你知道什么叫“长寿逃逸”吗？

这是未来学家库兹韦尔（Ray Kurzweil）最新推出的重磅概念！

库兹韦尔的思想历来备受瞩目。作为写出了《奇点临近》这种“神作”的思想家，他的“指数增长”理念，不知道在全球范围内启迪了多少金融圈和科技界的领袖。

本期【泉果探照灯】就为您尽量精炼地介绍一下，库兹韦尔再次强调的理念——“长寿逃逸”。

■  让我们从一个简单的假设开始，假如你活了1年，同时技术进步让你的预期寿命延长了4个月，相当于又拿回了4个月的寿命，实际上你一年就只老了8个月。

■  随着技术的发展，这种延寿的速度会越来越快，那折合下来，随着时间的推进，人每年只会老6个月、4个月，2个月……而当科技延长寿命的速度，追上了自然衰老的速度，就会达到一个“临界点”——“长寿逃逸速度”(Longevity Escape Velocity) 。

■  到那时，春节不仅是辞旧迎新，还将成为庆祝寿命延长的节日。“长命百岁”也许不再是个祝福，而是成为常态。

■  这一奇迹可能将在2030年左右实现。这意味着，今天刚出生的婴儿，到了上小学一年级的时候，就能见证这个“临界点”。

   库兹韦尔的眼光，

   为什么总是这么准？

面对ChatGPT的横空出世，库兹韦尔被认为是地球上最从容的人。

早在25年前，也就是1999年，库兹韦尔就已经预测人类将在2029年实现AGI（通用人工智能）。

要知道当时GPU刚刚问世，还没有被用于训练AI，而AI的深度学习时代也尚未开始。但是今天AI的发展路径，几乎完美地印证了库兹韦尔在上个世纪设想的时间表。

未来学家其实在美国有不少，而库兹韦尔最大的特点就是——懂技术。他本身也是发明家和计算机科学家，14岁师从AI神经网络先驱马文·明斯基（Marvin Minsky），研究人工智能已经有61年，比任何活着的人时间都要长。

库兹韦尔最被人熟知的是他在《奇点临近》(The Singularity is Near)一书中提出了著名的“奇点理论”——人工智能将以指数级的速度发展，当它超过人类智慧时，会带来根本性的变革。库兹韦尔也因此受到谷歌联合创始人拉里·佩奇（Larry Page）聘请，成为谷歌的首席研究员（Principal Researcher）和AI构想家 ( AI Visionary)。

最近，库兹韦尔又出了一本新书，书名虽然有点蹭自己的热点，叫《奇点更近》(The Singularity is Nearer)，但他自己解释了一下，之所以叫这个名字，是因为总体遵循了自己20年前预测的2个时间点：

■  2029年，人类将实现AGI（通用人工智能），计算机将达到人类智能的水平。

■  2045年，智能将扩展到100万倍，人类社会将达到奇点，实现人机融合。

   库兹韦尔：

   我的首要目标就是活到2030年，

见证“长寿逃逸速度”

但真正值得关注的是，在这本书中，他提出了一个新的时间点和新的技术方向——2030年，AI将深刻地改变医学。

到2030年左右，那些勤于养成健康习惯和愿意试用新疗法的人，将达到“长寿逃逸速度”。在人生的沙漏中，时光的沙子将会流入，而不是流出。

库兹韦尔的“长寿逃逸速度”借鉴了物理学中的“逃逸速度”。它指的是一个物体（如火箭），在没有进一步动力推进的情况下，正好可以抵消地心引力所能达到的速度。对地球来说，这个速度大约是11.2千米/秒，达到或超过这一速度，飞行器就能摆脱地心引力，这就是“逃逸速度“，也被称为“第二宇宙速度”。

在生物学中，“长寿逃逸速度”指的是科技进步超越自然衰老速度的临界点。

下图解释了“长寿逃逸速度”对人类寿命的影响。

图中的五条曲线代表了“长寿逃逸”发展的五个阶段：

绿色曲线：
第一阶段，即当天的状态，随着时间的推移，人类剩余的预期寿命会逐渐减少至0；

红色曲线：
第二阶段，指寿命被延长了，但还没有达到“长寿逃逸速度”的状态；

黄色曲线：
第三阶段，也可能是现在偏年长的人会面临的情况，比如库兹韦尔说自己今年76岁，他有可能会在剩余预期寿命即将用完的“关键时刻”，因为社会实现了“长寿逃逸速度”，从而让剩余预期寿命开始回升；

橙色曲线：
第四阶段，指人到中年的时候，科技发展实现了“长寿逃逸速度”，于是预期寿命在下降一段时候之后，出现了反弹；

紫色曲线：
第五阶段，指在实现“长寿逃逸速度”后出生的人，他们的剩余预期寿命将随着时间增加，而不是减少。

库兹韦尔说，当实现“长寿逃逸速度”后，假设一个人60岁时，他的预期寿命是90岁；那么当他活到61岁时，他的预期寿命就变成了91岁。以此类推，人可能会越活越长寿。

其实，“长寿逃逸”这个概念，并不是库兹韦尔提出的。只不过，库兹韦尔把这个几乎要被遗忘掉的概念，再次大张旗鼓地提了出来。

生物老年学家奥布里·德·格雷（Aubrey de Grey），最早提出了“长寿逃逸速度”这一概念。

格雷解释说：“我们的衰老就好像汽车发动机的磨损一样，它是由系统正常运行导致的。就人体而言，这种磨损主要来自细胞代谢和细胞繁殖。新陈代谢会在细胞内和细胞周围产生废物，并通过氧化破坏结构，这就像汽车会生锈一样。在年轻的时候，我们的身体能够清除这些废物并有效修复损伤。但随着年龄的增长，大多数细胞在一遍又一遍地繁殖中，这样的磨损会累积起来。最终，磨损堆积的速度会快于身体修复它的速度，也就导致了衰老。”

当前人之所以无法突破120岁的限制，是因为人的身体在110岁之后，会进入一个急剧衰老的状态。而解决的唯一方案，就是治愈衰老本身，这也就需要在细胞和组织的单位水平上去修复衰老造成的损伤。

而AI医疗有机会做到这一点。

   AI的发展，

会让医学真正变成一种精确科学

库兹韦尔非常喜欢格雷关于汽车和衰老的这个比喻，他认为，如果我们对汽车的各个组件都有极其精确的了解，就能实现真正的保养和修复。

比如生物制药中使用AI进行效果模拟，会让我们不用再经历实验室中艰苦繁复的试错。分子生物模拟技术可以通过精确建模，来研究药物对人体的反应，从而对数十亿种化学搭配组合进行筛选和测试，以找到最有前途的药方。

去年夏天，第一种由AI设计的端到端药物进入了治疗特发性肺纤维化（一种肺部疾病）的2期试验。同时，数十种由人工智能设计的药物也正在进入试验阶段。

再比如，库兹韦尔最看好纳米机器人技术。他预测2030年，像红血球那么大的纳米机器人将会出现，它们会以无创的方式，进入人的体内包括大脑在内的各个器官，进行极其精密的修复和医治。

早在2023年1月，《自然·纳米技术》杂志就报道了巴塞罗那科学技术研究所的成果，他们用纳米机器人携带药物治疗膀胱癌。研究显示，这种治疗方法可以让实验鼠身上的肿瘤缩小90%。虽然纳米机器人的实验成果，距离临床还有一段距离，但库兹韦尔认为，从目前的技术来看，未来用纳米机器人来治疗癌症，从而延长生命的设想是完全可行的。

而且，这些纳米机器人不仅可以修复细胞，还能准确监控和优化血液中的各种物质含量。比如通过调节荷尔蒙，让我们的睡眠更有效或感觉更有精神。此外它们还可以用于消灭病毒和细菌。

事实上，斯坦福和密歇根州立大学已经研制出了一种纳米颗粒，能发现并消灭那些不好的细胞，比如导致动脉粥样硬化的单核细胞和巨噬细胞。而未来AI赋能的纳米机器人将会更加高效，它们能自主承担起优化身体机能的任务，可以想象，它们不仅能让我们恢复到正常的状态，还可能去真正地增强我们的体质，使身体机能达到最佳的状态。

奇点大学纳米技术联合主席罗伯特·弗雷塔斯（Robert A. Freitas）就研制出了一种名为“呼吸细胞”的人造红细胞。根据弗雷塔斯的计算，血液中有呼吸细胞的人，能够做到屏吸四小时。除了人造红细胞之外，人们最终将设计出人工肺，它能比呼吸系统更有效地为我们充氧。最终，也许我们会用上由纳米材料制成的心脏，从而对心脏病产生免疫力，而心脏骤停的发病率也会因此急剧下降。

库兹韦尔认为，幸运的是，我们并不需要等到技术完全成熟的那一刻才因此受益。实际上，在发达地区，现在的科学进步，已经能让人们的平均预期寿命，每一年增加六到七周，而这一速度将会越来越快。

库兹韦尔相信，随着计算的性价比呈指数级提高，那些最初昂贵的人工智能驱动疗法，将因为成本降低而很快被广泛使用。

而当AGI完全掌握细胞生物学时，我们将可能看到人工智能最具变革性的成果之一：摆脱人类自体稀缺和脆弱的束缚，享受一种更长寿、更健康的生活。

历史：不要低估

科技发展的长远潜力

其实，我们关心库兹韦尔的理念，并不是照本宣科地去用未来验证每一条预测的准确性，而是理解他看待历史和未来的视角：历史正在反复告诉我们，不要低估科技发展的长远潜力。

有些预测，按照我们现阶段的认知和想象力来说，是一个天方夜谭，但库兹韦尔对AI、医学及人类发展的洞察，却基于一个简单但强有力的逻辑：科技的指数级增长。

关于AI医学的指数效应，库兹韦尔最爱用的两个是例子是：

■  在流感大肆流行时，Moderna公司利用人工智能帮助设计和优化mRNA序列成功发明了疫苗，这个过程只用了2天！Moderna还利用人工智能加快了制造和测试过程，挽救了无数生命。

■  在2022年之前，全球科学家们确定了17万种蛋白质的形状。随后，DeepMind创建的人工智能模型AlphaFold 2发现了超过2亿个蛋白质，不光包括人类的蛋白质，还有整个自然界的蛋白质。这标志着人类能够以比过去快一千倍的速度，去测试哪些药物能够发挥作用。

虽然我们认为自己了解指数增长，但是它的效果常常会超乎我们的想象。它意味着：过去100万年发生的变化，在未来只需要5分钟的时间。

未来学家彼得·迪亚曼迪斯(Peter Diamandis)评价库兹韦尔：“他的才华并不在与他的预测本身，而在于他预测背后的规则。”

为什么连“人工智能教父”都会低估AI的发展速度？

如何精准预测科技发展的“进度条”?

库兹韦尔能准确预测的背后，究竟基于怎样的核心理论？