AI預測人生軌跡,準確率達78%;在線搜謠言，越搜你越信丨科技周覽_風聞
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整理 | 周舒義
斯坦福大學第11任校長4個月撤回4篇論文
12月18日，Nature發佈在線聲明，撤回斯坦福大學第11任校長Marc Tessier-Lavigne題為“APP binds DR6 to trigger axon pruning and neuron death via distinct caspases”的論文。聲明稱，後續研究證實該論文的某些結論不正確，特別是關於caspase-3的作用、APP-DR6結合需要beta分泌酶活性以及APP-DR6相互作用的模型；此外還發現，該論文圖1d和圖5e、補充資料圖9c和補充資料圖17c、補充資料圖6d中均發現部分圖像複用，論文依據的生物統計計算存在錯誤。這是Tessier-Lavigne自8月31日被撤兩篇Science論文、9月14日被撤一篇Cell論文以來，被撤回的第四篇論文。
Marc Tessier-Lavigne是一位神經生物學家，在神經元軸突發育機制和神經環路形成等方面卓有貢獻。2022年12月，《斯坦福日報》（The Stanford Daily）報道稱，Tessier-Lavigne參與的4篇論文被懷疑存在學術不端行為。其後相關指控範圍擴大至十數篇論文。2023年7月，斯坦福大學公佈相關調查結果，認為Tessier-Lavigne沒有直接參與數據操縱，但在發現問題後未能及時糾正錯誤。同日Tessier-Lavigne發表聲明，承認在5篇需要自己負責的論文中，有4篇存在問題。他表示，儘管“沒有參與任何欺詐或偽造科學數據的行為”，但“為了大學的利益”，自己將辭去校長一職。Tessier-Lavigne於8月31日離職，並繼續擔任該校生物系終身教授。
被撤論文：https://www.nature.com/articles/nature07767
NASA首次用激光從深空傳回超高清視頻，它成了主角
美國航空航天局12月18日宣佈，“靈神星”號探測器將一段超高清視頻從約3100萬公里外的深空發送到地球，這是首次利用激光從深空傳輸超高清視頻，對於深空通信具有重要意義。
這則短片展示了第一段通過激光從深空發送的超高清視頻，視頻中一隻名叫Taters的貓在追逐光點，視頻畫面疊加了測試圖案。| 來源：NASA/JPL-Caltech【前往“返樸”觀看視頻】
“靈神星”號探測器利用一種名為飛行激光收發器的設備，將一段時長15秒的超高清視頻從距地球約3100萬公里的深空發送回地球，這一距離約是地月距離的80倍。視頻主角是一隻名叫“Taters（土豆）”的橘色虎斑貓，它在視頻中追逐着一個移動的激光點玩耍。視頻傳至地面用時101秒，最大傳輸速率為每秒267兆比特。飛行激光收發器通過發射近紅外激光束，將視頻信號發送到加州理工學院帕洛馬天文台的海爾望遠鏡。信號被下載後流式傳輸到位於加州南部的NASA噴氣推進實驗室進行播放。研究人員表示，視頻信號從深空傳送到地面的速度比經互聯網從海爾望遠鏡傳到噴氣推進實驗室的速度還快。據報道，此前研究人員曾在近地軌道和月球之間利用激光傳輸信號，“靈神星”探測器則是首次在深空展示這一技術。NASA希望，藉助激光通信，從深空傳輸數據的速度能比目前使用的最先進無線電通信技術快10至100倍，以便滿足未來人類登上火星後傳輸複雜信息以及高清圖像和視頻的需要。（新華網）
AI“算命”準確率達78%
大語言模型（LLM）經海量文本訓練來捕捉自然語言的內在規律，通過預測句子中出現的下一個單詞，展現出非凡的“交流能力”。那麼，如果將人生比作一部小説，AI能否預測生活的下一篇章？
一項新研究用海量數據訓練AI，可以給出對個人生活軌跡的準確預測。研究人員使用丹麥國家登記冊中2008年到2016年間約600萬丹麥公民的詳細數據，將健康、教育、職業、收入和居住地址等相關信息轉寫為事件序列，在時間軸上重現每個人的數字人生故事，通過Transformer方法訓練了名為life2vec的模型。
針對35歲-65歲人羣，life2vec預測了他們自2016年起4年後的死亡率，準確率達78%。分析發現，模型還呈現出與社會科學相一致的“理解”，例如較高的早逝風險與男性、低收入等因素相關。預測出錯通常是由難以預料的意外事故或心臟病發作造成的。在預訓練中，life2vec分析事件序列模式，將事件嵌入高維向量空間（即嵌入空間，embedding spaces）。研究表明，模型生成的嵌入空間具有穩健性，基於獨立樣本訓練的模型會收斂到相同結構；雖然模型事先並不“知道”事件的含義，但相同類型的數據（如健康、金融等）會在大尺度結構上彼此關聯。
研究人員表示，從早逝風險到性格的細微差異，life2vec能預測生活的方方面面，表現遠好於此前的最優模型；未來或將有助於提前識別疾病風險，幫助人們保持健康；同時，這類AI也會帶來大量隱私問題，需要首先予以解決。有科學家警告稱，該模型不一定適用於其他國家人羣；訓練集中的偏倚也可能會混淆預測結果。目前life2vec尚未向公眾開放，相關論文12月18日發表於Nature Computational Science。
論文鏈接：https://www.nature.com/articles/s43588-023-00573-5
模擬大腦“思考”的突觸晶體管首次在室温下工作
傳統馮·諾依曼計算機的計算單元和存儲單元分立，數據需要在兩者之間頻繁調動，存在“馮·諾依曼瓶頸”，速度與功耗均不理想。12月20日，研究人員在Nature發表論文，他們從人腦汲取靈感，模擬生物神經網絡的突觸行為特性，首次搭建了可在室温下工作的莫爾突觸晶體管，可實現“存算一體”設計，有望應用於人工智能和機器學習的邊緣硬件加速器。
新研究基於雙層石墨烯與六方氮化硼搭建的不對稱莫爾超晶格異質結。伯納爾堆疊的雙層石墨烯與上層六方氮化硼對齊，產生長程莫爾勢，導致電荷局域化；石墨烯與下層六方氮化硼轉角錯位約30°，電荷流動性更強。這種不對稱性使晶體管產生了“棘輪”效應：在強度較低（＜1.5 V）的柵壓脈衝刺激下，晶體管在撤去脈衝後的一定時間內，弛豫回初始狀態，表現為短時記憶特性；而在強度較高的柵壓脈衝刺激下，通過載流子的滯後、非易失注入，晶體管電導出現了非易失的增強或抑制，標誌着器件從易失向非易失存儲行為的轉變。這一可調記憶特性能夠被用來模擬生物突觸功能。憑藉棘輪機制，莫爾突觸晶體管可實現20 pW的低功耗。深莫爾勢和強內部庫侖相互作用導致這些電子特性在高温下得以保留，使得莫爾突觸晶體管在室温下仍可穩定工作，而此前的同類器件只能在極低温環境下運行。
論文鏈接：https://www.nature.com/articles/s41586-023-06791-1
氣凝膠織出“北極熊毛衣”，耐磨耐洗超保暖
浙江大學的研究人員模仿北極熊的毛髮結構，製備出一種封裝了氣凝膠的保暖人造纖維，不僅隔熱性能出眾，耐拉伸等力學性能也大大提升，可直接機織，實現把氣凝膠穿在身上。
北極熊的毛是中空結構，裏面封裝了大量的空氣，通過抑制熱傳導和熱對流來減少熱量流失。研究人員注意到，這種毛有一層約20微米厚的殼，佔毛髮直徑的近四分之一。借鑑北極熊毛的“核-殼”結構，研究人員開發出一種新型纖維：纖維中心是高分子氣凝膠，內部分佈着直徑大約為10-30微米的纖長小孔，它們朝着同一個方向排列，像一個個存儲空氣的“倉庫”；同時，一層熱塑性聚氨酯彈性體（TPU）外殼將內部的氣凝膠包裹起來。讓小孔取向與輻射方向垂直，同時調整尺寸，就有望匹配紅外線波長，從而達到“鎖住”紅外輻射的目的。外殼則像骨架一樣，為纖維提供了良好的力學支撐，使其耐磨、耐拉伸、耐水洗。實驗表明，新型纖維能被拉伸到自身長度的兩倍而不斷裂，洗滌之後不會縮水，也不會影響其保暖性能。研究人員表示，不久的將來，人們有望只穿一件薄襯衫，就能像北極熊一樣不畏嚴寒。相關論文12月22日發表於Science。
論文鏈接：https://www.science.org/doi/10.1126/science.adj8013
睡眠不規律的人更容易患痴呆症
此前研究表明，睡眠不足與痴呆症等神經退行性疾病風險升高相關。而一項近日發表於Neurology的研究發現，僅僅睡足時間還不夠，如果睡眠不規律，也會對大腦健康產生危害——睡眠不規律的人更容易患痴呆症。
新研究分析英國生物樣本庫（UK biobank）中的數據，納入了88094名40-69歲的參與者。研究人員統計了參與者的身體狀況、生活習慣、教育程度和工作時間等信息；收集參與者連續7天的睡眠數據，並使用睡眠規律指數（SRI）計算他們的睡眠規律性；還通過核磁共振成像評估了參與者大腦健康相關標誌物水平。結果發現，比起睡眠規律指數為60分的參與者，評分在後5%的參與者患痴呆症的風險升高了53%，總灰質體積和海馬體體積也更小。
研究人員分析，睡眠不規律可能會影響睡眠-覺醒週期，導致生物鐘紊亂，打破內分泌平衡，並且增加有害代謝產物在大腦中的累積，導致痴呆症風險升高。需要注意的是，這是一項觀察性研究，僅顯示了睡眠不規律與痴呆症風險升高之間存在關聯，並沒有表明因果關係。（藥明康德）
論文鏈接：https://www.neurology.org/doi/10.1212/WNL.0000000000208029
在線搜謠言，越搜你越信
聽到一則傳聞時，你會用搜索引擎“搜搜看”嗎？一項新研究指出，用搜索引擎查證謠言可信度的人往往更容易誤信這些不實信息。
關於搜索引擎在謠言傳播中扮演的角色，此前有兩種不同看法。一種看法認為，搜索引擎讓高質量信息觸達更多人，提高了他們鑑別謠言的能力；另一種則主張，在可信報道寥寥的真空地帶，搜索引擎會讓劣質信源趁虛而入，讓人們更容易輕信謠言。
研究人員進行了五項預註冊的隨機對照實驗，通過算法從一系列立場和質量參差的英文信源抓取熱門新聞。第一項實驗讓3006名美國受訪者評估過去48小時內發佈的新聞報道的準確性。結果發現，被提示用搜索引擎評估不實信息的人誤信不實報道的概率比對照組高出了19%。後續三項實驗基於不同的實驗設計、報道發佈時間和新聞主題，一致顯示在線搜索反而會加深人們對錯誤信息的確信。最後一項實驗收集了受訪者搜索返回的結果，顯示前述效應主要集中在搜索到劣質結果的人羣。
結果表明，搜索查證謠言的人反而更容易從劣質信源中獲取誤導性佐證，作者稱之為“數據真空（data void）”。研究認為，一種可能的識別錯誤信息的策略是，橫向查閲、對比多個信源，以核實相關報道是否可信；搜索時應優先考慮來自可信來源的結果。作者也承認，研究主要存在兩方面的侷限性：一是沒有讓受訪者選擇他們平時常看的信源，導致實際情況下受訪者的判斷可能會有所不同；二是搜索引擎算法在不斷變化，研究開展時（2019-2021年）的情況可能並不適用於當下。
論文鏈接：https://www.nature.com/articles/s41586-023-06883-y
本文受科普中國·星空計劃項目扶持
出品：中國科協科普部
監製：中國科學技術出版社有限公司、北京中科星河文化傳媒有限公司
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