能治癒所有疾病？人類即將實現永生？對不起，您想簡單了

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最近，Deep Mind創始人、諾貝爾化學獎得主戴密斯·哈薩比斯（Demis Hassabis）在領獎臺上的發言又被人挖出來大肆宣傳，他預言：10年內人類將治癒所有疾病，因為生物學上一個重大難題——蛋白質摺疊，被其公司開發的AI模型AlphaFold所解碼，大大加快了人類對生物學和醫學研究的腳步，特別是新藥研發時間可以縮短至幾個月甚至幾周時間。他還大膽預測，當所有疾病都能被治癒後，人類壽命可能會延長至150歲。

兩個多月前，另一人工智慧公司Anthropic的CEO達里奧·阿莫迪（Dario Amodei）也曾在一篇名為《機器愛的恩寵》的文章中描繪了一個充滿希望的未來。文章提到AI可能會在未來5到10年內實現50到100年的醫學進步，將有助於人類治癒疾病，大幅提高人類壽命，同樣認為AI有可能使人類的預期壽命翻倍——達到150歲。

一些自媒體在此基礎上大做文章，為了達到奪人眼球的目的“語不驚人死不休”，竟然聲稱，人類即將實現永生。

雖然尹哥經常會講，本世紀出生的人，人均預期壽命會大大提高。但對於哈薩比斯和阿莫迪的預測，還是認為過於盲目樂觀，勸大家冷靜客觀思考。

尹哥非常認同，在科技飛速發展的今天，AI是最為耀眼的領域之一，其影響力正以前所未有的速度滲透到人類生活的各個角落並逐步湧現出智慧。我們也都清晰的看到了，AI開啟了人類健康管理的新時代。

以疾病預測為例，AI不僅可以透過對海量醫療資料的深度挖掘和分析，識別疾病風險因素和發病模式，構建精準的風險預測模型。還可以基於基因檢測資料、腫瘤標誌物水平、影像檢查結果以及臨床症狀等多維度資訊，在癌症早期甚至癌前病變階段就發現異常跡象，大大提高癌症的早期診斷率。

在藥物開發方面，AI透過虛擬篩選技術，在短時間內就可以對數以百萬計的化合物進行分析和篩選，快速找到潛在的藥物靶點和先導化合物。還可以模擬藥物分子與靶點的相互作用過程，預測藥物的活性、毒性以及藥代動力學特性，幫助研究人員最佳化藥物設計，降低研發成本和時間，加速新藥誕生。

雖然這些進步都大大鼓舞著人類戰勝疾病的信念，但要知道，我們要戰勝的從來都不是疾病和困境，而是心態。人類的自大和傲慢，從來沒有因為科技的進步而改善。有句話叫做“手裡拿著錘子，看什麼都是釘子”，如今，科技只是讓這個錘子的錘頭更大而已。

歷史給我們的教訓還少嗎？1928年，青黴素的發現，讓我們自以為取得了對細菌的絕對勝利，如今，回報給我們的是全耐藥細菌；1971年，美國人認為可以像登月一樣在15年內攻克腫瘤，如今儘管已經取得了重大進展，但腫瘤依然是人類死亡的核心原因；流感疫苗研發後，曾被寄予控制流感的厚望，但病毒如此狡猾多變，每年流行的毒株仍然可能逃逸疫苗的保護。

退一萬步講，沒有病就沒有痛嗎？身病好醫，心病呢？AI或所有先進技術的發展所帶來的群體心理問題呢？

AI預測的侷限是隻能基於已知和相對確定，而生命最大的魅力恰恰就是未知和隨機變化。要知道，即使基因，與疾病的關聯也並不總是直接。如果期望透過已知資料庫來對疾病進行診斷和治療，很可能會發生偏差。威斯康星大學麥迪遜分校的研究人員曾警告稱，AI工具在遺傳學和醫學領域日益普及，可能會導致有關基因與身體特徵（包括糖尿病等疾病的風險因素）之間關係的錯誤結論。

我常說，已知圈越大，未知圈更大。我們越是理解生命，就越應該敬畏自然。在今天的循證醫學下，醫學界只接受歸納，不接受演繹。這不僅僅是保守不保守的問題，而是AI只是區域性有限模擬，真實的生命是更為真實複雜的。而且AI存在資料偏見、人工標籤、黑箱決策等盲點。就拿全基因組關聯研究來講，目前全球最具權威的個人基因圖譜和健康特徵大型資料庫，比如美國國立衛生研究院的“我們所有人”專案和英國生物銀行，也經常缺少有關健康狀況的資料。試想，真實關聯尚未可知，如何進行推理演繹？

魯迅在《藤野先生》中有這樣一段我一直銘記在心：“你看，你將這條血管移了一點位置了。——自然，這樣一移，的確比較的好看些，然而解剖圖不是美術，實物是那麼樣的，我們沒法改換它。現在我給你改好了，以後你要全照著黑板上那樣的畫。”

所以，即使AI預測得再完美，真實的演化也從來不能被確定預測，所謂“突變”和“湧現”，都是類似於量子力學中“測不準原理”的法則。而這些不可預測性，恰恰是演化之力，生命之美。

在這一刻，AI雖然可以極大程度地提升我們認識生命、防患未然、開發新藥的效率，但依然要結合真實世界的資料才能真正的實踐落地。在這個過程中，心懷敬畏是必選項，所謂“已識乾坤大，猶憐草木青”，科技只能決定我們奔跑的速度，愛、文明和悲憫才能決定我們奔跑的方向。

《流浪地球1》片尾，救援隊工程師拼死啟動行星發動機時說的那一句話，讓我印象深刻，“沒有硬體輔助，光重啟軟體有個屁用啊？！”說的就是這個道理。