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今、私の見方はこうです。できるだけ長く慢性疾患を遠ざけ、できるだけ健康を維持し、できるだけゲームに留まるというものです。もしそれが無駄だったとしても、10年後、私が60代前半になったとき、誰かがやってきて「ピーター、あなたがやってきたことはすべて全く不要でした。一日中チートスを食べてマルガリータを飲んでいても良かったんです。あなたを再び20歳にする薬を持っていますよ」と言われても、私は後悔しないでしょう。
「気にしない、自分がやってきたことを本当に嬉しく思う」と言うでしょう。でも、もし「マルガリータを一日中飲み、運動はせず、運動薬が登場するのを待つ」というバスケットに賭けていたのに、それが結局来なかったら、後悔するでしょうね。
また、私たちは受け入れなければならないと思います。私のお気に入りの思考実験の一つで、数週間前に友人と話していたものですが、現代の人類の歴史だけを考えてみましょう。ホモ・サピエンス以前のすべてを忘れて、25万年前、20万年前、15万年前と5万年単位で遡り、1万年前、5千年前、2500年前、1000年前に至るまで。そして、それぞれの時点で未来を予測してもらうとします。もちろん、それまでに起きたすべてを見せた上での話です。
ほとんどの時点では、彼らは自分たちの周囲以外のことを知らないので、「未来？」と言うでしょう。「あ、時代を遡りすぎたね」という感じです。想像することは不可能でしょう。なぜなら、その25万年間の変化のペースはほとんどゼロだったからです。
そして5000年前に農業が生まれ、数百年前に産業革命が起こります。本格的に第一次産業革命が始まり、大きなステップ関数の変化が起きるようになります。しかし、100年前に遡っても、「黄金の20年代」で生活は最高だと思われていた時代で、誰も大恐慌が来るとは知らず、どんな技術が来るかも知りませんでした。
私たちは何も予測できませんでした。40年前に遡っても、今日私たちがやっていることを予測できた人はいないでしょう。レイ・カーツワイルは成功しましたが、彼は何を予測したのでしょうか？ おそらくほぼすべてです。保守的に見ても60〜70％の精度で、これはすごいことです。基準となる精度はゼロなのに。保守的でなければ、2020年代までの相当量の正確な予測をし、人工汎用知能（AGI）の到来を、具体的に2029年と予測した唯一の人物でした。
今では、彼は保守的すぎたのかもしれず、AGIは2027年までに到来するという議論があります。2000年代初頭、多くのAI専門家に質問したところ、ほとんど全員がレイは狂人だと言い、約半数は「AGIは決して作れない」と言い、残りは「2100年か2070年頃」と言っていました。しかし5年ごとに質問するたびに、皆がレイ・カーツワイルの元の予測に近づいていきました。
彼は魔法を使っているわけではありません。先ほど興味深いことを言いましたね。25万年前から始まって12.5万年、5万年というように、進歩は指数関数的に速くなると。人類と動物の歴史、地質学的歴史のすべての出来事をプロットすると、同じ対数スケールに非常に密接に集まり、2045年あたりで線が垂直になります。
私が予測するとき（これは私のではなく、より賢い人々の言葉を借りているだけですが）、2030年代にほぼすべての種類の病気に対して進展が得られる可能性があるというのは、子供の願望思考ではありません。精神的には私は平均的な子供よりも劣っているかもしれませんが、これは世界の漸進的な理解と操作に基づいて避けられないことです。
正確な知識がなくても、これは最も正確な予測タイプです。指数関数的な進歩に沿っているからです。悲観的に見ても、私たちは物事が今までよりも大幅に進歩しないと推定していることになります。計算能力は簡単な例です。2020年代初めには「ムーアの法則は終わった」と言われていましたが、AIはそのペースを上げ、ムーアの法則をはるかに上回るペースで、まさにレイ・カーツワイルが最初に形式化した軌道に乗っています。
私が「老化を撃退し、病気を撃退する」というクレイジーなことを言うのは、1930年代の大恐慌時代の人に「2020年代にはマクドナルドで時給16ドル稼げて、アメリカでは最も貧しい人々が最も太っている」と言うようなものです。彼らは「頭がおかしい」と言うでしょう。「いや、本当だよ。私は未来からきたんだ、本当だよ」と言っても。
「あなたは何の仕事をしているの？」と1930年代の人にあなたの仕事を説明しようとしたら想像してみてください。「えーと、ソーシャルメディアです」と言うと、「それは何？」となり、「ああ、どう説明したらいいのか…」となるでしょう。私たちはまだ同じ物理的世界で働いていて、本当に同じ人間ですが、「ああ、こんなに良くなるわけがない、すべての病気が根絶される」と考えるとき、「最後にコレラ患者を治療したのはいつですか？」現代の西洋世界でまだコレラはありますか？
そうですね、ここが私がそれほど楽観的でない、いや、確信が持てないところです。はっきりさせておきたいのは、これらすべてについて私は間違っているかもしれません。でも議論のためにいうと、私の楽観主義は計算速度などについてあなたの言ったことすべてに同意しているわけではありません。
生物学の操作に関しては、特定のことが真実である必要があると思います。バカバカしい例を挙げます。10年後に、フライパンに入れて焼かれた卵の白身が白くなったものを再び透明にする技術ができると信じますか？
絶対にできると思います。なぜそう思うかというと、GoogleのDeep Mindプロジェクトが昨年タンパク質折りたたみをマスターし、今年初めには主要な製薬会社との最初のオープン契約を結びました。それはノーベル賞も授与された素晴らしい問題ですが、非常に異なる問題です。エントロピーが逆転を許すかどうか確信がありません。
DeepMindがやったことは、アミノ酸配列からタンパク質の構造と折りたたみを予測できることは素晴らしいですが、タンパク質が折りたたまれた後（卵が透明から白に変わる理由）、それをどうやって元に戻すのでしょうか？
工業的に設計された酵素を通じてです。私たちにはそれを設計する脳力がありませんが、2030年代にはAIがそれに対して滑稽なほど強力になるでしょう。私たちは自分たちを非常に複雑だと思っていますが、AIはすでに関連する多くの方法で私たちよりもはるかに賢く、すぐに私たちが概念化するのが難しい程度にはるかに賢くなるでしょう。
簡単な例えで言えば、あなたの家の中では一年中軽い夏の日のような季節だけが存在する理由を、あなたの犬に説明することを想像してみてください。ピーターは季節が何かを知りません。そのコミュニケーション能力はジェスチャーと感情だけで、名前と「座れ」など数個のことしか知りません。説明することは不可能です。
AIは、これまで私たちを間違って導いたことのない単純な方程式によって予測されているように、10年後にはおそらく私たちが犬よりも賢いのと同じくらい、何桁も賢くなるでしょう。願望や希望のように聞こえるかもしれませんが、間違いなくコメントの多くは「この男はバカだ、狂人だ」となるでしょう。フェアプレーです。
彼らは私を見て「ピーター、あなたはとても悲観的だ、どうしてそんなに悲観的なのか？」と言うかもしれません。あるいは、悲観的ではなく、どうしてもっと楽観的になれないのかと。
いずれにせよ、私たちが解決しようとしている問題への解決策は、それを解決しようと選択した場合、知性のシステムにとっては言ってみれば平凡なものになる可能性があります。彼らは人間の生物学の再構築よりもはるかに複雑な問題に取り組むことになるでしょう。
私にとっては、生の計算能力と特定のエネルギー入力で望むどんな形も操作できる生の理解がそこにあれば、唯一の疑問は「私たちはそれをやろうとするかどうか」です。それが私がインセンティブと制約の問題に戻る理由です。
先進的な薬理学や遺伝子工学などの開発における最大のハードルは、規制の性質にあります。FDAなど、すべてが5〜10年遅れていて、それは最悪ですが、AIがこれらの問題に十分に取り組む時間があれば、リリースされる候補薬は信じられない記録で試験を通過するでしょう。
なぜなら、あまり優れていないAIでも、十分に良いからです。AIは、プロセスの最初のステップである「分子は何か」という部分で素晴らしい仕事をするでしょう。現在は試行錯誤、総当たり、非常に苦痛です。もう違います。Alpha Foldがそれを変えました。
AIはINDを持った後、フェーズ1試験を合理化するでしょうか？ いいえ、全く合理化しませんが、それを一気に通過します。フェーズ1を通過し、フェーズ2を通過し、フェーズ3を通過し、市場に出ます。フェーズ2からフェーズ3まで、まだ10年かかるでしょう。
その通りです。しかし、その10年の終わりには、段階的なプロセスではなく、スーパードラッグが同時に市場に出てきます。増分はすべてAIによって事前に処理され、最後の10年は「これをやらなければならない」だけです。
あなたの例は、2014年にLiraglutideを最初の世代のGLP1として持っていたとき、Retatrideを考案するようなものです。当時すでにRetatrideの作り方を知っていましたが、お金がなかったか、他に取り組める候補薬がたくさんあったので、誰も気にしませんでした。それは興味深いですね、考えたことがありませんでした。
AIが十分に強力であれば、最初から殺し屋のような候補薬を与えてくれるでしょう。しかし、どうやってそれを知るのでしょうか？これはバカバカしい哲学的議論ですが、SemiglutideがLiraglutideより優れていることを実際に見る必要があり、SemiglutideからTzepetideへの移行で、GLP1だけでなくGIPも重要だと気づくために、実際の経験が必要だったのではないでしょうか？
はい、現在のパイプラインを見ると違います。非常に魅力的な提案ですが、シミュレーションを通じてどれだけ解明できるのか疑問です。最終的にはすべてを解明できるでしょう。
現在起こり始めている第二段階についてお話しします。第一段階はタンパク質構造だけに基づいた候補薬で、そのタンパク質構造が標的受容体に十分に折りたたまれて活性を与えるかどうかです。第二段階は、言うのはおかしいですが、計算的にまもなく解決可能になります。それは人体内のすべてのタンパク質をシミュレーションし、その候補薬が他のすべてのタンパク質とどのように相互作用するかを見て、対話的に選択基準を最適化することです。
JeeperoneことExsuaという新しい大うつ病治療薬をご存知ですか？商品名はExsuaで、SSRIだと思いますが、脳の特定の部分のセロトニン受容体だけをターゲットにしています。つまり、性欲を低下させたり食事パターンを変えたりする確率がプラセボと変わらないのです。
それさえもAIで開発されたものではなく、より選択的なターゲティングです。第2段階のアプローチでほぼ100対0のターゲティング比率を得ることができます。今、筋肉の成長だけを骨格筋だけで得たいですか？それは完全にAI駆動で可能です。
最初のフェーズ1参加者が最初の錠剤を飲むとき、彼らが「すごい、他に何か感じる？血液検査はどう？」と言う可能性はほぼ100％です。すべてが完全に正常です。なぜなら、人体内の他のすべての受容体でテストしたからです。
それには確かに障害がありますが、そう単純ではありませんが、その方向に向かっています。私が最後にしたくないのは、「AIは終わった」と考えることです。時々「AIは過大評価されている、誇大宣伝されている」と聞くことがありますが、私の見解では、「それは魔法で、明日ここにあり、私たちは決して死なない」という以外に、AIを過大宣伝することはありません。
まあ、それは数年ずれているかもしれませんが、これらすべてを計算する力とその計算を使用して人体でテストし、それに対する反復ループを得ることの力は、私にとって過小評価されるべきではありません。
もし何らかの理由で生物学が高齢者などにとって不思議なほど扱いにくいとしても、人間の脳のスキャンと脳機械インターフェース、そして心のアップロードが2040年代までに起こると思います。そうなれば、あなたの体がどうであれ問題ではなく、クラウドで生きることになります。
それについて多く考えてきましたが、好きかどうかはわかりません。
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