2023年8月31日  ~  2023年9月6日  

9月6日 | 历史上的今天

1876年9月6日，因发现了胰岛素而获得诺贝尔生理学或医学奖的苏格兰生理学家，约翰·麦克劳德（John James Richard Macleod）出生。

01 马斯克要用X数据训练AI：微软不行，但我自己可以

8月31日，有X（原推特）网友曝出，在平台最新推出的2.1版隐私政策中，X明确写道，将使用收集的信息以及公开可获取的信息，来帮助训练机器学习或人工智能模型；还将从9月29日开始收集用户的生物识别数据、工作和教育信息（如果用户同意的话）。

其中所说的“机器学习模型和AI模型”，自然是指马斯克的另一家公司x.AI，推特就是由于要和这家母公司保持一致，而改名为X。至于用X数据来训练AI，这也是马斯克在之前就透露过的想法。但这条消息一经曝出，还是引发了极大关注——

毕竟马斯克刚在不久前和微软打过嘴炮，指出微软用X的数据训练大模型是非法的，并威胁要起诉这家公司。

而在这条网友的爆料消息下，马斯克也现身了，他回复道，“只会用公开信息（训练），不会用私信和任何私人数据”。

02 IBM接下5亿元人脸识别项目，被质疑违背此前承诺

据美媒The Verge近日报道，今年8月时，美国科技巨头IBM与英国政府签署了一份价值5470万英镑（约合人民币5亿元）的合同，开发生物特征面部识别平台，服务于执法和移民官员。

这一新闻引发热议，质疑者称，IBM曾在2020年宣传“坚决反对且不会纵容使用任何技术进行大规模监控。”而IBM则辩称，销售该系统并不和2020年的声明冲突。

“本次双方签署研发的平台并不用于大规模监控，主要帮助警察和移民官员使用指纹和照片数据库识别嫌疑人。该系统不会采样视频，而采样视频通常是支持人群中的生物识别使用所必需的。”IBM发言人伊姆蒂亚兹表示。

01 谷歌新研究：用AI代替人类进行数据标注

对于当前的大模型来说，基于人类反馈的强化学习（RLHF）是一个核心技术。这种机器学习方法能够使智能系统从环境中学习并最大化特定目标，无论是ChatGPT还是开源的LLaMA，都绕不开它。

不过，正如这一方法的名字，RLHF必须要基于高质量的人类反馈，才能最大发挥其优势，这也意味着高额的人力成本。

但就在近日，谷歌团队提出了一种名叫AI反馈强化学习（RLAIF）新方法——这一方法与RLHF的原理类似，核心区别就是用AI来代替RLHF中的人类，完成数据标注、生成反馈的工作。

相关论文已在9月1日发表在预印本网站Arxiv上。论文中提供的数据显示，对于两种方法训练后的模型生成答案，人类的评价都基本一致，甚至在一些细节上，RLAIF的表现还要优于RLHF。

有业内人士认为，新方法大大减少了对人工标注的依赖，到GPT-5的时候，可能就不再需要人类数据标注员了。

02 黑洞也会“吃撑”？武汉大学团队揭开黑洞吸积磁场奥秘

9月1日，Science刊登了一篇来自武汉大学研究团队的论文，研究通过对黑洞X射线双星的观测数据分析，揭示了黑洞“吸积流”中的磁场输运过程，及“磁囚禁盘”的形成过程。

黑洞捕获物质的物理过程被称为“吸积”，被捕获的物质则被称为吸积流。在黑洞周围还存在着“看不到”的磁场，黑洞吸积物质的同时也会向内拖曳磁场。

理论认为，随着吸积物质将外部弱磁场持续带入，磁场对吸积流的向外磁力会逐渐增强，当磁场的向外磁力与黑洞的向内引力相当时，吸积流便会被磁场所囚禁，无法自由地掉入黑洞，形成磁囚禁盘。但至今“磁囚禁盘”仍无法被证明是否真实存在。

而这次发表的论文则指出，硬X射线辐射随吸积率减小而下降，而热吸积流径向尺度随吸积率下降而快速膨胀，使得黑洞附近磁场迅速增强，因而在硬X射线辐射峰值之后约8天形成磁囚禁盘。

“这说明黑洞并不像‘饕餮’一样能吞噬万物，也会有‘吃’撑的时候，也就是磁场会阻碍物质的掉落。”团队的主要负责人、武汉大学物理科学与技术学院天文系副教授游贝在接受新华社采访时这样解释道。

01 特斯拉状告中国公司“侵害技术秘密”

近日，特斯拉告了一家中国汽车供应链公司。

这家公司名叫冰零智能科技（常州）有限公司，开业不到一年半，注册资本为三百多万，主营业务是汽车零部件供应，而背后第一大外部股东，则是正在全速造车的小米。

上海知识产权法院官方网站显示，这起纠纷的案由是“侵害技术秘密及不正当竞争纠纷”，承办部门为知识产权审判相关部门，开庭日期则设在了今年10月10日。

值得注意的是，这也是已有公告中，特斯拉中国第一次以“侵害技术秘密”为由发起诉讼。

01 中国团队最新研究：93万年前人类祖先近乎灭绝

9月1日，学术顶刊Science刊登一篇论文，称基于一种全新的群体遗传学和计算生物学的创新理论，可以通过分析现代人群基因组，研究百万年前古人类的群体历史。而应用了这一理论的第一个发现就是——

距今93万年前，人类祖先群体规模急剧减小，在短期内丧失了约98.7%的成员个体，几乎灭绝。在长达11.7万年的时间里，平均成年个体数仅为1280人。

这一创新理论的名字为“快速极小时间溯祖”（FitCoal）。研究团队在接受澎湃新闻采访时表示，这一新发现开辟了人类演化的新研究领域，还引发了许多待思考的问题：例如这些幸存个体居住的地方、他们如何克服灾难性的气候变化、瓶颈事件期间的自然选择是否加速了人类大脑的进化等等。

“这些发现只是一个开始。未来的目标是，利用这些知识来描绘早更新世到中更新世过渡时期人类演化的更完整图景，这反过来将继续揭开早期人类祖先演化之谜。”论文的通讯作者，中国科学院上海营养与健康研究所研究员李海鹏这样说。

01 牛津大学研究：电噪刺激大脑或可助学数学

8月31日，学术期刊Plos Biology刊登论文称，将高频经颅随机噪声刺激（tRNS）作用于大脑额叶部分，或可以帮助促进数学学习。

研究称，这种电噪声刺激了大脑中的钠通道，感染了神经元的细胞膜，从而增加了皮质兴奋性，进而影响大脑在数学学习任务中的成果。

研究团队来自牛津大学，他们称，这一研究结果能够帮助了解神经刺激如何工作、神经刺激效果和学习标记的作用等等，对这一机制的理解降为增强学习和个性化干预提供更好的研究方向。

采写：南都记者 杨博雯

编辑：李玲

本文作者

李玲

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南方都市报记者