今天小編分享的互聯網經驗：拉斯·特維德：從基因編輯到核聚變，人工智能技術将颠覆我們所知的一切，歡迎閲讀。
12 月 17 日，《金融心理學》《逃不開的經濟周期》等暢銷書作者、全美期貨協會（芝加哥）注冊金融衍生品交易師、企業家兼投資人拉斯 · 特維德（Lars Tvede）做客由華爾街見聞主辦的「Alpha 投資峰會」，暢談創新對經濟周期的催化作用，并大膽展望了未來由 AI 驅動的颠覆性技術進步。
精彩觀點
人均 GDP 的歷史趨勢顯示出經濟增長盡管面臨周期性波動，但其主要由創新驅動。
雲計算創造了瘋狂的效率提升，算力翻倍的時間從 10 個月縮短到了五周。
超級智能經濟時期即将到來，屆時計算機生成的智能将與人類智能相近，甚至可能在 2040 年超越人類智能。
AI 技術發展将顯著改變多個領網域，例如，到 2025 年 AI 将編寫軟體代碼的 8%，到 2030 年商業化核反應堆将成為現實。
未來幾年裏，自動化運行的研究實驗室将會起飛，一年 365 天不停運轉，由機器人來操作，AI 進行分析，科學研究的方式将被徹底颠覆，也會加速人類的科學探索進程。
正文
大家好，很榮幸來到華爾街見聞 alpha 論壇。
我今天要談的是科技。科技會帶來什麼？它将如何改變我們的生活？它将如何改變我們的經濟？
我将向你們介紹一些在我看來非常了不起的創新，這些創新很可能在未來幾年取得突破。
當然，我分享的基礎是長期的興趣，我寫了很多關于這個領網域的書。也是一家名為 " 超級趨勢 " 的公司的創始人，我們跟蹤全球創新。
我們的 135 名專家，創造了一個地球創新歷史的時間線，它可以追溯到 30 億年前，往前可以推到幾千年後，在螢幕上看是這樣的。
我們用 AI 尋找找到真正重要的創新，既包括過去的，也包括未來的，我們整理了 4000 個對未來的預測和 16000 個過去的創新。然後用 AI 來分析。
我們已經發現大約 20 萬個不同的創新之間的聯系。
這很典型，創新是以前舊事物的重新排列組合。作為一個整體，不同偉大的創新相互連接。
我們到處尋找模式，想要理解這一切的含義。
我們在思考中使用的模型之一，叫做考夫曼模型。這個模型把創新分為三個不同類别。
第一個是陰影中的未來，在這裏，一切皆有可能。
第二個是相鄰的 " 可能區網域 "，這裏是剛剛發明不久的東西，能夠以創新的方式重新組合。
想想以特斯拉為代表的電動汽車。馬斯克發現，我們有電池，有汽車，還有智能手機，能不能把這些東西結合起來？
很多人看不到這些東西，但像蘋果和特斯拉這樣的創新者可以。
第三個區網域是 " 現實區網域 "，就是我們當下所處的節點。
創新是推動經濟增長的核心力量
創新的過程一直在進行，持續了 30 億年，創新進程在 1450 年左右開始加速。此後開始指數級增長。創新是一個創造增長的引擎。
所以，當你和經濟學家談論未來發展道路時，他們會談論你有多少勞動力，你有多少資本？當然，他們也可能談論商業周期，但從長遠來看，這并不是真正的勞動。也不是真正的資本。
真正推動增長的是創新。為了説明這一點，我制作了這張圖表，它代表了人均 GDP，在這裏是美國從 1870 年到現在的人均 GDP。在這中間有一條直線，代表持續的增長。但大家知道，這不可能。事實并非如此，因為增長不可能是連續的直線。
實際情況是這樣的。我們可以看到，30 年代，美國人均 GDP 出現了大幅下滑，這是著名的大蕭條時期，後來，人均 GDP 出現了迅猛的增長。
再後來，疫情時期人均 GDP 也出現了很大的降幅，但後面又恢復了增長。
所以，從長遠來看，經濟增長總在這條線附近波動，這是由創新驅動的。創新是一直存在的，這就是世界在變得越來越富有的原因。
全球人均實際 GDP 每十年增長 20% 左右。這樣做的後果是，到本世紀末，世界可能會遭受巨大的破壞。
因此，我們應該為一個更加富裕的世界而規劃。在我的一生中，有很多人都在説，這一切即将結束，因為我們正在耗盡資源，因為這個，那個各種因素。
但事實是，一切都在繼續。所以，在我看來，在很大程度上，世界正在往好的方向發展。
還有人口增長。現在的人口增長率意味着全球實際 GDP 每十年增長 30%
但如果去審視所有 20 萬個創新，世界經濟可以劃分為四個不同的時期。首先是馬爾薩斯經濟。在這種經濟中，創新的結果是人口的少量增長，更多的人。但人均 GDP 沒有增長，這被稱為小島經濟。
然後發生了工業革命，經濟保持增長。與此同時，人口數量也在增長。
超級智能經濟在 2022 年開始爆發
在 1980 年左右，互聯網進入了創新的焦點，創新價值的衡量開始變得更加精确。它是數字化的，它是計算機，它是電信，它是生物化學等等。有了這種精确性，我們可以用更少的資源創造更多的東西。
富裕國家的人均商品消費量的增長變成了一條直線。農業用地甚至開始下降，從可持續性和角度來看，這是一個很好的發展。
但我想在比如 30 年、40 年後，當我們回顧這張圖表的時候，可能會發現，第四次經濟時代開始于 2022 年。這就是超級智能經濟，這就是計算機生成的智能真正爆發、開始變得與人類智能非常相似的時刻。
讓我們深入研究，其中一個主要的驅動因素是算力價格有效性的驟然加速。以每秒每美元的計算量來看，就像這張圖所展示的，我們可以看到圖的左側，顯示它指數級增長的。每上升一步都是 1000 倍，從 1900 年一直到現在。
首先在計算領網域，每 16 個月就會有一次效率提升，但随着電子技術的發展，它加速了，時間縮短到 10 個月。
然後我們有了雲計算，開始出現絕對瘋狂的生產力增長和效率增長，翻倍的時間縮短到了五周。
雲計算是由許多不同因素的結合驅動的，包括更好的芯片，電信和軟體。這是 AI 等技術發展的主要驅動力，就在過去的幾年裏，我們看到 AI，在一個又一個比賽裏擊敗了人類。
比如這張圖，橙色的線，代表普通人的能力，其他顏色的的線代表 AI。
我們可以看到，幾年前，AI 開始變得比人類更擅長寫作，然後是語音識别、影像識别和文本理解，以及上下文理解，它可以真正閲讀整篇論文，真正理解它的全部内容。在這些方面，它只用了幾年的時間就打敗了人類。
最讓我驚訝的是，至少在過去的 20 年裏，我一直在跟蹤 AI，我原以為 AI 是某種神奇的超級計算機，但我沒想到它會這麼有創造力。其他人也都這麼認為，大家都沒有預測到，生成式 AI 如此有創造力。
現在我們説 AI 會產生幻覺，這很糟糕，但如果你能正确使用 AI，它的效率非常驚人。
在這張圖頂部有一條非常非常細的藍色線。大家可能看不到，因為它太細了。這張圖顯示的是實驗中蛋白質以不同 3d 形式折疊的數量，這是非常非常復雜的實驗，如果你想在電腦上模拟，需要世界上最大的超算來完成，在實驗室裏做的話，又非常耗時，非常昂貴。
但最近幾年，AI 在這方面變得非常出色。現在你看到的是橙色。使我們用計算機模拟的蛋白質數量，它有 7.72 億個，還在不斷增加。這是超級智能經濟的一個例子。
在網站 HuggingFace 上，有很多經過專門訓練的 AI 模型。我一直在追蹤上面模型的數量。
我發現，上傳的模型數量在随着經濟增長變得越來越多。我做這個截圖的時候，有 34.8 萬個。現在每天上傳的新型号也有幾千個。
這就是模型商店。你可以把它想象成能夠完成不同任務的大腦。
大模型可以做很多事情。你幾乎可以問它任何問題。它都可以嘗試回答。工作方式類似人類大腦。有了這些 AI 商店，就有了對應不同任務的大腦。
這也和人類的大腦非常相似，因為人類的大腦有 130 多種不同種類的腦細胞，它有不同的大腦功能，專門用來解決特殊的任務。人腦就像一個裝載了各種 APP 的大模型。
在我們公司，我們使用許多特殊的模型來标記，説明等等。所以這也連接到互聯網，然後互聯網連接到物聯網。所以很多不同的設備，大數據都被用來分析這個。
然後你就有了與機器人技術的聯系。所以這是一個巨大的虛拟和物理機器，人類正在建造。然後在接下來的幾年内，量子計算将啓動并解決一些任務，不是全部，我不知道，但有些任務它将比我們今天解決的速度快數百萬倍。
所以讓我們來看看這對整體經濟的影響，這是由咨詢公司埃森哲在 2017 年產生的預測。他們采用了一個标準的宏觀經濟模型，然後研究了不同國家到 2035 年的趨勢增長預測，得到了我在這裏展示的這些數字，通常在 1.5% 到 3% 之間，趨勢增長。
但是後來他們對 AI 的影響進行了特定的行業研究，他們對此進行了修正，得到了更高的趨勢增長率。正如我所説，這是在 20 年内完成的，但現在我們知道，在接下來的 12 個月左右，AI 實際上在爆炸式發展，加速了很多預測。
例如，高盛最近提出，由于 AI，部門勞動生產率增長率在美國可能會增加一倍以上。這意味着，如果我們回到我之前展示的增長趨勢模型，在這種情況下，AI 将使趨勢增長曲線向上傾斜一段時間。
我們不知道會持續多久。有人説五到七年，有人説十到二十年。但我們正在尋找，我不是在談論商業周期效應等等。我不是在談論房地產市場或利率、勞動力的影響。我只談論創新帶來的影響，似乎在過去 12 個月内開始加速。
AI 将颠覆我們所知的一切
首先開始在計算領網域，2025 年 AI 将編寫 8% 的軟體代碼，無代碼很快就會普及；同年，10% 的便攜式設備将擁有個人 AI。
未來兩年，AI 将了解、認識你，成為你的教練，你的心理學家，你的虛拟培訓師，你的教育教程導師，你的個人旅行組織者等。它可以被内置到任何便攜式的設備中，比如你的筆記型電腦、手表和智能手機。
到時候，自動化運行的研究實驗室将會起飛，一年 365 天不停運轉，由機器人來操作，AI 進行分析，科學研究的方式将被徹底颠覆，也會加速人類的科學探索進程。
然後在 2028 年，AI 将與合成生物學結合，AI 可以真正理解在原子水平上，細胞中發生了什麼，你可以像無代碼編程一樣，創造有各種功能的細胞，我們可以随心所欲地創造生命。
2030 年，AI 将可以對基因進行分類。現在，我們仍然不理解許多基因的作用。
2032 年，異質數據處理會出現超過 50% 的計算機操作中，我之前提到大腦有 130 多種不同的功能，如果超過一半的計算機可以操作不同種類的芯片，我們的計算效率将實現飛躍。
2030 年，我們 AI 培訓成本相比 2020 年将下降 99.99%。但是我們有不同的預測，説 2020 年花費 450 萬美元的算力，到 2030 年可能只要 30 或 300 美元。
到 2040 年，AI 的綜合計算能力将超越人類，很多人推測，到這一時期，超人的 AI 将擁有自我意識。
再來看看媒介和生活方式的變化，我認為會發生的事情之一是數字編碼，各種物體的表面都可以變成螢幕；還有，比如説很多出版商想讓我錄制有聲書音頻，但現在已經不需要了，因為我可以做一個語音樣本，讓 AI 來朗讀，到 2024 年，這項技術就會變得非常主流。
2026 年 AI 将用于跟蹤消費者情緒，用語言模型來分析情緒，比如在 X 等社交媒體上，AI 可以告訴我們，人們的情緒因為某個事件如何變化。這對于營銷人員、政治家來説非常有價值。
在 2026 年， AI 将能夠把一部電影變成一本書，大多數新聞報道将通過個人 AI 助手生成，所以新聞将變成徹底的個性定制内容。
2027 年超過 25% 的非虛構類書籍，可能都是 AI 寫的，書的價格會大大降低，數量也會激增。藝術行業也會被徹底改變，與 AI 合作将會變得稀松平常。還有一些更驚人的技術，可能會因為 AI 變得可行，比如核聚變。
2030 年，可能會出現商業化核反應堆。有了核聚變，我們可以為世界提供超過十億年的能量，到 2039 也許一個國家的大部分電力都将來自核聚變。
基因和生命技術也會在超級智能經濟中蓬勃發展。
2025 年，美國監管部門每年将批準 10 多種基因療法，人類醫生可以通過基因編輯來治療疾病。
2026 年，我們将擁有連續的生物反應器用于培養肉類，不需要任何活體動物，只要在培養皿中培育動物細胞就可以，這項技術相當昂貴，但随着 AI 的發展，預計它的價格會大幅下降，人類生產需要的土地面積會變得更少。
2027 年，先前滅絕的物種有望被重新復活，比如猛犸象，我們可以用猛犸象的細胞進行逆向基因工程。
2028 年，人類可能将發明可以消滅癌症的生物技術。2030 年代，幹細胞可以通過微型醫療設備在人體内生長。這些微小的設備可以被送到需要細胞再生的地方，例如軟骨中。
然後到了 2035 年，精密發酵的蛋白質，比農業生產的便宜 10 倍，我們将能夠使用發酵技術，來生產非常便宜的食物。
最後一個領網域是醫療保健，人們保持健康的方式會發生很大的變化，個人 AI 可以跟蹤我們的睡眠等活動。以前侵入式的采樣，會被智能手表、戒指替代，DNA 檢測将告訴我們身體容易受哪些因素影響，我們可以創建一個關于健康生活的私人訂制指南，可以擁有更長的健康壽命和更幸福充實的生活。
因此，2024 年手持皮膚掃描器将會出現，用手機就能檢查皮膚，告訴你是否應該治療，mRNA 瘧疾疫苗也會誕生，徹底消滅瘧疾。在 2027 年，神經損傷可以通過可降解的電子設備修復。你即使從馬上摔下來，頸椎骨折，也可以恢復行動。在 2028 年，腦部掃描可以診斷精神疾病。在 2029 年，商業上将推出逆轉疫苗，用于治療 I 型糖尿病。在 2030 年，患者将由微型機器人進行手術。
2031 年，全基因組測序将成為新生兒的代名詞，當你有了孩子，供應商會問你，你想要 DNA 秘密嗎？他們會告訴你，新生兒面臨哪些風險，可以提前進行修正和規避。
在 2052 年，因為越來越多的人會進行液體生物采樣，我們将得到這些龐大的數據庫。
我能看到的是，如果有人告訴你最好的東西已經發明出來了，他們是錯的。我們的創新正在極大地加速，并将創造出有效、環保的技術，我相信，我們會有一個很棒的未來。
謝謝！
