AI预测人生轨迹,准确率达78%;在线搜谣言，越搜你越信丨科技周览_风闻
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整理 | 周舒义
斯坦福大学第11任校长4个月撤回4篇论文
12月18日，Nature发布在线声明，撤回斯坦福大学第11任校长Marc Tessier-Lavigne题为“APP binds DR6 to trigger axon pruning and neuron death via distinct caspases”的论文。声明称，后续研究证实该论文的某些结论不正确，特别是关于caspase-3的作用、APP-DR6结合需要beta分泌酶活性以及APP-DR6相互作用的模型；此外还发现，该论文图1d和图5e、补充资料图9c和补充资料图17c、补充资料图6d中均发现部分图像复用，论文依据的生物统计计算存在错误。这是Tessier-Lavigne自8月31日被撤两篇Science论文、9月14日被撤一篇Cell论文以来，被撤回的第四篇论文。
Marc Tessier-Lavigne是一位神经生物学家，在神经元轴突发育机制和神经环路形成等方面卓有贡献。2022年12月，《斯坦福日报》（The Stanford Daily）报道称，Tessier-Lavigne参与的4篇论文被怀疑存在学术不端行为。其后相关指控范围扩大至十数篇论文。2023年7月，斯坦福大学公布相关调查结果，认为Tessier-Lavigne没有直接参与数据操纵，但在发现问题后未能及时纠正错误。同日Tessier-Lavigne发表声明，承认在5篇需要自己负责的论文中，有4篇存在问题。他表示，尽管“没有参与任何欺诈或伪造科学数据的行为”，但“为了大学的利益”，自己将辞去校长一职。Tessier-Lavigne于8月31日离职，并继续担任该校生物系终身教授。
被撤论文：https://www.nature.com/articles/nature07767
NASA首次用激光从深空传回超高清视频，它成了主角
美国航空航天局12月18日宣布，“灵神星”号探测器将一段超高清视频从约3100万公里外的深空发送到地球，这是首次利用激光从深空传输超高清视频，对于深空通信具有重要意义。
这则短片展示了第一段通过激光从深空发送的超高清视频，视频中一只名叫Taters的猫在追逐光点，视频画面叠加了测试图案。| 来源：NASA/JPL-Caltech【前往“返朴”观看视频】
“灵神星”号探测器利用一种名为飞行激光收发器的设备，将一段时长15秒的超高清视频从距地球约3100万公里的深空发送回地球，这一距离约是地月距离的80倍。视频主角是一只名叫“Taters（土豆）”的橘色虎斑猫，它在视频中追逐着一个移动的激光点玩耍。视频传至地面用时101秒，最大传输速率为每秒267兆比特。飞行激光收发器通过发射近红外激光束，将视频信号发送到加州理工学院帕洛马天文台的海尔望远镜。信号被下载后流式传输到位于加州南部的NASA喷气推进实验室进行播放。研究人员表示，视频信号从深空传送到地面的速度比经互联网从海尔望远镜传到喷气推进实验室的速度还快。据报道，此前研究人员曾在近地轨道和月球之间利用激光传输信号，“灵神星”探测器则是首次在深空展示这一技术。NASA希望，借助激光通信，从深空传输数据的速度能比目前使用的最先进无线电通信技术快10至100倍，以便满足未来人类登上火星后传输复杂信息以及高清图像和视频的需要。（新华网）
AI“算命”准确率达78%
大语言模型（LLM）经海量文本训练来捕捉自然语言的内在规律，通过预测句子中出现的下一个单词，展现出非凡的“交流能力”。那么，如果将人生比作一部小说，AI能否预测生活的下一篇章？
一项新研究用海量数据训练AI，可以给出对个人生活轨迹的准确预测。研究人员使用丹麦国家登记册中2008年到2016年间约600万丹麦公民的详细数据，将健康、教育、职业、收入和居住地址等相关信息转写为事件序列，在时间轴上重现每个人的数字人生故事，通过Transformer方法训练了名为life2vec的模型。
针对35岁-65岁人群，life2vec预测了他们自2016年起4年后的死亡率，准确率达78%。分析发现，模型还呈现出与社会科学相一致的“理解”，例如较高的早逝风险与男性、低收入等因素相关。预测出错通常是由难以预料的意外事故或心脏病发作造成的。在预训练中，life2vec分析事件序列模式，将事件嵌入高维向量空间（即嵌入空间，embedding spaces）。研究表明，模型生成的嵌入空间具有稳健性，基于独立样本训练的模型会收敛到相同结构；虽然模型事先并不“知道”事件的含义，但相同类型的数据（如健康、金融等）会在大尺度结构上彼此关联。
研究人员表示，从早逝风险到性格的细微差异，life2vec能预测生活的方方面面，表现远好于此前的最优模型；未来或将有助于提前识别疾病风险，帮助人们保持健康；同时，这类AI也会带来大量隐私问题，需要首先予以解决。有科学家警告称，该模型不一定适用于其他国家人群；训练集中的偏倚也可能会混淆预测结果。目前life2vec尚未向公众开放，相关论文12月18日发表于Nature Computational Science。
论文链接：https://www.nature.com/articles/s43588-023-00573-5
模拟大脑“思考”的突触晶体管首次在室温下工作
传统冯·诺依曼计算机的计算单元和存储单元分立，数据需要在两者之间频繁调动，存在“冯·诺依曼瓶颈”，速度与功耗均不理想。12月20日，研究人员在Nature发表论文，他们从人脑汲取灵感，模拟生物神经网络的突触行为特性，首次搭建了可在室温下工作的莫尔突触晶体管，可实现“存算一体”设计，有望应用于人工智能和机器学习的边缘硬件加速器。
新研究基于双层石墨烯与六方氮化硼搭建的不对称莫尔超晶格异质结。伯纳尔堆叠的双层石墨烯与上层六方氮化硼对齐，产生长程莫尔势，导致电荷局域化；石墨烯与下层六方氮化硼转角错位约30°，电荷流动性更强。这种不对称性使晶体管产生了“棘轮”效应：在强度较低（＜1.5 V）的栅压脉冲刺激下，晶体管在撤去脉冲后的一定时间内，弛豫回初始状态，表现为短时记忆特性；而在强度较高的栅压脉冲刺激下，通过载流子的滞后、非易失注入，晶体管电导出现了非易失的增强或抑制，标志着器件从易失向非易失存储行为的转变。这一可调记忆特性能够被用来模拟生物突触功能。凭借棘轮机制，莫尔突触晶体管可实现20 pW的低功耗。深莫尔势和强内部库仑相互作用导致这些电子特性在高温下得以保留，使得莫尔突触晶体管在室温下仍可稳定工作，而此前的同类器件只能在极低温环境下运行。
论文链接：https://www.nature.com/articles/s41586-023-06791-1
气凝胶织出“北极熊毛衣”，耐磨耐洗超保暖
浙江大学的研究人员模仿北极熊的毛发结构，制备出一种封装了气凝胶的保暖人造纤维，不仅隔热性能出众，耐拉伸等力学性能也大大提升，可直接机织，实现把气凝胶穿在身上。
北极熊的毛是中空结构，里面封装了大量的空气，通过抑制热传导和热对流来减少热量流失。研究人员注意到，这种毛有一层约20微米厚的壳，占毛发直径的近四分之一。借鉴北极熊毛的“核-壳”结构，研究人员开发出一种新型纤维：纤维中心是高分子气凝胶，内部分布着直径大约为10-30微米的纤长小孔，它们朝着同一个方向排列，像一个个存储空气的“仓库”；同时，一层热塑性聚氨酯弹性体（TPU）外壳将内部的气凝胶包裹起来。让小孔取向与辐射方向垂直，同时调整尺寸，就有望匹配红外线波长，从而达到“锁住”红外辐射的目的。外壳则像骨架一样，为纤维提供了良好的力学支撑，使其耐磨、耐拉伸、耐水洗。实验表明，新型纤维能被拉伸到自身长度的两倍而不断裂，洗涤之后不会缩水，也不会影响其保暖性能。研究人员表示，不久的将来，人们有望只穿一件薄衬衫，就能像北极熊一样不畏严寒。相关论文12月22日发表于Science。
论文链接：https://www.science.org/doi/10.1126/science.adj8013
睡眠不规律的人更容易患痴呆症
此前研究表明，睡眠不足与痴呆症等神经退行性疾病风险升高相关。而一项近日发表于Neurology的研究发现，仅仅睡足时间还不够，如果睡眠不规律，也会对大脑健康产生危害——睡眠不规律的人更容易患痴呆症。
新研究分析英国生物样本库（UK biobank）中的数据，纳入了88094名40-69岁的参与者。研究人员统计了参与者的身体状况、生活习惯、教育程度和工作时间等信息；收集参与者连续7天的睡眠数据，并使用睡眠规律指数（SRI）计算他们的睡眠规律性；还通过核磁共振成像评估了参与者大脑健康相关标志物水平。结果发现，比起睡眠规律指数为60分的参与者，评分在后5%的参与者患痴呆症的风险升高了53%，总灰质体积和海马体体积也更小。
研究人员分析，睡眠不规律可能会影响睡眠-觉醒周期，导致生物钟紊乱，打破内分泌平衡，并且增加有害代谢产物在大脑中的累积，导致痴呆症风险升高。需要注意的是，这是一项观察性研究，仅显示了睡眠不规律与痴呆症风险升高之间存在关联，并没有表明因果关系。（药明康德）
论文链接：https://www.neurology.org/doi/10.1212/WNL.0000000000208029
在线搜谣言，越搜你越信
听到一则传闻时，你会用搜索引擎“搜搜看”吗？一项新研究指出，用搜索引擎查证谣言可信度的人往往更容易误信这些不实信息。
关于搜索引擎在谣言传播中扮演的角色，此前有两种不同看法。一种看法认为，搜索引擎让高质量信息触达更多人，提高了他们鉴别谣言的能力；另一种则主张，在可信报道寥寥的真空地带，搜索引擎会让劣质信源趁虚而入，让人们更容易轻信谣言。
研究人员进行了五项预注册的随机对照实验，通过算法从一系列立场和质量参差的英文信源抓取热门新闻。第一项实验让3006名美国受访者评估过去48小时内发布的新闻报道的准确性。结果发现，被提示用搜索引擎评估不实信息的人误信不实报道的概率比对照组高出了19%。后续三项实验基于不同的实验设计、报道发布时间和新闻主题，一致显示在线搜索反而会加深人们对错误信息的确信。最后一项实验收集了受访者搜索返回的结果，显示前述效应主要集中在搜索到劣质结果的人群。
结果表明，搜索查证谣言的人反而更容易从劣质信源中获取误导性佐证，作者称之为“数据真空（data void）”。研究认为，一种可能的识别错误信息的策略是，横向查阅、对比多个信源，以核实相关报道是否可信；搜索时应优先考虑来自可信来源的结果。作者也承认，研究主要存在两方面的局限性：一是没有让受访者选择他们平时常看的信源，导致实际情况下受访者的判断可能会有所不同；二是搜索引擎算法在不断变化，研究开展时（2019-2021年）的情况可能并不适用于当下。
论文链接：https://www.nature.com/articles/s41586-023-06883-y
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