摘要：当诺贝尔化学奖在二零二四年授予谷歌DeepMind的科学家以表彰其在蛋白质折叠领域的人工智能突破时，长寿科学似乎迎来了黎明时刻。AlphaFold对蛋白质结构的精准预测被认为能够大幅缩短药物研发周期，OpenAI随后推出的专门针对长寿科学的小型语言模型GPT-
当诺贝尔化学奖在二零二四年授予谷歌DeepMind的科学家以表彰其在蛋白质折叠领域的人工智能突破时，长寿科学似乎迎来了黎明时刻。AlphaFold对蛋白质结构的精准预测被认为能够大幅缩短药物研发周期，OpenAI随后推出的专门针对长寿科学的小型语言模型GPT-4b micro更是让延年益寿的愿景看似触手可及。然而，这场由人工智能推动的生命科学革命，正在揭示一个更为复杂的现实图景：技术进步可能让部分人群活得更久,但其引发的社会经济变革却可能迫使另一部分人更早离世。
这种悖论的核心在于，人工智能在医疗健康领域的应用并非单纯的技术问题，而是一个涉及资源分配、社会公平和经济结构的系统性挑战。当我们讨论人工智能能否延长人类寿命时，真正的问题或许不是技术能力的上限，而是这些技术将如何在不同社会群体间分配，以及它们对现有医疗体系和劳动力市场将产生何种冲击。
AlphaFold的突破性意义在于解决了困扰生物学界数十年的蛋白质结构预测难题。蛋白质是生命活动的基本执行者，其三维结构决定了功能，而传统方法确定一个蛋白质结构需要数月甚至数年时间。AlphaFold能够在几分钟内预测出接近实验精度的结构，这为理解疾病机制和设计靶向药物提供了前所未有的工具。截至二零二五年，AlphaFold已经预测了超过两亿个蛋白质结构，覆盖了几乎所有已知蛋白质，这一数据库正被全球数百万研究人员用于癌症、阿尔茨海默病、帕金森病等疾病的研究。
AlphaFold的最新版本AlphaFold 3进一步扩展了能力边界，不仅能预测蛋白质结构，还能预测蛋白质与DNA、RNA、小分子药物等其他生物分子的相互作用。这种全面的分子相互作用预测能力，使得研究人员能够更准确地模拟药物如何与疾病靶点结合，从而加速筛选潜在药物候选物。根据Alphabet旗下生物科技公司Isomorphic Labs的估算，这项技术有望将药物开发成本降低百分之七十，并将研发周期从传统的十年缩短至三年左右。
OpenAI在二零二五年一月宣布与长寿科学初创公司Retro Biosciences合作开发的GPT-4b micro，则代表了另一个技术方向。这个针对特定领域优化的小型语言模型，专注于设计能够将普通细胞转化为干细胞的蛋白质。干细胞具有分化成多种细胞类型的能力，被视为再生医学的核心资源。如果能够高效地将衰老或受损细胞重新编程为干细胞状态，理论上就可以修复组织损伤、延缓器官衰老，甚至逆转某些退行性疾病进程。Retro Biosciences的目标是通过这类技术将人类健康寿命延长十年。
然而这些技术突破的实际影响仍需谨慎评估。AlphaFold虽然大幅提高了蛋白质结构预测的速度和准确性，但从结构预测到真正理解蛋白质功能、再到开发出有效药物，仍然是一个漫长而复杂的过程。蛋白质在细胞内的行为受到pH值、离子浓度、其他蛋白质相互作用等多种因素影响，静态结构预测无法完全捕捉这种动态复杂性。同样，OpenAI的细胞重编程技术目前仍处于早期研究阶段，从实验室概念验证到临床应用，需要克服安全性、有效性、可扩展性等一系列障碍。
更深层的问题在于，即使这些技术最终成熟，它们首先惠及的将是能够负担高昂治疗费用的富裕人群。再生医学疗法、个性化基因治疗、高级抗衰老干预措施，预计每种治疗的成本将达到数十万甚至数百万美元。这种"长寿鸿沟"可能导致社会分化加剧，富裕阶层通过先进医疗技术延长健康寿命，而普通民众则无法享受这些进步。世界经济论坛预计，人工智能医疗市场将在二零二四年至二零三二年间以每年百分之四十三的速度增长，市场规模将达到四千九百一十亿美元，但这一增长主要集中在高收入国家和地区。
人工智能对医疗健康的影响并非仅限于延寿技术本身，更深远的影响体现在整个医疗服务体系的重构上。人工智能在疾病早期筛查、精准诊断、治疗方案优化等方面展现出巨大潜力。例如，人工智能算法在癌症影像识别、糖尿病视网膜病变检测、心血管疾病风险预测等领域已经达到或超过人类专家水平。这些技术有望提高诊断准确率、降低误诊率、缩短诊断时间，从而改善患者预后并降低医疗成本。
但这种技术普及面临结构性障碍。在发达国家，医疗人工智能的应用主要集中在大型医疗中心和富裕地区，基层医疗机构和偏远地区往往缺乏必要的基础设施、数据资源和技术人才。在发展中国家，这种差距更为显著。根据世界卫生组织的数据，全球仍有超过一半人口缺乏基本医疗服务，当发达国家讨论用人工智能延长健康寿命时，数十亿人仍在为获得基本疫苗接种、清洁饮水和初级医疗而挣扎。
更令人担忧的是人工智能对劳动力市场的冲击可能间接影响人口健康和寿命。历史数据显示，经济不安全感、失业和收入下降与健康状况恶化、预期寿命缩短存在强相关性。美国经济学家安妮·凯斯和安格斯·迪顿的研究表明，自上世纪九十年代以来，美国低学历白人群体的死亡率持续上升，这种"绝望死亡"现象与制造业衰退、工作机会减少、社会地位下降密切相关。
人工智能的快速发展正在加速这一进程。从客服到数据录入、从简单编程到内容创作，越来越多的工作岗位面临被自动化取代的风险。麦肯锡的研究预测，到二零三零年，全球可能有多达八亿个工作岗位因自动化而消失。虽然新技术也会创造新的就业机会，但这些机会往往要求更高的技能和教育水平，中低技能劳动者面临结构性失业的风险。失业不仅意味着收入损失，更导致医疗保险缺失、精神压力增加、生活方式恶化，最终表现为慢性病发病率上升和预期寿命下降。
这种现象在新冠疫情期间已经初露端倪。疫情加速了企业数字化转型和自动化进程，许多服务业岗位被永久性消除。与此同时，不同社会群体的健康结果出现显著分化。能够远程工作的高技能专业人士受影响相对较小，而必须现场工作的低收入群体不仅面临更高的感染风险，还承受了更大的经济压力。美国疾病控制与预防中心的数据显示，疫情期间，非洲裔和拉丁裔美国人的死亡率显著高于白人群体，这种差异很大程度上源于职业暴露风险和医疗资源可及性的差异。
人工智能驱动的长寿技术可能进一步加剧这种健康不平等。如果延寿治疗仅限于富裕阶层，而大部分人口因经济不安全而健康状况恶化，社会将出现前所未有的寿命分化。一边是通过先进医疗技术实现健康百岁人生的精英群体，另一边是因慢性压力、缺乏医疗保障而预期寿命停滞甚至下降的普通民众。这不仅是公共卫生问题，更是社会稳定和民主制度面临的根本性挑战。
面对这些挑战，技术乐观主义者认为市场力量和技术进步最终会降低成本，使先进医疗技术惠及更广泛人群。他们指出，许多曾经昂贵的技术如基因测序、影像诊断等，成本已经大幅下降并逐步普及。人工智能驱动的药物研发和诊断工具同样会经历这一过程，最终实现广泛可及。此外，人工智能提高生产效率、创造新产业，从长期看会带来整体经济增长和生活水平提升。
这种观点有其合理性，但忽视了技术扩散的时间滞后和社会适应的复杂性。从新技术出现到成本下降再到广泛普及，往往需要数十年时间。在这个过渡期内，技术鸿沟可能造成持久的健康不平等。更重要的是，市场机制本身倾向于服务有支付能力的群体，如果没有政策干预，纯粹依靠市场力量难以实现公平的医疗资源分配。
哈佛医学院最近的研究提供了另一个视角。科研团队利用名为K-Dense的人工智能系统分析衰老过程，发现衰老并非缓慢递进的自然损耗，而是一套可被识别和干预的生物学程序。这一发现暗示，衰老本质上是一种可治疗的状态，而非不可逆转的命运。如果这一理论得到验证，配合人工智能驱动的精准干预，人类健康寿命的延长可能比预期更快实现。
然而这也引发了深刻的伦理和社会问题。谁有权决定哪些人可以接受延寿治疗？如何在延长寿命和保证生活质量之间取得平衡？如果只有少数人能够显著延长寿命，社会资源分配、代际关系、权力结构将如何变化？这些问题没有简单答案，需要科学界、政策制定者、伦理学家和公众共同探讨。
中国在人工智能医疗领域的快速发展提供了一个有趣的案例。英矽智能等中国公司在利用人工智能进行衰老研究、生物标志物发现和药物研发方面取得显著进展。中国庞大的人口规模和相对完整的医疗数据体系，为人工智能训练提供了独特优势。与此同时，中国政府在推动医疗人工智能应用方面表现出更强的政策意愿和执行能力。二零二五年被称为精准医疗发展的关键节点，多位中国科学家预测生物药和先进疗法将迎来突破。
但中国同样面临医疗资源分配不均、城乡差距巨大等挑战。虽然人工智能技术可能加速药物研发，但如何确保这些新药物和新疗法能够惠及广大农村人口和低收入群体，仍是需要解决的现实问题。中国的经验表明，技术进步必须配合制度创新和政策支持，才能真正转化为全民健康水平的提升。
人工智能是否会延长人类寿命，答案既是肯定的，也是否定的。从纯粹技术角度看，人工智能无疑为延寿科学提供了强大工具，从蛋白质设计到细胞重编程，从药物研发到精准诊断，这些进步最终可能显著延长部分人群的健康寿命。但从社会整体角度看，如果不解决技术可及性、经济冲击、健康不平等等结构性问题，人工智能带来的好处可能被其引发的社会经济变革所抵消，甚至导致不同群体间寿命差距的扩大。真正的挑战不在于技术本身，而在于我们如何塑造技术发展的方向，如何设计制度安排以确保技术进步惠及所有人，而非加剧社会分化。这需要的不仅是科学创新，更需要政治智慧和社会共识。
来源：人工智能学家
