对于那些与疾病斗争的人及其家庭来说,很多情况似乎仍是老样子。许多新的科学发现由于各种原因尚未转化为临床应用。但在幕后,人们正在大力推动疾病治疗和延长寿命的研究。
例如,OpenAI等平台积极参与推广长寿和疾病研究。Sam Altman个人投资了Retro Biosciences,并承诺从Stargate项目获得大量资金支持。Stargate是一个获得国际私人部门支持的项目,Altman表示通过相关研究应用将拯救许多生命。再看Google DeepMind的Alphafold项目,其主要贡献者Demis Hassabis坚信,许多在AI时代之前困扰医学界的疾病很快就会被治愈。
同时,在会议、TED演讲以及人们聚集探讨AI社会成果的各种场合,有大量思想领袖正在分享他们的见解。我们看到专业人士分享他们在不同领域的经验,展示新的长寿框架如何获得成功。
斯坦福大学精神病学家Laura Carstensen研究情感和心理健康科学,她认为长寿带来的百年人生具有积极潜力。
她在《斯坦福报告》中表示:"随着预期寿命接近一个世纪,我希望我们能够欣赏生命中的每个阶段——无论是好的还是具有挑战性的——我们可以期待变得更加年长和情感上更加平衡。就像生活中没有完美的一天一样,生命中也没有完美的阶段。如果我们能够欣赏所处阶段的美好事物,我们就会对所有阶段都更加快乐。"
投资与关注
许多处于这类研究前沿的投资者和资助者都怀着崇高的目标。
"想象一个世界,当你30岁时,不需要在朋友群聊中抱怨背疼和膝盖疼,"Alex Colville说道,他与联合创始人Laura Deming创立了名为age1的长寿投资公司。"想象一个世界,当你30岁时,不需要每年都担心自己的认知能力在下降。想象一个世界,当你80岁时,不必突然预期生活质量的急剧下降——你可能还能继续十年或更长时间,能够抱起你的孙辈,有一天甚至能抱起你的曾孙辈。这就是研究衰老生物学的激动人心的前景。"
Colville在他的专业领域讲座中做出了一个令人惊讶的预测:我们将在几年内拥有某种"长寿药丸"。他认为这将大大促进患者护理。
"目前全球有超过十亿人患有与年龄相关的疾病,但我们的医疗系统却忽视了这一事实,"他说,"我们的医疗系统的设置方式不支持预防医学,而是专注于孤立地治疗个别疾病。我认为这确实需要改变。"
Colville呼吁建立"衰老研究的曼哈顿计划",并指出了现有的成功案例和正在进行的项目。例如,与age1合作的公司Loyal对1300只狗进行了长寿治疗评估研究。他提到了一些项目,比如听力有困难的幼儿Opal Sandy接受了相关基因治疗,以及一名男子接受了猪肾移植。
"我在年轻时绝对不会相信我们今天看到的结果,"他说,呼吁为了全人类更新对衰老过程研究的兴趣。"我们可以做一些事情。我们有这个机会。科学正在快速发展。它需要社会支持。它需要社会投资……我们作为文明和国家已经做了很多了不起的事情。我们把人类送上了月球。我们绘制了人类基因组图谱。现在是时候进行一个巨大的、协调的、专注的努力来针对衰老生物学了。我们需要一个衰老研究的曼哈顿计划。答案不是某一天,答案就是现在。"
这是一个明确的呼吁,要求更深入地挖掘AI在延长人类寿命方面能为社会做些什么。AI是如何相关的?这些研究大多受益于自动化提供的洞察。医学中的AI正在发现那些人类医学研究者在几年前很难发现的模式。也许关于长寿的曼哈顿计划真的即将到来。
Q&A
Q1:什么是"衰老研究的曼哈顿计划"?
A:这是Alex Colville提出的概念,呼吁像当年曼哈顿计划制造原子弹一样,集中全社会的力量和资源,进行大规模、协调一致的衰老生物学研究,目标是开发出能够延长人类健康寿命的治疗方法。
Q2:AI在长寿研究中起什么作用?
A:AI在医学研究中能够发现人类医学研究者几年前很难发现的复杂模式,通过自动化分析大量数据,为长寿和疾病治疗研究提供重要洞察,加速相关科学发现的进程。
Q3:长寿研究目前有哪些具体进展?
A:目前已有多个成功案例,包括age1公司对1300只狗进行的长寿治疗评估研究,听力困难幼儿Opal Sandy接受基因治疗,以及成功的猪肾移植手术等。预计几年内可能出现"长寿药丸"。
好文章,需要你的鼓励
本文揭示了AI时代CIO的七项关键行为特征,基于对多位CIO和AI专家的深度访谈。专家指出,AI精通的CIO需具备实用AI素养、战略视野和变革领导力,能将技术与业务战略对齐,建立强大数据治理基础。文章详细解析了分析型AI、生成式AI和智能体AI三大技术领域,强调数据基础的重要性,并提出CIO应从项目思维转向产品思维,通过跨职能团队实现端到端价值交付。
斯坦福大学等机构联合开发的CIFT系统首次解决了机器人"近视眼"问题,通过精确控制真实数据和合成数据的混合比例,让机器人在陌生环境中的表现提升54%以上。该系统包含多视角视频增强引擎MVAug和数据组合优化策略,能够预测数据失效的"去相干点",确保机器人学习真正重要的任务特征而非环境表象,为实用化通用机器人奠定了重要基础。
尽管苹果在AI竞赛中看似落后,但其私有云计算基础设施展现了技术优势。当行业为追赶大语言模型而降低隐私标准时,苹果坚持原则,开发出保护用户数据隐私的技术方案。谷歌最新宣布的类似实施方案验证了苹果技术路线的正确性,这可能推动其他AI实验室采用相同做法,为用户隐私带来重大胜利。
香港中文大学研究团队开发的Search-R3系统成功解决了大语言模型推理与搜索分离的问题,通过两阶段训练让AI在深度思考过程中直接生成搜索向量。该系统在多个领域测试中显著超越现有方法,特别是启用推理后性能提升明显,为AI系统设计提供了推理与搜索统一的新范式,展现了从专门化向通用化发展的重要方向。