本文来自微信公众号：范阳 （ID：beingmorehuman），作者：范阳，原文标题：《AI 和数字生命进步飞速，生物技术进步能跟上吗？》，题图来自：《赛博朋克·边缘行者》

可能很多人都多少有体感，在过去两个月人工智能/机器学习领域的进展飞速，也确实让普罗大众开始兴奋和受益，同时伴随着自己被取代的恐惧去学习新事物。但是我在之前的文章里分享过的我个人的观点没有变，单纯卷在人工智能的造神运动中没有那么大的意义，对大部分创业者和投资者也会带来平庸的回报，人工智能在所谓颠覆性商业机会之外的愿景又是什么？

(资料图片仅供参考)

人工智能从科技进步和文化变革上都是最重要的变量，我相信它当下最大的价值是帮助各个工业跳出内卷提高效率减少浪费，让“比特、原子和基因”融合，让社会变得可持续性发展，去理解分析和解决我们社会中深层次的问题，让人变成可持续性有创造力的人，以及创造全新的生产到消费模式。

在比特世界更容易实现快速“机械飞升”这没错，但是我相信比特世界积累的进步会帮助原子世界和生物世界创造一个繁荣和有希望的未来，避免陷入数字虚无主义和赛博朋克的废土未来。

不过在我和人工智能领域的科技工作者和生物科技领域的工作者交流的过程中，最近确实感觉到一种焦虑感。一方面人工智能让这个领域本身的从业者焦虑，如果这么快速的发展，作为个人参与其中的价值在什么位置？

另一方面，生物科技还没有实现它全部的潜力，比如有一天帮助人类实现人工定向进化我们需要的微生物创造丰富的物质资源，比如改进我们人类自身的生物限制（增强人类身心）以及创造/复活神奇的植物和动物，还有延长我们自己的、家人的甚至是宠物的寿命，提高我们的智力水平和感官能力等等，这些都还没有实现。

我能理解很多计算机和数学物理背景的朋友，更倾向于未来摆脱生物“肉身”的束缚，让人类可以快速进化成为“超越性的智能体”，这种观点有丰富的论据和越来越多人支持，也许超级智能就是这个时代的神。

不过也有越来越多生物科技/生命科学背景的朋友也陷入了这种担忧，生物进化和生物科技的发展迭代速度都比不上“计算型技术”和未来的“数字生命”，如果我们只能在未来 20 年才能充分实现合成生物技术、基因组技术等新一代生物科技的远景，那是不是太晚了？如果 AGI 已经被实现并且越过一个不可控的临界点呢？人类自身应该如何继续进化和进步呢？当我们谈论人类和人工智能还有自然智能合作，它会是什么样子的？

摆在人工智能和生物技术面前有越来越多的重要问题，我们任何一个人都不可能知道所有问题确切的答案，但是我想通过我的文章以及分享别人有洞见的观点让更多人理解和关注这些问题，以及我相信我们不应该陷入“机器-生物”单纯的二元论谬误中，除了未来在宇宙中每18个月智能的总量就会翻倍，我希望人类的未来也可以让生物生命每18个月就在宇宙中翻倍。

今天分享的这篇英文博客文章来自 Stephen Malina，她的职业身份是在 Dyno Therapeutics 这家基因治疗生物科技公司做机器学习科学家（ML scientist），用她自我介绍的话说：广泛来看，我对机器学习和工程生物学的交叉领域最感兴趣。甚至更广泛地看，我喜欢思考和谈论我们如何通过更好的科学、技术和组织体制机制使未来变得更好，和更快发生我们想要的愿景。

这篇文章的核心内容是有关“人工智能/数字生命”与“生物科技/生物生命”发展趋势的对比，以及他们各自的优势和可以互补的地方。还有一个重要的讨论就是，生物科技如今依然等同于生物医药，缺少让人变得“健康”之外的“创世”愿景。

关于Viriditas的讨论

几个月前，我最喜欢的 Substack 作家之一 Elliot Hershberg 写了一篇文章，阐述了他的个人使命。

范阳注：这篇 Elliot Hershberg 的原文是 Viriditas：https://centuryofbio.substack.com/p/viriditas

“Viriditas”是拉丁语词汇，字面意思是“绿色”或“青翠”， 它来指代贯穿所有生物的“绿色力量”或“生命力量”。西方中世纪的神学家认为，宇宙充满了这种Viriditas生命力量，具有神圣的意义。在现代生物学意义上，这个词更广泛地用来描述所有生物体内存在的活力和生命力量。

Elliot Hershberg 在他的博客写道：

通常，我专注于正在发生的事情：生物技术革命。我也专注于这个领域的科学家和工程师如何建设未来。今天，我试图解释为什么在我看来，追求生物技术是道德和审美的必然。

我非常喜欢他的文章，按照博主之间互动的惯例，我能想到的最好的对别人才华的赞美方式是分享一些（希望是建设性的）批评意见。

在把我的帖子发给 Elliot 后，他提出了一个很棒的想法，即我们通过电子邮件对此进行讨论，然后我们可能会发表出来给更多人。我们文章互动的“后续行动”部分包含了以下轻微编辑过的形式。这次来回讨论帮助我澄清了我的观点，并使我比一开始更倾向于 Elliot 的观点。由于此次讨论以及我之后的其他讨论/观察，我感到比我自己的原文中表达的观点和语气没那么确定了。

最后，非常感谢 Elliot 与我进行这次讨论。这真的很有趣！

我的原文

在开始之前，我想指出，Elliot 的帖子实际上有两个高层次的信息，一个关于生物学的未来，一个是关于增长总体上是好的（growth being good in general）。我非常赞同后者，所以在这篇文章中，我完全集中于讨论前者，部分我们的意见不同。

Elliot 总结了他的个人使命陈述如下：

我想分享我自己的个人使命宣言：我希望生命在宇宙中茁壮成长（I want life to flourish in the universe）。

我认为生物技术是实现这一目标的最合乎逻辑的手段。当我说生命时，我指的是在我们的星球上铺满了细胞、花朵和孩子们的过程。生命是一个丰富的、美丽的、生成的过程。我谈的是 viriditas。它是“不断地施予压力，推向模式生成。物质朝着越来越复杂的形式进化的趋势。这是一种模式引力，一种我们称之为 viriditas 的神圣绿色力量，它是宇宙中的驱动力。你看，这就是生命。”

更广泛地说，我在为碳基有机物生命的美丽缺陷以及其各种形式的生存而辩护。我希望生物型生命在我们的家园星球上茁壮成长，并向宇宙扩展。我希望宇宙中有更多的昆虫、婴儿、森林和树木。我反对一种未来，即“基质独立”（substrate independence）让我们用数字思维填满世界。我正在为基质偏好提出审美论点（aesthetic argument）：一种深深的传播碳基生命的渴望。

范阳注：谢谢 Elliot 提出这一段观点，我和他有一样的观点，我可以理解所有未来碳基生物可能会被数字生命取代的论点，但是从个人倾向性和宇宙的审美论点，我相信 biological life 有它存在的意义，并且尚未被理解，需要被保护和繁荣下去。人类的命运可能就是众多生命的牧羊人。

我想先强调一下，我真的很喜欢这种阐述的感觉。这也是我不仅从事生物技术工作，还在网上到处搜寻与生物技术相关的科幻小说的原因（如果你感兴趣，可以访问我创建的科幻列表）。因为和 Elliot 一样，我真的很喜欢生物作为一种技术的美感（aesthetic of biology）。用 Elliot 的话来说：

生物学（Biology）是我们所知道的唯一现在起作用的纳米技术。生命已经演化出复杂的机器，在全球各个角落茁壮成长。这些可编程的机器（programmable machines）能够将物质转化为任意结构，并具有原子级别的精度。

与 Elliot 类似，我肯定会对生物机器比机械机器更感到印象深刻和被吸引，即使机械机器在我看来可能更高效。例如，尽管目前这是不切实际的，可能会遇到各种实际问题，但我仍然喜欢未来房子可以被“种”出来的想法（growing houses）。我还写过一篇关于听起来很酷的未来合成生物学创想的文章。

范阳注：延伸阅读，MIT 科学家有关于未来人们可以种出来自己的房子，而不是建造房子的创想：https://phys.org/news/2006-08-mit-envision-grow-your-own-home.html

作者提到的她在2021年写过的自己对于合成生物技术创想的未来：https://stephenmalina.com/post/2021-11-crazy-synthetic-bio-ideas/

by Midjourney

不幸的是，相对于 Elliot 在他的帖子中将 Viriditas 与虚拟的、由AGI（人工通用智能）驱动的科技愿景相对比，我对 Viriditas（生命的力量）的前景并不像他那么乐观。虽然我在短期和中期对生物技术持乐观态度，但在长期，如果我们不毁灭自己，我预计计算代理 computational agents（仿真人类、人工智能等）将决定我们太阳系、银河系甚至是宇宙光锥中的大多数重要结果。

本文的其余部分阐述了我目前的观点和讨论了一些潜在的不同观点和警告。请注意，这些观点是暂时性的，且基于直觉，因此我更欢迎反驳和批评。

与生物生命相比，计算生命 Computational life（包括仿真人类和人工智能）从一开始就具有许多优势。正如 Holden Karnofsky 在他的数字人类系列中所讨论的那样，计算生命形式可以复制自己、便宜地对修改后的自己进行实验，并通过购买更多计算力来加速或提高自己。

生物生命也可以做到这些事情，但往往这个过程更慢、不够灵活方便。人类的繁衍是一个奇迹，我非常支持有更多的人类诞生，但相对于制造副本，有性繁殖是缓慢、不可预测的，而且依赖不够可替换的资源（less fungible resources）。人类的学习能力是惊人的，但我们的自我修改和内省能力与在计算基质上运行的东西相比是苍白无力的，在那里你有完全的白盒子权限（white box access）。此外，我们将我们的学习成果传授给下一代的方法是低效的，令人沮丧的低效。

这还没有考虑到未来的太空探索。让人类更具辐射抗性和适应太空的生理结构是很棒的，我很希望看到这方面的科学研究得到更多的资源。但即使我们解决了这个问题，相对于向太空直接发送计算生命，我们仍然面临着重重困难。

对于长途旅行，我们需要解决深度休眠问题，或解决寿命延长，和/或赌上人类社会在没有陷入人类一直倾向于陷入的琐碎争斗的情况下在代际飞船上生存数百或数千年的问题。对于计算生命，我们已经有了很多 “短途旅行”（仅数十年）的硬件，想出如何对一些计算机进行辐射屏蔽并进行纠错，可能比在一个封闭的空间内创造一个稳定的社会以持续数代或解决 100 年的休眠要容易得多（想象一下这些实验所需要的机构审查委员会 IRB！）。

在他的文章中，Elliot 还提出了一个观点，即目前生物技术是唯一可行的纳米技术，这意味着如果我们想要改变我们的星球和物理世界，我们需要利用生物技术。我并不认同这个观点，理由如下。

首先，将生物技术作为工具，与生物体（biological beings）控制未来的轨迹是非常不同的。例如，一群上传意识的人类/人工智能使用超级细菌来进行行星改造，可能符合 Viriditas 的美学，但与 Viriditas 主导的未来似乎相去甚远。

其次，生物纳米技术的优势（biological nanotech advantage）可能只是暂时的。虽然我对几十年的纳米技术辩论不太了解，但如果没有一种更先进的非生物性的纳米技术，我会感到惊讶。这种技术的样子以及它是否具有其他生物特征和碳基特征，我无法预测，但我预测无论是什么，它都将是主要由自上而下被设计，而非进化产生的。

虽然到目前为止，我一直专注于实体层面的观点，但我怀疑有一个潜在的问题，即相对于智能生命（intelligent life）而言，生物进化是一个多么“好”的设计者，这产生了很多分歧。我认为进化是令人惊奇的、反直觉的强大，但最终要服从于通过人类和未来的智能体进行的设计，如果没有其他原因的话，那就是“设计” 可以利用进化的工具，而不是那么使用蛮力的工具。

我的感觉是，Elliot 和其他像他一样的 “生物派” 倾向于认为生物进化足够强大，可以继续在地球和其他星球的发展轨迹中发挥主要作用。如果这真的是一个关键问题，我很想弄清楚我们是否能找到我们各自的模型在此基础上的不同预测！

有一件事情可能会改变我对未来走向的看法，那就是如果人类似乎认真考虑在生物生命仍处于领先地位时（相比于现在的人工智能）进行生物学上的改进。鉴于我认为计算智能将控制未来的观点的一部分，是计算智能能够比生物智能更快地迭代自己，我可以想象一个世界，在这个世界中，生物生命通过使自己达到可以在未来的轨迹中发挥重要作用的能力水平来保持其相对优势。不管是好是坏，可惜我们并不生活在这样的世界里。

虽然在当前与 AI的发展相比，我们不愿意对人类自身进行过多的实验有很好的理由，但是我们的文化和监管机构（尽管我认为这比网上的人们认为的要更加复杂）相对于我认为最优的情况来说都是风险规避型的。

这种风险规避超出了预期价值计算，或仅仅是不想伤害人们的范畴，而是基于一种哲学观点，即解放人类摆脱一些进化历程中的生物约束是一个“危险的想法”。再加上除了恢复“正常”健康之外的文化禁忌，这意味着真正想出如何使人类更有能力的方法被归入落后或黑市的研究中。即使只是进入太空也变得令人难以置信的有争议，因为“只有政府应该这样做”或“他们想放弃地球”等等。

换个角度看，我不认为生物技术在与未来的计算生命竞争时是在玩命。尽管只有一部分 AI 从业者专注于构建 AGI，并公开表达这一目标，但生物技术缺乏一个超越治疗疾病（beyond curing disease）的统一叙事，并坚决反对任何看起来像是“增强”的东西（remotely looks like “enhancement”），除了少数那些有名的古怪教授和公司创始人之外，他们的实力规模相对较小，却受到了不成比例的指责。

惊人的是，一些政治精英一直在倾听生物保守派（bio-conservatives）如 Leon Kass 的意见，他们为反对生物进步（包括试管受精）而奋力斗争。再举一个例子，看看对 mRNA 疫苗的反应。鉴于这些情况，并且假设人类不会先毁灭自己，我预计 AI 的进步将继续超过相关形式的生物进步。（这也可能不是一件坏事！我实际上不认为他们之间必须是竞争，我希望无论计算生命最终运行的基质是什么，它都将更有能力、更善良。）

如果不清楚的话，我希望我们社会的观点能够改变，并且认为这将改善未来的可能结果，无论智能代理最终在哪种基质上运行，但我目前持悲观态度。

这只是过于简化了，但我担心争论生物生命控制未来有点像养马人在福特 T 型车普及前十年争论马匹会胜过汽车。他们可以强调马匹通过育种变得有多快和多听话。但最终现实与他们的观点没有关系。

最后，如果您接受上述所有论点，但仍然认为计算生命在长期内不会控制星际，我怀疑您认为人类对抗 AGI/仿真人类将阻止其发生，或者计算生命是不可能的。我对这两个观点都不太信服，但其中的原因对这篇文章来说讨论起来太长了，而且在其他地方也有更详细的介绍。

总之，我喜欢 Viriditas 的愿景，但我认为人类目前最有可能的轨迹并不涉及由生物生命控制长期未来。这篇文章是一个粗略的尝试，概述了我认为的这一点以及我的观点可能如何改变，因此我再次敦促读者批判性地看待它们。如果您认为我的论点有说服力，我也想强调，我认为由计算生命控制的未来可以从美好到可怕（例如涉及灭绝与我们价值观相似的任何有生命的事物），影响这一结果似乎很重要。

后续：我和Elliot之间的对话

Elliot 的前言：

首先，我想感谢 Stephen 抽出时间来阅读我的文章，并深入探讨了论点的不同部分。撰写《Viriditas》这类文章的主要目的之一是激发有建设性的讨论，探讨我们想要建立的未来。这种批判性的分析是一种有价值的贡献，可以带来有趣的澄清、共识和分歧。

关于叙事和未来：我们共同协调的叙事对技术进步的路径有多大影响？

Elliot Hershberg（以下简称EH）：这是我论述的一个非常核心的部分，也是我写作的目标。虽然尤瓦尔·赫拉利（Yuval Harari）在他对人类历史的高层次分析中有时会被批评为讲得过于宏观，但他的核心论点确实与我产生了共鸣：我们这个物种——人类——是围绕着故事组织起来的。

历史有许多共通的教训。它教我们一切都在变化，同时也教我们许多我们日常生活的重要方面都是建立在过去做出的相当偶然的选择之上的。我们今天所做出的选择将对未来几代人产生同样的影响。技术也是如此。一个例子是选择把如此多的资本和智力资源投入到计算机（包括硬件和软件）的发展中。

在过去的 70 年，计算机技术这一领域吸引了许多世界上最杰出的科学家和大量的投资。很难确定为什么，因为答案可能是多方面的：Peter Thiel 认为这在一定程度上是因为我们对“原子世界”的法规监管和技术停滞，计算机也是一种可以快速取得进展的科学领域。我认为这种技术路径的一个重要组成部分也是叙事（storytelling）。一旦一些关键的基础设施就位，个人电脑需要像史蒂夫·乔布斯这样的有远见的人，才能从业余爱好者的世界过渡到普通人能用上的消费品。

这一转变带来了巨大的影响，催生了全新的市场。没有它，我们不可能出现互联网、移动互联网或云计算的转变。这里有一个我非常认同的观点：很容易想象一个反事实的历史，即我们根本没有把这么多的注意力放在计算机上，而是探索其他技术。我们碰巧生活在一个遵循这种特定的创新路径的世界中（计算机主宰一切）。

我认为，这种对历史的思考给了我们很多动力。这意味着我们可以认真思考我们想要追求的特定方向，而不是纯粹地被束缚在特定的道路上（路径依赖），仅仅因为它们是以前做过的。

我认为我们正处在一个有趣的历史十字路口：对于我们应该如何利用我们所创造的令人难以置信的计算能力，有很多争论。我们是否应该将大部分时间和资本用于人工智能、虚拟现实、Web3和其他纯粹的数字追求？我认为，我们应该把计算作为一个强大的工具来解决物理世界中的具体问题：治疗疾病，学习如何创造新的材料和结构，以及去探索太空。

我认为强调生物学（特别是加速计算）的绝对巨大的生成潜力来解决一些根本性问题也非常重要。在 Viriditas 这篇文章中，我在部分论述中提出了这个观点，认为我们需要记住这一点。这是一个很强的个人偏见：我认为我们离能够制造出甚至类似于细胞具有的能源效率、耐久性、适应性和精确操纵物质的能力的系统还有很长的路要走。

Stephen Malina（以下简称SM）：首先，我同意人类进步严重依赖于叙事和故事。我也同意，计算领域的投入和进步并非命中注定。特别地，我认为摩尔定律是一个卓越的叙事，它在整个行业发展和历史进程中实现了惊人的协调作用。

我还要进一步说，现在生物学/生物技术主要依赖于糟糕的叙事。虽然消除和治愈疾病是人类应该无比自豪的惊人成就，但现实情况是，这听起来更像是一种消极的愿景。为了使生物技术真正成为社会叙事的核心，我们需要一个积极的愿景，即在消除所有疾病后，我们将创造和做些什么才是更重要的。这就是我喜欢你的《Viriditas》文章的原因，即使我对其中的观点并不完全认同。

不过，我认为我们在未来道路的可塑性上可能有一些分歧。在我看来，数字技术具有某些核心优势，如果两者达到同等水平，生物技术将难以跟上。忠实地复制数据，和基质与功能的解耦（decoupling of substrate and function）是我认为数字技术和人工智能具有的两个优势的例子。

现在公正地说，你最后提出的重要且有趣的观点是，目前生物生命在操控物质和创造智能方面处于领先地位。我同意这一点，但（根据我们的对话）认为我们在数字智能（AI）正在缩小这一差距的程度上存在分歧。

我可以想象你对上述观点的另一个反驳是，我提到的优势并不是与生俱来的的，而是更大的投资的结果。也许在未来，我们可以找出如何直接在生物智能之间传递记忆的方法，制作真正的个体 “副本” ，保护生命免受太空（严酷环境）的摧残等等。

正如我在最初的帖子中提到的那样，我想相信这是可能的，但我觉得目前的生命科学生态系统在大多数情况下已经有了一些意识形态上的先入为主，使其无法真正针对我认为在重要的时间尺度上跟上数字生命所需的各种东西。这把事情转了一圈，因为这突显了叙事和转变当前叙事的重要性。

EH：这个讨论起来很有意思。听起来我们认为叙事对于未来发展的重要性是有一致共识的。我们俩观点的主要差异，似乎在于我们对计算在未来叙事当中重要性的相信程度。

让我们把雷-库兹韦尔（Ray Kurzweil）的奇点论（Singularity）作为数字技术潜力的最极端案例。在他看来，计算将继续无限期地指数化扩展。随着这种情况的发生，各种可能性实际上是无法想象的——因此奇点，意味着事件视界。完美地模拟生物学、AGI、纳米技术，你随便举例，都会由计算来实现。

这个观点有一部分我同意，也有一部分我不赞同。我是一名计算机科学家，目前从事计算生物学（computational biology）研究。我非常看重通用图灵机（Universal Turing Machines）的能力，甚至像沃尔夫拉姆（Wolfram）、库兹韦尔（Kurzweil）和其他人一样，感同身受宇宙本身从根本上就是计算的概念（universe itself is fundamentally computational）。我认为计算是自然科学最强大的工具之一。这就是为什么我选择成为一个计算生物学家!

那么我在哪些方面对于计算生命而不是生物进步这个观点有根本的分歧呢？当我看到我们已经拥有的最好的硬件和软件时，我仍然发现它们相对于生物来说非常低效。让我们来看一个具体的例子。来自 OpenAI 的 GPT-3。这些模型是通过熔化巨大机房中数千个 GPU 的核心来训练的！如果没有任何折扣，在AWS 上训练 GPT-3 真的会花费 1200 万美元。

想想看！即使是这些看起来像魔法一样的模型，也归结为吸收大量的数据，并使用编程 2.0 技术（使用 differential programming 从数据中学习编程而不是从指定规则当中 ）和大量的硬件。我们由最聪明的科学家构建的最先进的模型只是一组静态权重，需要服务器房间来训练。

我甚至不会把机器算力与人类大脑的效率进行比较，这已经是老生常谈了！即使是原核单细胞生物，相对于机器计算，也能做到大量高效和紧凑的计算。

以上提到的，单纯只是在核算进行计算的效率。当考虑到编程物质（programming matters）的能力时，对比就更加鲜明了。引用斯坦福大学合成生物学教授德鲁-恩迪（Drew Endy）的话，生物学“是一种遍布地球的材料，大部分情况下都是如此，无论它在哪里，它都能收集当地的材料和能量，并制造自己的副本。”

它可以编码生产任意形状的能力（encode the ability to produce arbitrary shapes），并且能够达到原子级的精度。再次反思我们目前的工业制造技术，似乎我们离与生物本身制造的能力，还有难以置信的距离。

因此，一言以蔽之。我认为我们对比特世界的叙事过分夸大了它未来改变物理世界的潜力，而我们对生物技术的叙事则严重低估了生命系统已经在做的事情。

SM：我想谈谈你关于“效率”的观点，因为我怀疑这不是我们分歧的核心。

总结一下我的观点：你可能看的是静态快照，而不是时间动态的视角。就在前几天，有人分享了如何通过使用各种技巧和算法改进，只花费 50 万美元就可以训练出 GPT3 。在不到2年半的时间里，训练成本降低了 24 倍。更一般地说，训练一个 AI 系统达到给定性能水平的成本历史上一直急剧下降。

对我来说，这突出了快速反馈循环（fast feedback loops）给数字系统带来的优势，相比之下（当前的）生物技术发展则相形见绌。有一个想法并快速测试它的能力可以实现快速改进，然后可以被其他人所利用。除此之外，AI 系统比动物，尤其是人类更容易被戳（poked）、捅（prodded）和切除（ablated）。由于这些因素，我预计 AI（包括效率）的进步将超过生物技术的进步速度，除非我们能消除后者的瓶颈，比如如何安全地在人类身上进行测试。

范阳注：此处可以延伸阅读《AI 的未来：自组装、自然启发、和生物融合》

你可能会回答说（正如你文章里所写的那样）生物学工具有自己令人印象深刻的成本下降曲线。不过，我认为这个类比不是很站得住脚。虽然基因测序/基因合成成本的进步令人印象深刻，并推动了生命科学的惊人进步，但生物技术应用的成本似乎主要受到相关生物体测试的瓶颈限制（bottlenecked on testing in the relevant organisms）。

我可以想象这可能对于简单的生物体也遵循类似的曲线（所以也许对于生物制造 biomanufacturing 的乐观是有理有据的），但对于针对人类的治疗药物开发，临床试验瓶颈越来越严重了。

我想在这里说的另一点是，假设为了和人类达到一样的影响力，人工智能系统必须在每个特性方面都达到与人类同等水平，这不是一个靠谱的论述。对我来说，这似乎类似于一个假设的“机器飞行”怀疑论者声称，在我们找到使飞机像鸟类飞行一样轻盈和灵活的方法之前，我们不能拥有飞机这项技术。

就你的论点而言，我认为将智能与人类的类比将我们引入歧途，因为它将训练视为与人类培养（human development）相类似。这个类比忽略了这样一个事实：一旦我训练了一次 GPT3，我就可以廉价地复制它 1000 次，然后用只是训练它的成本的一小部分来部署利用它。这两者直接的比较会将我们引入歧途。

综上所述，我对你关于编程物质（programming matter）的论点更认同。到目前为止，人工智能在原子领域还没有特别大的影响。虽然我相信机器人可能最终会迎来它的 ImageNet 时刻，但我同意目前还没有证据表明人工智能能够像生物一样通过操纵或设计材料/分子/生物体来影响物理世界。类似于我上面的论点，我怀疑这种对当前差距的关注可能忽略了人工智能系统在长期内可能拥有的优势，但我没有证据来令人信服地争辩这一点。

回到更高层次的观点，我同意我们对生物的叙事低估了它的力量和能力。我怀疑我们在人工智能如果继续以目前的速度发展，能够多快超越生物目前的能力这一问题上有一个难以解决的分歧，但我怀疑我们通过反复争论能否解决这一核心问题。我认为如果我们想要这样做，最好的方法是让我们两个人都提出在两个领域中比对方更快/更慢的进展的迹象，并看看我们是否真的对它们的可能性有分歧。

然后过渡到讨论的下一部分，我们可能存在分歧的另一个地方是相对更实际的。我认为人类目前缺乏一个利用生物的能力来影响我们未来轨迹的乐观愿景。大多数人对生物技术进步持怀疑态度，甚至许多生命科学研究人员似乎也对过多改变人类或生物圈持怀疑态度。

与人工智能形成对比，很大一部分人工智能研究人员似乎已经团结在一个赞扬快速变革进步的叙事周围（范阳注：比如在10年内实现 AGI），而我们对生物技术进步的叙事似乎过于关注一个限制性的范式，即生物技术成就的顶峰是将人类恢复到“健康”的状态（returning humans to a “healthy” state）。

因此，作为我们下一个讨论话题，我想提出一个问题，即你是否同意我对生命科学中当前叙事状态的（过于概括的）评估，如果是这样，你如何看待塑造/影响它（假设你认为这是一件好事）的前景和策略。

EH：我同意，鉴于目前人工智能突破的速度，现在怀疑人工智能进步听起来有点不合群。人工智能进步真的令人印象深刻！我写《Viriditas》的观点是，即使 AI 很厉害，我依然没有看到所有这些技术产生人们真正想要的未来。我认为将数字世界的突破转化到解决物理世界中的问题将是极其困难的。在数字世界中继续取得进步是很重要的，但我相当坚信生物技术是实现物质丰富（physical abundance）的未来最直接途径之一。

我同意你对生物技术这个领域内部缺乏好的叙事的总体分析。目前，生物技术在很大程度上与生物制药同义。我写《Viriditas》的部分动机是为了帮助这一点——作为生物技术专家，我们需要更大胆地思考！我们正在开发的这种技术可以产生行星规模的影响！

SM：

“我认为将数字世界的突破转化到解决物理世界中的问题将是极其困难的。”

——我同意这在目前看起来很有可能，而且做得很不好！这也是我从事我所做的工作的部分原因，但这有点说远了。

“ 我们正在开发的这种技术可以产生行星规模的影响！”

——我同意这一点，尽管我不太确定除了改变叙事之外还有什么策略可以推动它。感觉现在我们离实现生物技术的普世价值还很遥远。前沿的生物技术主要是由一小群人完成的，而且要让它做到一些基本的事情也不容易。

关于有前景的发展方向的简短跟进

SM：在之前的对话的基础上，我想要讨论的一个方向是，叙事改变是什么样子的，以及可能在近期到中期从中产生什么样的进步。在我看来，创造我们似乎都想要的未来的一个被低估的组成部分，是让生物技术工具箱达到一个人们可以在学术环境之外玩转生物技术的地步。

“Getting the biology toolkit to a place where people can hack on biology outside of the academic setting.” 

我有一种可能异端的信念，那就是当一项技术变得足够便宜可以随意摆弄，而且循环时间足够快可以进行大量测试时，就会解锁很多创新。生物学还没有达到这一步，但我相信生物可以（对于许多领域）在未来 10 年内通过研究人员的共同努力实现。但这只有在更多的研究关注简化、降低成本和提高核心工具可用性的情况下才有可能发生。

我最近最喜欢的例子之一是这篇关于用解旋酶替代 PCR 中热循环的论文。我听说这可能还很不容易使用，但是让 PCR 更容易运行的想法是我想看到的那种进步的一个绝佳例子。

你觉得这个观点如何？你对如何推动这个未来的进步有其他想法吗？

EH：这是一个非常重要的观点，我认为我同意你对改进工具的强调。这是我最近写的一篇名为《原子是本地化的》的文章的部分观点，我在文章中主张对于生物技术更多地使用本地化的工具和基础设施，使轻量灵活的工具改进和去中心化生产成为可能。你引用的那篇论文是一个很好的例子，它展示了如何将我们基础工具设计得更加便携和有适应性（portable and resilient）。

我认为这就是我们需要重新聚焦生物技术的价值的原因，以及这种特殊类型的生物技术在复合科技进步下可能以非常有趣的方式重塑世界。这种非常个性化的生物工具箱 very personal bio-toolbox（或叫做“个人生物制造工具”Personal Biomaker）可以从根本上改变医疗医药和大部分工业制造。改变叙事的一部分是要勾勒出辽阔的愿景，但我们也需要早期取得成功的先例，让生物技术对普通人更加个性化和人性化。

范阳注：延伸阅读：

德鲁·恩迪：工业化生物学是一种倒退 | 合成生物的应许之地

你还对这种转变有什么特别令人兴奋的例子吗？

SM：是的，我很喜欢你最近的文章！

在其他例子方面，我认为我们如何看待医疗技术和改造我们人类自己的生物特性（engineering our own biology）是一个可以取得巨大进步的领域，尽管非技术性的障碍可能比生物制造更大。除了或者说是作为你的抗体制造者（your idea for an antibody maker）的想法的补充，我一直在探索的一个还很粗糙的思路是：真正试图让人们掌控自己的生物特性会是什么样子？

例如，是否有可能开发出非常安全（用于测试）的治疗平台，并结合更好地实时监测它们的效果的技术，以便人们可以信任它们用它们进行实验？这完全是假设性的，但想象一下最终的下一代基因治疗，你可以在低剂量下进行测试，通过光感或其他非侵入性机制迅速停用，并结合非侵入性或微侵入性 ‘组学’和激素监测。一方面，这听起来很可怕，很容易立即想到所有可能出错的方式，但它在哲学上似乎与控制生物学（包括人类自己的）相一致。

除此之外，我也是 Arye Lipman 在这里讨论的关于工程化我们周围的生物学的美学和相关理念的忠实粉丝。

范阳注：延伸阅读：https://arye.substack.com/p/set-biotech-free-

也许最终 “抗体打印机” 可以是一种植物为载体或者我的肠道里的一种微生物为载体！或者作为一个更近期的创业公司的例子，Neoplants 这家公司在做的！

范阳注：Neoplants 是一种经过基因编辑的能够从空气中转化甲醛、苯等有害物质并利用它们生长的植物技术。

Neoplants概念图

除了你在你的文章中概述的那些之外，你还有没有想过其他一些早期的成果？

EH：是的，这是一个非常有趣的观点。我一直在思考的一个问题是，我们在实验室里能做的所有惊人的事情，和对人类健康和创新的产品的实际影响之间存在着明显的脱节。Matt Herper 曾经写过一篇关于临床试验基础设施瓶颈的很好的文章，Samuel Rodriques 也谈到了生物技术的开发太过于缓慢的问题。

看起来我们确实需要新的方法来思考药物开发临床试验的方式。看起来商业上目前有一些低垂的果实——削减不断上升的临床试验成本，更好的预测模型来提高前期试验成功率，改善生物技术的经济激励/融资结构——以及我们可以采取更有创意的技术方法。

我认为这个瓶颈——对于生物医药和合成生物学——以及你之前提到的关于生物技术缺乏远景大局观的情绪，都是我们需要沿着这两个轴进行改进的地方。

SM：同意你以上关于生物医药可以改进的地方的所有观点。

原文：Dialogue on Viriditas，作者：Stephen Malina，发表日期：2023年1月11日

本文来自微信公众号：范阳 （ID：beingmorehuman），作者：范阳

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