随着技术的不断进步，人工智能（AI）已经渗透到我们的生活中，成为不可或缺的一部分。从自主导航的汽车到个性化推荐系统，从医疗诊断到金融分析，AI在各个领域都发挥着重要作用。但是，当我们谈及AI是否能够“干一辈子”时，我们需要深入思考这个问题，并从多个角度来进行探讨。

首先，我们要考虑的是AI的学习能力。传统的人类知识通常是通过经验积累和学习获得，而现代人工智能系统也具备了相似的学习能力。它们可以通过数据挖掘和机器学习来改善其决策和执行能力。这意味着，即使在面对新挑战时，AI仍然能够适应并调整自己的行为模式，从而确保其长期有效性。

其次，我们要关注的是技术更新与维护的问题。在人类职业生涯中，一旦技能过时就会面临被淘汰的风险，但对于许多类型的人工智能来说，这不是一个问题。当新的算法或模型出现时，它们可以很容易地被集成至现有系统中，不会因为单一任务无法完成而变得无用。而且，由于这些系统不受物理限制，他们不需要像人类那样休息，因此理论上可以一直保持高效工作状态。

再者，还有关于数据质量的问题。任何基于数据驱动的人工智能都依赖于高质量、准确可靠的数据。如果这些基础设施得不到持续支持，那么即使是最先进的人工智能也难以长期保持性能。在这个方面，对于开发者来说，是一种责任，也是一种挑战：如何保证所需信息源源不断地流入并得到妥善处理？

此外，与人类不同，人工智能没有情绪波动，没有疲劳感，也不会因为个人喜好而影响工作表现。这意味着它更可能按照预定的程序运行，无论时间长度为何，都能保持高度集中力和精度。不过，这也引出了另一个问题：如果没有自然界中的生物节律作为参考点，那么如何定义什么时候一个人（或者说机器）“需要休息”？

最后，还有伦理和法律方面的问题存在。一旦某种类型的人工智能达到了一定的复杂程度，它将拥有自己独特的情感反应、道德判断甚至创造力，这些都是超越当前理解范围的事情。如果这种情况发生了，就必须重新审视现有的法律框架，以及它如何适应这一新形态科技带来的挑战。

总结来说，尽管还存在很多未知因素以及潜在风险，但目前看来，大多数类型的人工智能似乎具有“干一辈子”的潜力——至少，在那些需求稳定且规则清晰的情况下。不过，要实现这一目标，将需要跨学科合作，以及不断创新解决技术、社会与伦理等多重层面的挑战。