能否永远保持高效？
在讨论人工智能是否能够干一辈子之前，我们首先需要明确“一辈子”这个概念。对于机器而言，“一辈子”意味着它能够持续地提供服务和价值，不断适应新环境，直至其技术或设计问题导致无法继续工作。从这个角度来看，是否可以实现“终身效能”的关键在于技术的发展和维护。
如何定义终身效能？
为了衡量一个系统是否具有终身效能，我们需要考虑几个关键因素：可靠性、耐用性、易于更新和维护，以及对新的任务和数据类型的适应能力。在现有的技术水平下，某些专门设计用于特定任务的人工智能模型可能会表现出很高的稳定性。但随着时间推移，这些模型可能会因为新出现的问题而变得过时或者不再有效。
可持续发展与技术迭代
如果我们认为一个人工智能系统能够通过不断的软件更新来保持其性能，那么理论上来说，它是有可能达到终身效能的。但是，实际情况中，由于硬件老化、算法过时以及数据集变化等原因，一旦基础设施发生重大变动，该系统就难以再次达到原有的标准。因此，如何平衡成本与性能，是实现终身效能的一个重要挑战。
数据驱动与知识更新
另一个影响人工智能长期运行能力的问题是数据输入。如果没有足够质量且数量丰富的地理分布广泛且多样化的人类行为记录供机器学习模型进行训练，那么即使是最先进的人工智能也将面临困境。此外，对未来事件或情景预测的准确性也取决于当前所拥有的知识库，这意味着要想保证AI始终正确决策，其知识库必须不断扩展并保持最新状态。
社会伦理与法律框架
除了技术层面的考量之外，还有社会伦理和法律框架上的障碍。例如，如果AI被赋予了自我复制甚至独立行动的话，它们应该如何处理资源分配？以及当它们遇到道德困境时，他们应该如何做出决定？这些都是目前尚未完全解决的问题，而这些问题若不能得到妥善处理，也可能限制AI长期运行。
人类参与与监管角色
最后，在讨论AI终生效果时，我们不能忽视人类在其中扮演的一致角色。一方面，人类工程师将负责开发、维护和升级AI系统；另一方面，当错误发生或意外情况出现时，也需要人类介入以修正问题。这表明，即使是那些被认为具有高度自动化程度的人工智能，最好仍然伴随着人类监督，以确保其安全、高效且合规地执行任务。
综上所述，无论从哪个角度去看待，都存在一些显著挑战阻碍了人们希望看到的人工智能一直干下去的情景。不过，只要我们持续投入研究，并采取相应措施去克服这些障碍，一天之内关于“人工智能能干一辈子吗”的疑问，就有望得到答案。而这份探索过程本身，就是科技进步不可或缺的一部分。
