寫在筆記中了，感興趣的朋友可以去看原文，我把鏈接放在下面。
（文畢）
原文标題：Machines of LovingGrace —— How AI Could Transform the World for the Better
