环球科学：使用AI，或能提前1.4年成为顶尖科学家，但科学...

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　　· 人工智能 ·

　　使用AI或能提前1.4年成为顶尖科学家，但科学整体范围会缩小

　　据《科学》新闻（Science news）消息，最新一项发表于《自然》（Nature）的论文通过迄今规模的最大同类分析发现，采用任何类型人工智能（AI，包括早期机器学习方法）的科学家的职业发展都会更为迅速，他们发表的论文数量是未采用AI的同行的3.02倍，论文获得的引用次数是后者的4.84倍。

　　研究人员分析了1980年至2025年间发表的超过4100万篇论文，涵盖生物学、医学、化学、物理学、材料科学和地质学等领域，最终识别出约31万篇可能依赖AI工具的论文。随后，他们从论文发表数量、引用次数、职业发展轨迹和科学文献的互联性等方面分析了AI的影响。研究发现，在AI的三大发展阶段（1980年至2014年的机器学习、2016年至2022年的深度学习以及2023年至今的生成式AI），使用AI的论文每年获得的引用次数几乎是未使用AI论文的2倍。使用AI的青年科学家不太可能离开学术界，更有可能成为所在领域的顶尖科学家——比未使用AI的同行会提前近1.5年。

　　研究还显示AI的使用会导致研究课题范围缩小和科学文献互联性减弱。由AI驱动的研究课题范围比传统科学研究减少了4.6%。所有自然科学学科中，有AI参与论文的互动量减少了22%，互动主要围绕少数几篇“明星论文”展开，不到1/4的论文获得了80%的引用量。这种现象会导致科学文献之间的联系减少，彼此之间相互借鉴和拓展的研究也相应减少。在许多自然科学领域，新思想的发现需要借助密集的论文网络，科学家之间相互引用，改进方法，并开辟新的研究方向。不过这种科学的狭窄化现象或许仍有可逆的可能。研究人员提出，一种应对方法是在尚未充分利用AI的领域构建更好、更大的数据集。（Science news）

　　· 健康 ·

　　每天多睡5分钟、多吃点蔬菜、多动2分钟，就能让你多活一年

　　到目前为止，关于减少过早死亡人数的证据都假设每个人都必须达到特定的目标，而忽略了即使是轻微增加体育锻炼也能带来的积极影响。据卫报（The Guardian）消息，《柳叶刀》（The Lancet）发布了一项针对英国、美国、 挪威和瑞典13.5万人的研究发现，活动量最少的20%人群，如果每天额外进行5分钟的中等强度体育活动（例如快走）可以预防10%的过早死亡；研究人员还发现，每天减少30分钟的久坐时间与所有死亡人数减少约7%相关。

　　与此同时，另一项发表于《柳叶刀》子刊eClinicalMedicine杂志的研究，收集了参与英国生物银行研究的近6万人的活动水平、饮食和睡眠信息，发现每天多睡五分钟，进行两分钟中等强度到高强度的体育活动（例如快走或爬楼梯），以及多吃半份蔬菜，对于睡眠、体育活动和饮食习惯最差的人来说，可以延长一年的寿命。研究表明，与睡眠、体育锻炼和饮食习惯最差的人相比，这些行为的最佳组合，包括每天7到8小时的睡眠、每天40分钟以上的中等强度到高强度体育锻炼以及健康的饮食，与寿命延长近十年有关。这两项研究都强调，即使是微小的生活方式改变，也能给大量人群带来潜在的健康益处。（The Guardian）

　　· 人工智能 ·

　　未对齐的LLM可能跨任务传播不良行为

　　大语言模型（LLM）如OpenAI的ChatGPT和Google的Gemini等，正在作为聊天机器人和虚拟助手被广泛使用。这类应用已证实会提供错误的、攻击性甚至有害的建议。理解导致这些行为的原因，对于确保安全部署LLM很重要。最近，《自然》（Nature）发表的一篇论文认为，在特定任务中被训练出不良行为的人工智能模型，可能将这些行为扩展到不相关的任务中，如提出恶意建议。这项研究探测了导致这一不对齐行为的机制，但还需要进一步研究找出发生的原因及如何预防。

　　作者发现，在微调LLM做窄领域任务（如训练其编写不安全的代码）会导致与编程无关的让人担忧的行为。他们训练了GTP-4o模型，利用包含6000个合成代码任务的数据集，产生有安全漏洞的计算代码。原始GTP-4o很少产生不安全的代码，而微调版本在80%情形下能产生不安全代码。这一调整后的LLM在处理特定的无关问题集时，20%的情形下会产生不对齐回应，原始模型则为0%。当被问及哲学思考时，该模型给出了诸如人类应被人工智能奴役等回应；对其他问题，该模型有时会提供不良或暴力的建议。作者将这一现象称为“涌现性不对齐”（emergent misalignment），并作了详细调查，表明它可在多种前沿LLM中出现，包括GTP-4o和阿里云的Qwen2.5-Coder-32B-Instruct。他们认为，训练LLM在一个任务中出现不良行为，会强化此类行为，从而鼓励在其他任务中出现不对齐输出。目前还不清楚这一行为是如何在不同任务中传播。作者总结说，这些结果凸显出针对LLM的小范围修改如何在无关任务中引发意外的不对齐，并表明需要制定缓解策略来预防和应对不对齐问题，改善LLM安全性。

　　· 行星科学 ·

　　嫦娥六号揭示巨型撞击造成月幔挥发分丢失

　　巨型撞击造成月幔挥发分丢失 图片来源：中国科学院地质与地球物理研究所

　　自月球形成以来，小行星撞击是其最主要的外动力地质过程，塑造了遍布月表的撞击坑与盆地，并显著改变了月表的形貌与化学组成。然而，月球早期的大型撞击事件是否及如何影响月球深部，一直是困扰科学界的谜题。嫦娥六号任务采集了月球最大的撞击盆地——南极—艾特肯盆地的样品，为研究南极—艾特肯大型撞击事件及其效应提供了关键样品。在近日发表于《美国科学院院刊》（PNAS）的一项研究中，中国科学院地质与地球物理研究所通过对嫦娥六号采集的月球背面样品的高精度钾同位素分析，首次揭示了南极—艾特肯盆地撞击事件导致月幔中等挥发性元素丢失，为理解大型撞击对月球演化的影响，以及揭示月球二分性的成因提供了重要依据。

　　中等挥发性元素（如钾、锌、镓等）的同位素体系具有特殊的研究价值——这些元素在撞击产生的高温条件下易发生挥发与分馏，其同位素组成能够灵敏记录撞击过程中的温度、能量及物质来源信息，是揭示撞击规模、热历史及其对月壳和月幔物质改造的关键“同位素指纹”。团队对毫克级嫦娥六号玄武岩单颗粒进行了高精度钾同位素分析。结果显示，与来自月球正面的阿波罗样品相比，嫦娥六号玄武岩具有更高的钾-41/钾-39比值。为追溯这一异常信号的根源，团队逐一检查了宇宙射线照射、岩浆过程等多种可能因素，最终证实撞击事件改变了月幔的钾同位素组成，造成钾的亏损与同位素升高。团队发现，在撞击产生的瞬时高温高压过程中，较轻的同位素（如钾-39）往往优先逃逸，导致残余物质中同位素比值升高。研究结果表明，挥发分的丢失很可能抑制了月球背面后期的火山活动，这为理解月球正背面不对称的地质演化历史提供了关键线索。（中国科学院地质与地球物理研究所）

　　· 天文学 ·

　　小红点可能是被掩盖的黑洞

　　来源于论文

　　天文学家一直在争论韦布望远镜早期实验中发现的一组小红点的身份。这些红点被认为是超大质量黑洞或者恒星形成的迹象，但其行为不完全符合这两种天体的特征。最新，在一项发表于《自然》（Nature）的研究中，研究人员对詹姆斯·韦布太空望远镜收集的数据进行分析，认为遥远星系里一群被称为“小红点”的神秘天体，可能是被中性气体和电子云遮盖的年轻超大质量黑洞。这一发现揭示了此前未知的早期宇宙中黑洞的发展阶段。

　　研究人员分析了12个单独研究的星系的数据，结合其他18个星系的数据，来更好地理解小红点随时间的变化规律。通过研究这些星系中心的发射光谱，他们发现这些光谱源于光子在围绕黑洞的星系中心致密气体云中与电子散射产生的现象。作者计算出这些黑洞的体积可能比此前估计的小100倍。他们还认为，这些较小的黑洞被高密度气体茧包裹，该结构可能是其辐射的主要来源。研究人员认为，这些黑洞处在发展早期阶段，它们被高密度物质包围，阻隔了X射线和无线电波，光线被重塑成特定的模式。某些细节（如X射线为何如此微弱）仍需进一步研究。未来的观察将致力于探索这一“茧期”是否普遍存在，以及它将如何影响黑洞和星系的发展。

　　撰文：不周、clefable