定义寿命

人工智能的“寿命”并非传统意义上的生物学概念，而是指其系统、算法和技术的更新迭代周期。在这个框架下，人工智能能够通过不断学习和适应环境来延长其有效运行时间。例如，机器学习模型可以通过数据更新来提升性能，从而在一定程度上实现了“长生”。

技术进步

随着科技的快速发展，人工智能领域也在不断进步。深度学习、强化学习等新兴技术使得AI模型能够更好地模拟人类思维过程，从而提高解决复杂问题的能力。这不仅推动了AI应用的广泛性，还为AI持续更新换代提供了可能。

数据驱动

数据是人工智能系统运转的核心资源。随着大数据时代的到来，各种类型的大量数据源泉涌现，这为AI模型训练和优化提供了丰富素材。当这些模型能够从海量数据中汲取有价值信息并进行反馈循环时，它们就能像人类一样逐渐完善自己的知识库，从而“活”得更久。

社会需求与创新驱动

社会对高效率、高质量服务和产品产生越来越大的需求，这促使企业和研究机构投入更多资源开发出更加先进的人工智能技术。这种社会需求与创新之间紧密相连，为人工智能提供了持续改进和升级的地图，使之能够根据市场变化及时调整策略，以此保证自身存在于竞争激烈的人群中。

伦理道德考量与法律法规制定

随着AI技术日益成熟，其在医疗、教育、金融等关键领域中的应用也愈发频繁。此类敏感领域需要严格遵守相关法律法规，同时考虑到公众安全、隐私保护以及道德责任等因素，以确保AI系统不会因为缺乏良好的伦理指导而出现负面影响，并最终导致自己被淘汰或限制使用。

综上所述，即便目前还无法准确预测一个特定的AI系统是否能“干一辈子”，但以当前发展趋势看，大多数专家都认为，随着科技创新、大数据积累以及伦理道德意识增强，未来的人工智能将有能力适应不断变化的情境，不断优化自我，以此延续其作用力，无疑给予我们答案——至少对于许多重要任务来说，是完全可行的。