人工智能被寄予了越来越多的期待，甚至有人相信，未来的AI技术将强大到足以治愈癌症，以至于今天的健康风险不再值得担忧。美国数据分析公司Palantir的首席技术官夏姆·桑卡尔（Shyam Sankar）近日声称，一些人工智能研究人员已经开始吸烟，以此表达他们对AI未来医疗突破的坚定信心。这一说法迅速引发关注，也将硅谷对人工智能的狂热期待，以及技术乐观主义可能带来的风险，再次推到了公众面前。

桑卡尔是在美国哥伦比亚广播公司（CBS）新闻节目《面对国家》（Face the Nation）的一次采访中谈及此事的。他表示，一些AI研究人员相信，人工智能最终将能够治愈癌症，因此开始吸烟，以此向身边的人表明自己对这项技术的信任程度。

桑卡尔转述了这些人的想法：“我如此相信AI，相信它最终能够治愈癌症，所以我愿意把所有筹码都押上。”在他看来，吸烟成为一种象征性的行为，仿佛是在向同行展示，他们对人工智能未来能力的信心已经达到不留后路的程度。

不过，桑卡尔并没有透露这些研究人员的具体身份，也没有提供证据证明这种现象究竟有多普遍。因此，目前还无法判断这到底是硅谷某个小圈子里的真实趋势，还是被夸大传播的个别案例。

桑卡尔提出这一说法，并不是为了赞扬这些研究人员的行为，而是借此批评硅谷部分人士对人工智能近乎宗教式的信仰。他认为，一些技术从业者对通用人工智能（AGI）的期待，已经超出了对一项新技术的正常乐观，开始呈现出某种非理性的社会心理现象。

在采访中，桑卡尔引用了法国哲学家布莱兹·帕斯卡有关人类内心存在“上帝形状的空缺”的观点。他认为，部分硅谷人士将对人工智能的信仰填补了这一精神空缺，把未来的AGI视为一种能够解决人类根本问题的力量。

他将这种现象形容为“机器之神”。在桑卡尔看来，一些人不仅相信人工智能能够显著改善生产力和科学研究，还开始将其视为解决疾病、衰老乃至其他重大社会问题的终极手段。这种信念可能使他们低估现实世界中的风险，并对技术真正能够实现的目标产生不切实际的预期。

桑卡尔进一步将其描述为一种“集体性的精神错乱”和“社会性妄想”。他的批评并不局限于AI乐观主义者，也涉及部分对人工智能潜在危险持极端悲观态度的人士。在他看来，无论是认为AGI将解决所有问题，还是认为它必然导致灾难，都可能在缺乏充分证据的情况下，将对未来的判断推向极端。

对于吸烟现象本身，近年来确实有一些报道指出，硅谷部分创业者、工程师和投资人正在重新接受这种过去被科技行业许多人视为不健康的生活方式。

这与硅谷近年来盛行的健康优化文化形成了鲜明反差。此前，一些科技企业创始人热衷于追踪睡眠、监测血液指标、进行冷水浴，并尝试各种旨在延长健康寿命的生活方式和干预手段。如今，部分技术圈人士却开始将香烟视为一种社交工具，甚至用来塑造更加随意、不那么精致的个人形象。

对于其中一些人而言，吸烟可能只是为了在办公室或社交场合创造交流机会。与正式会议相比，一起到室外抽烟更容易展开非正式交谈，有时也有助于建立人际关系。另一些人则认为，吸烟能够让自己看起来不那么像典型的科技创业者。

但相信人工智能能够治愈癌症，也可能成为其中一部分人接受吸烟的理由。

人工智能可穿戴设备创业公司Friend的创始人阿维·希夫曼（Avi Schiffmann）此前就曾表达过类似看法。他曾表示，等到人们真正患上肺癌时，人工智能机器人应该已经能够治愈这种疾病。

这种想法反映出一种颇具争议的未来主义逻辑：如果人工智能将在未来几年或几十年内彻底改变医学，那么今天采取某些有害行为所带来的长期后果，似乎就可能被未来的技术进步抵消。

然而，这种推理存在明显问题。即使人工智能未来能够帮助科学家开发出更有效的癌症治疗方法，也不意味着吸烟造成的健康风险会随之消失。吸烟不仅与肺癌有关，还会增加多种其他癌症的风险，并可能导致心血管疾病、中风和慢性肺部疾病。

此外，从发现一种潜在治疗方法，到证明其安全有效，再到最终获得批准并广泛应用，往往需要经历漫长的研究和临床试验过程。人工智能可以帮助研究人员分析数据、寻找候选药物或设计实验，但这些能力并不能直接替代医学验证。

即使未来出现能够显著改善某些癌症治疗效果的AI技术，也无法保证所有癌症都能被治愈，更不能保证治疗能够在每个人需要时及时出现。不同癌症在生物学机制、病程发展和治疗反应方面存在巨大差异，医学突破通常需要经过长期积累，而不是仅凭计算能力的提升就能立即实现。

更重要的是，吸烟造成的健康损害并不局限于癌症。长期吸烟会增加冠心病、中风、慢性阻塞性肺疾病等多种疾病的风险，而这些疾病并不会因为未来的癌症治疗取得进步就自动得到解决。

因此，把对未来AI医疗突破的信心当作忽视当前健康风险的理由，并没有可靠的科学依据。

围绕人工智能的争论，也正在呈现出越来越明显的两极化。一部分人认为，先进AI将极大加快科学发现的速度，推动药物研发、疾病诊断和个性化治疗取得突破；另一部分人则担心，随着AI系统能力不断增强，人类可能失去对某些关键技术的控制，甚至面临严重的社会和安全风险。

这种分歧在硅谷尤为突出。一些研究人员和企业高管对AGI抱有极高期待，认为它可能在未来解决人类长期无法攻克的难题；另一些人则警告，能力迅速增强的AI系统可能带来难以预测的危险。

有趣的是，这两种看似相反的观点，有时会导向相似的行为逻辑。如果一个人坚信AI将迅速解决癌症、衰老等问题，就可能认为没有必要过分担忧今天的健康风险；如果另一个人认为先进AI最终可能毁灭人类，也可能认为长期健康规划已经失去意义。

无论哪一种想法，都可能让人忽视现实生活中仍然存在的选择和责任。

不过，人工智能在医学领域的潜力并非完全建立在幻想之上。研究人员已经在探索利用AI分析生物学数据、识别潜在药物靶点、设计候选分子以及加快部分研究流程。AI生成的药物候选方案也开始进入实验验证阶段。

但从发现候选分子到开发出真正有效的药物，仍然存在很长的道路。实验室中的初步结果并不等于人体治疗效果，某些生物标志物发生变化，也不意味着患者一定能够延长寿命或改善健康状况。

因此，科学界对AI医学应用的合理期待，应当建立在可重复的实验结果、严格的临床试验和可靠的安全性评估之上，而不是预先认定未来的技术一定能够消除今天的风险。

桑卡尔的言论也揭示了当前人工智能产业面临的一个更深层问题：当一项技术被赋予过多超出其现有能力的期待时，人们可能不再根据实际证据评估它，而是开始围绕它建立一种完整的信仰体系。

在这种情况下，技术进步本身反而可能成为忽视现实问题的借口。人们不再问某项治疗是否已经得到验证，而是相信未来一定会出现解决方案；不再认真衡量今天的风险，而是认为未来的科技足以弥补现在的选择。

人工智能确实有可能改变医学研究，并帮助科学家开发更有效的治疗手段。但这种可能性与“癌症终将被治愈”之间仍存在巨大的不确定性，更不能成为吸烟合理化的依据。

截至目前，桑卡尔所描述的吸烟现象究竟涉及多少AI研究人员，仍然缺乏独立证据。可以确定的是，围绕人工智能的讨论已经不再局限于模型性能、商业价值和技术安全，也开始触及人们如何理解未来、如何面对不确定性，以及是否会因为对技术的过度信任而改变现实生活中的行为。

人工智能或许能够在未来帮助人类攻克更多疾病，但在相关突破真正得到验证之前，依靠尚未实现的医疗承诺来承担已知的健康风险，显然不是一种有科学依据的选择。