長時間工作或改變大腦結構 | 科技周覽_風聞

整理 | 周舒義、平生

長時間工作或改變大腦結構

5月13日發表在《職業與環境醫學》的一項新研究表明，長時間工作不僅對身體有害，還可能改變大腦結構，特別是與情緒調節和執行功能相關的區域。最終，過度勞累可能會引起神經適應性變化，從而影響認知和情緒健康。

工作時間過長（例如每週工作時間超過52小時，即超出標準工作時長的30%）與心血管疾病、代謝紊亂以及心理健康問題風險升高有關。據國際勞工組織（ILO）估計，每年因過度勞累而死亡的人數超過80萬。

研究團隊跟蹤了110名醫護人員的數據，將他們分為“過度勞累”組（每週工作52小時或以上）和“非過度勞累”組，通過神經成像技術識別和比較大腦不同區域灰質水平的差異。結果發現，與每週工作標準時間的參與者相比，每週工作52小時或以上的人，其與執行功能和情緒調節相關的大腦區域表現出顯著變化。基於體素的形態測量法（VBM）分析顯示，在17個區域出現了峯值增長，其中包括參與注意力、規劃和決策的額中回、額上回以及島葉。基於圖譜的分析顯示，額中回、島葉等大腦區域的體積有所增加，額中回在認知功能、注意力、記憶力和語言相關過程中發揮重要作用。島葉在整合來自身體的感覺、運動和自主反饋方面起着關鍵作用，參與情緒處理、自我意識以及理解社會情境。

研究人員提醒，這項小型的觀察性橫斷面研究無法得出關於因果關係的確切結論。不過，研究結果表明工作量的增加和大腦這些部位的變化之間存在“潛在關係”。該研究為長期工作對大腦健康的潛在影響提供了科學依據，呼籲社會關注職業人羣的過勞情況。

相關論文：https://oem.bmj.com/content/early/2025/05/08/oemed-2025-110057

“看見”固體氫的最精細結構

常温常壓下，氫以氣體狀態存在。高壓下，氫結晶為固體。而超高壓下固體氫的原子排列方式一直是未解之謎。在5月14日發表於《自然》（Nature）的一項研究中，由中國科學家領銜的國際團隊用X射線納米探針首次“看見”固體氫的複雜晶體結構。這是目前世界上固體氫的最精細結構。

氫的結構示意圖。

壓力升高會使氫的晶體結構趨於複雜。“氣體氫的分子隨機散落在空間中。隨壓力升高（5GPa），氫分子像跳棋子一樣層層排列，形成固體氫。壓力再升高（212-245GPa），一部分氫原子會形成蜂窩狀排列，於是固體氫呈現更復雜的結構：跳棋子和蜂窩間隔着層層疊起。”論文第一作者、北京高壓科學研究中心研究員吉誠説。

為什麼要“看見”固體氫？“金屬氫具有極高的能量密度，是氫核聚變的理想原料，應用潛力、戰略意義巨大，被稱為‘高壓物理的聖盃’。想要找到金屬氫，研究固體氫是必經之路。”高壓物理學家、中科院外籍院士毛河光説。

如果説金屬氫是“聖盃”，那麼高壓下固體氫結構就好比“聖盃”的杯座。此次中國科學家率先“看到”精細結構的固體氫，恰處於氣體氫變成固體氫之後、金屬氫形成之前的高壓狀態。

毛河光介紹，諾貝爾物理學獎得主維格納等人1935年預測，氫在極高壓下會變為金屬氫。後有物理學家提出，讓氫得以金屬化的壓力高達500GPa——這相當於一架停在針尖上的巨型噴氣式飛機對針尖施加的力。

“觀測金屬氫難度極大，因為氫金屬化所需的超高壓條件極為苛刻。我們將兩顆超鋒利的金剛石尖對尖，擠壓中間的氫分子。用高亮度的X光穿透金剛石照射在高壓氫上，X光與高壓氫相互作用，就好比給固體氫‘拍照片’，得以窺見原子如何排列。”吉誠説。

“晶體結構的研究應是金屬氫研究的核心。因為金屬氫的奇異特性取決於其特殊的原子排列。”毛河光説，這一發現對理解金屬氫的形成路徑與機制提供了關鍵依據。（新華社）

相關論文：https://www.nature.com/articles/s41586-025-08936-w

AI能通過羣體互動自發形成“社會規範”

5月14日發表於《科學進展》（Science Advances）的一項研究顯示，多個大語言模型通過簡單的互動遊戲，可以形成一定的“社會規範”和集體偏見。

社會習俗由人們自發形成，被羣體共同遵守。小到握手、鞠躬等問候禮節，大到語言和道德標準，不成文的規範通過潛移默化，塑造了我們社會生活的方方面面。在新研究中，來自倫敦大學城市聖喬治學院的研究人員開展了兩項實驗，以探究AI能否在羣體互動中湧現出類似人類的社會行為。

第一項實驗使用大語言模型Claude來完成一個命名遊戲，該遊戲此前常被用來研究人類羣體行為。研究人員準備了24個Claude智能體，每輪隨機將兩個智能體配對，要求它們從10個選項中選擇一個字母。如果AI選擇的字母與同伴相同，就會加分，否則就會扣分。AI會保留雙方的選擇和得分記錄。在重複幾輪並反覆隨機分配同伴後，AI羣體開始傾向於選擇相同的字母。研究認為，這種選擇的趨同代表着形成了一種“社會規範”。當智能體數量擴展到200個，選項數量增加到26個，或者更換其他大模型時，仍能觀察到類似結果。

論文作者安德里亞·巴倫切利（Andrea Baronchelli）説，上述行為與人類社會中詞彙的流變類似，“沒有任何全局視角。這就像‘spam’這個詞。沒有人給它下過正式定義，但經過反覆博弈，它現在通常被用來代指垃圾郵件（spam其實原本是午餐肉品牌）。”

在第二項實驗中，研究人員向AI羣體中混入了一些持“不同意見”的“少數派”，它們總會選擇另一特定選項。結果發現，一旦這些“少數派”數量達到一定閾值，就能推翻原有“共識”，將新的選項強加給整個羣體。研究認為這和人類社會類似——少數但堅定的羣體一旦達到一定規模，就能引發羣體行為的快速轉變。

未參與研究的澳大利亞悉尼大學人工智能與人機交互研究員喬納森·庫默菲爾德（Jonathan Kummerfeld）表示，新研究的結果並不奇怪。他認為，給大語言模型的提示起到了“強有力的、集中的引導作用”。

庫默菲爾德補充説，很難預測AI的羣體行為，而且隨着這些模型的應用越來越複雜，預測難度會越來越大。“設置護欄或以某種方式限制模型，需要在安全性和靈活性之間取得艱難的平衡。”

相關論文：https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.adu9368

谷歌發佈通用科學人工智能體，攻克56年算法難題

據Nature News報道，5月14日，谷歌DeepMind推出能自主生成並改進算法代碼的通用科學人工智能體AlphaEvolve，並利用它成功破解了數學和計算機科學領域的重大難題。該系統通過結合大語言模型（LLM）的創造力與評估算法的篩選機制，不斷迭代優化解決方案，最終實現新的突破。目前該系統僅在谷歌內部使用。

AlphaEvolve基於DeepMind旗下的Gemini系列大語言模型（LLM）。首先由用户輸入問題、評估標準和初步解法，LLM隨後會針對性提出數百、數千種修改方案。然後評估算法對這些方案進行打分，從而找到最佳解決方案。DeepMind表示，LLM會基於這一方案繼續提出優化思路，演化出一批更強大的算法。

據介紹，AlphaEvolve提出了一種矩陣乘法的計算方法，僅需48次標量乘法就能完成4x4複數矩陣的相乘，成功改進了1969年德國數學家Volker Strassen提出的此前最快算法（需要49次標量乘法）。儘管AlphaEvolve是通用性的，它在矩陣運算方面的表現仍優於2022年DeepMind專為矩陣運算設計的AI工具AlphaTensor。新工具可用於解決各類優化問題，以及適用具體評估指標的場景。包括新型顯微鏡、望遠鏡甚至新材料的設計。

研究人員還將AlphaEvolve應用於數學分析、幾何學、組合學和數論領域的50多個未解決的問題。在大約75%的案例中，它能夠重新發現已知的最優解；在大約20%的案例中，它改進了之前已知的最優解，並在相應的未解決難題上取得了進展。此外，AlphaEvolve還幫助谷歌改進了下一代張量處理單元（專為AI設計的計算芯片）的設計，並找到了能更高效利用谷歌全球計算資源的方法，節省了0.7%的總資源量。

牛津大學數學家Simon Frieder表示，在數學領域，AlphaEvolve似乎能顯著加速某些問題的解決。但他認為，AlphaEvolve可能只適用於那些能夠以代碼形式呈現的“極少數”任務。其他研究者也對該工具的實用性持保留態度，認為要等到它在DeepMind以外的環境中經受考驗後才能下定論。“在系統被更廣泛的社區測試之前，我會保持懷疑，並對報道的成果持保留態度。”美國俄亥俄州立大學哥倫布分校的研究員Huan Sun説。

改變居住地有助於做出諾獎工作

5月12日發表於《國際經濟評論》（International Economic Review）的一項研究通過分析諾貝爾獎得主的職業生涯，發現遷往新地點或在多個地方工作，可能會激發創造力，顯著加速產出頂尖成果。這表明地理上的流動性及其帶來的思想碰撞，可能是催生頂尖科學成就和創造性突破的關鍵因素。

圖片來源：Unsplash/CC0 Public Domain

新研究分析了1901年至2003年間化學、醫學和物理學領域的諾獎得主，通過追蹤諾獎得主每年的所在地，以及他們最終獲獎研究的起始時間，結果發現經常搬遷的獲獎者會更早開始他們的諾獎工作。具體來説，與始終定居在一處相比，每5年更換一次工作或生活地點，能使諾獎研究的啓動時間提前0.7年；每2年更換地點，能進一步提前至2年。而在多個地點開展研究的獲獎者，其創新工作甚至能提早2.6年。

論文作者、俄亥俄州立大學經濟學教授布魯斯·温伯格（Bruce Weinberg）解釋説，那些更換工作地點或在多個地點開展研究的頂尖科學家，可以與其他研究人員會面，接觸新的環境、不同的想法，並將這些想法與自己的想法結合起來，這能顯著提升自己的職業發展。“除非你接觸到以前未曾聽聞的新想法，否則你不太可能取得重大突破。通過搬遷或在不同地方工作，可以實現這一點。如果一直留在一個地方，這就會花更長的時間，甚至可能根本不會發生。”

温伯格強調，這項研究僅考察了諾貝爾獎獲得者這一特定羣體。但他表示，其他科學家同樣需要創造力才能取得成功，因此這些發現很可能同樣適用。

相關論文：https://dx.doi.org/10.1111/iere.12768

植入人類基因後，小鼠大腦增大6.5%

《自然》（Nature）5月14日發表的一項研究顯示，當科學家將一段人類特有的DNA序列插入小鼠基因組後，這些小鼠成年後的大腦體積比普通小鼠增大了6.5%。新研究為揭示人類為何進化出如此巨大的大腦提供了新的線索。

這段特殊的人類基因名為HARE5，它並非直接編碼蛋白質，而像一個“基因調控器”，能夠增強特定基因（在小鼠中主要是Fzd8基因）的表達活性，從而促進神經細胞的生長和發育。研究表明，人類版本的HARE5顯著增加了小鼠大腦中放射狀膠質細胞（一種神經幹細胞）的產生和分化，進而導致大腦皮層區域的擴張。人類HARE5基因敲入小鼠成年後的新皮質（neocortex，負責高級認知功能）明顯增大，並且擁有更多的興奮性神經元。

研究人員還在實驗室培養的微型3D人腦模型（類器官）中比較了人類與黑猩猩版本的HARE5。結果發現，攜帶人類HARE5的類器官產生了更多、更發達的放射狀膠質細胞。此外還鑑定出了人類HARE5中4個關鍵的變異位點，這些突變賦予了人類HARE5更強的增強子活性，從而更有效地促進細胞增殖。

研究人員指出，人類基因組中存在約3000個這類“人類加速進化區”（HARs），HARs是一類短小且在哺乳動物中高度保守的基因組序列，但在人類與黑猩猩分化後，這些區域的突變積累速度遠超預期，相較於其他哺乳動物發生了快速改變，可能對人類大腦的進化至關重要。HARE5只是其中之一。雖然目前尚不清楚這些大腦增大的小鼠在認知或記憶方面是否有所提升，但這項研究無疑為理解人類大腦的獨特性邁出了重要一步。

相關論文：https://www.nature.com/articles/s41586-025-09002-1

手指泡水後起皺，圖案每次都保持不變

泡澡或游泳後，指尖往往會因為長時間泡水而起皺。但你是否想過，這些褶皺的圖案每次都一樣嗎？根據美國賓厄姆頓大學一項最新研究，答案是肯定的。這項於2025年2月發表在Journal of the Mechanical Behavior of Biomedical Materials上的研究，為一個看似簡單卻未曾被深入探究的問題提供了科學解答。

此前研究已經闡明，手指長時間浸水後起皺並非因為皮膚吸水膨脹，而是皮下血管收縮所致。這一機制能增大表面摩擦力，幫助我們在濕滑環境下抓握物體。當手泡在水中時，手上汗腺管便開始擴張，水進入皮膚，最終導致皮膚鹽分失衡。鹽分失衡促使手指神經纖維放電，引發血管周圍汗腺管收縮，而汗腺管收縮又使得指尖肉質區域體積減小，向下拉動表層皮膚，最終使其扭曲成褶皺。基於這一機制，研究團隊推測，由於血管在皮下的相對位置固定，因此形成的皺紋圖案也應該是穩定不變的。

為了驗證這一假設，研究人員招募參與者，讓他們將手指浸入水中30分鐘，然後拍攝褶皺照片。至少24小時後，在相同條件下重複這一過程。通過對比兩次拍攝的圖像，結果發現，儘管浸泡時間不同，但每個受試者手指上形成的隆起環路和脊線圖案都表現出高度的一致性。

(A)常態手指；（B）浸水30分鐘後的手指；（C）間隔1天后再次浸水的手指 | Rachel Laytin, Guy K. German

論文作者、賓厄姆頓大學生物醫學工程副教授蓋伊·格曼（Guy German）解釋説：“血管的位置不會發生太大改變——這意味着褶皺應該以同樣的方式形成。”研究人員指出，由於這種皺紋圖案具有個體一致性和可重複性，未來或許能在法醫學領域發揮作用，例如在特定情況下輔助身份識別，或為生物特徵識別技術提供新的思路。

相關論文：https://doi.org/10.1016/j.jmbbm.2025.106935

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