Ricordo ancora che a @Zuzalu_city 2023 c'era questa situazione peculiare: Da un lato del porto c'era una conferenza sull'AI, e l'atmosfera era che l'AI ci distruggerà tutti. Dall'altro lato del porto stavo organizzando una conferenza sull'estensione della vita sotto l'ombrello di @vitadao e l'atmosfera era: ce la faremo tutti e vivremo molto a lungo. Un piccolo enigma. È interessante come la narrativa sia cambiata in "vivremo tutti molto a lungo perché l'AI accelererà la biotecnologia". Non sono sicuro di essere d'accordo con questo, ma sembra che questa sia l'aria. Detto ciò, i principali ostacoli per l'AI nell'accelerare i progressi nella biologia dell'invecchiamento sono: 1.) Non abbiamo dataset utili su larga scala per addestrare le AI. Presso @TTIScience stiamo costruendo nuovi strumenti e dataset evolutivi ed embrionali su larga scala per apprendere i segreti del ringiovanimento dalla natura. Ma sono necessari anche altri dataset, specialmente quelli umani. 2.) Molti ostacoli sono normativi; @JackScannell13 ha riflettuto su questo in modo piuttosto approfondito e @RuxandraTeslo ha recentemente scritto un buon articolo al riguardo. E è discutibile quanto sia utile l'AI in questo contesto. Attualmente, in media, otteniamo circa 50 farmaci approvati dalla FDA all'anno. Se l'AI è davvero la panacea, dovremmo vedere il doppio di quella quantità all'anno nei prossimi 5 anni, e ben oltre i mille nei prossimi 10 anni. Sarà facile da monitorare.