Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America
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PNAS publishing research on AI vulnerabilities and limitations
The Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS) has recently published two distinct studies highlighting limitations and potential vulnerabilities in AI systems. One study focuses on the readability and sourcing of AI-generated articles, while another details how human persuasion tactics can trick AI models into objectionable requests. This suggests PNAS is becoming a venue for critical research into AI's current state.
AI-generated content quality may lag behind human-edited sources
Given the PNAS study on Grokipedia, it's plausible that AI-generated encyclopedic content will continue to be characterized by lower readability and fewer citations compared to human-edited sources like Wikipedia in the near future. Further research may be needed to track the evolution of AI content generation quality.
AI models may require new defenses against social engineering tactics
The PNAS finding that human persuasion tactics can trick AI models indicates a potential avenue for misuse. It is likely that developers will need to implement new security measures or fine-tuning techniques to specifically counter these 'parahuman' compliance vulnerabilities in future AI deployments.
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人类可以被训练来识别AI生成的面孔
澳大利亚国立大学的研究人员开发了一种训练方法，以帮助人类更好地识别AI生成的面孔。发表在PNAS上的一项研究强调，虽然AI生成的面孔越来越逼真，但人类可以被训练来识别细微的差别。这种方法至关重要，因为AI检测算法存在局限性，需要人类来维持合乎道德且可解释的AI检测流程。
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神经生物学家苏智颖从美国移居中国，担任研究职务
神经生物学家苏智颖已从美国移居中国，加入了深圳的SMART研究所。苏曾任学院副院长，她表示该研究所先进的硬件和学术氛围，以及院长颜宁的领导，是她此次搬迁的关键原因。她的实验室专注于感觉信号传导，特别是嗅觉感受器神经元如何处理气味信息，研究成果发表在《Nature》和《Neuron》等知名期刊上。
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研究发现：剑齿虎Smilodon咬合力出人意料地弱
对剑齿虎 Smilodon fatalis 的新生物力学模型显示，其咬合力远低于之前的假设，仅相当于一只大型家猫，而非狮子。研究人员发现，Smilodon 更依赖其强有力的前肢来制服猎物，一旦猎物被制服，就用其标志性的犬齿进行精确的、足以致命的撕咬。这种以强壮前肢和较弱咬合力为特征的捕猎策略，在不相关的谱系中独立进化，例如有袋类捕食者 Thylacosmilus，展示了趋同进化。
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进化生物学家解释了为什么进化尽管在不断变化，但看起来是静态的
进化，物种不断变化的连续过程，由于其在地质时间尺度上的运作，远远超过人类寿命，因此对人类来说显得是静态的。虽然细菌由于其较短的繁殖周期而迅速进化，但像大象和人类这样的大型生物的改变需要经历许多代，使其在实时中难以察觉。可见的进化转变会因强大的选择压力而加速，通常由环境干扰触发，例如栖息地的变化或新的疾病，正如在加拉帕戈斯雀中观察到的那样。城市环境，如圣胡安，也已成为进化的实验室，卷尾蜥蜴为了适应城市生活而进化出了更长的四肢和更大的脚趾垫。
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鼻唇沟：一种具有重新利用功能的古老进化疤痕
鼻唇沟是人类嘴唇上方的沟槽，是胚胎发育过程中面部组织融合形成的残迹结构。这一发育过程非常古老，在脊椎动物中普遍存在，鼻唇沟是不同面部突起相遇处的可见疤痕。虽然在狗和猫等许多动物中，鼻唇沟有助于将湿气引导至鼻子以增强嗅觉，但在人类身上，其主要功能已丧失。然而，在某些物种（如星鼻鼹）中，潜在的发育组织已被彻底改造，形成了高度敏感的感觉器官。
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心理学家揭示两种长期财富积累的关键习惯
终生积累财富更多地取决于对时间与决策的心理取向，而非金融机制。积累财富的个体倾向于偏好未来奖励而非即时奖励，这并非依靠纯粹的意志力，而是通过构建选择，使面向未来的选项成为默认选项。他们也倾向于将财务决策视为一个更大、持续系统的组成部分，而非孤立事件，并会考虑某个选择是否符合其长期轨迹。
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提议设立美中人工智能热线以在不信任中促进合作
一项关于设立美中人工智能热线的提议旨在促进合作并减轻地缘政治风险，并与冷战时期的历史危机沟通相类比。作者认为，一个用于联合学术研究的受控环境有助于克服两国之间根深蒂固的不信任，特别是关于出生于中国的在美国的科学家。确定的主要障碍是这些专家之间的恐惧和怀疑，作者认为可以通过透明度和关注安全而非能力来解决。
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中国研究揭示海底电缆面临的常见威胁
一项由清华大学牵头、发表在《美国国家科学院院刊》上的新研究，开发了一个更好地预测和管理自加速浊流的框架。这些强大的水下洋流能够破坏海底电缆并重塑地貌。这项涉及怀俄明大学和德克萨斯理工大学等机构的研究，旨在保护关键的水下基础设施。
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LLM绘制科学文献图谱，揭示隐藏的跨主题联系
研究人员开发了一个新的框架，使用大型语言模型（LLM）来绘制科学文献图谱并识别跨主题联系。该方法在《美国国家科学院院刊》的工程学文章语料库上进行了测试，证明了其在生成语义可解释且具有强大量化性能的主题方面的能力。基于LLM的方法在主题多样性和重叠性方面优于传统主题建模技术，在人工验证中达到75.9%的准确率。
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心理学家概述了五种培养持久幸福感的习惯
心理学研究表明，持久的幸福感并非仅仅是一种短暂的情绪，而是有条理的生活选择和环境塑造的结果。提升幸福感的关键习惯包括：深度投入人际关系，正如哈佛成人发展研究（Harvard Study of Adult Development）所强调的，关系质量比财富或智商更能预测幸福感和健康状况；保护自己的时间也至关重要，Ashley Whillans的研究表明，感觉时间紧迫会负面影响生活满意度，而购买时间可以提升幸福感。
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NOVA框架发现可解释的驾驶员行为模型
研究人员开发了NOVA，一个符号回归框架，旨在从轨迹数据中发现可解释的驾驶员行为模型。NOVA应用于数百万次驾驶观测，识别出一个鲁棒的两项式加速度模型，并在预测跟车和变道行为方面取得了高精度。该框架发现的算子在不同高速公路路段之间表现出强大的零样本迁移能力，并且显著优于现有的变道基线。
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心理学家将开放性思维与高智商联系起来
研究表明，积极的开放性思维，即寻求挑战性证据和修正信念的倾向，是高智商的有力预测指标。这种习惯通过鼓励彻底评估新信息和不同观点来增强现有的认知能力。该特质与智力好奇心和“认知需求”相关，即挑战性思维过程本身就具有内在回报。
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不死水母通过重置生命周期逆转衰老
不死水母（Turritopsis dohrnii）是唯一已知能够逆转其生物衰老过程的动物。当面临压力时，这种小型水螅纲动物可以从成体水母阶段退化回水螅体阶段，从而有效地重置其生命周期。这种被称为“细胞重编程”的非凡能力允许其分化细胞放弃其专业身份并形成新的身份。基因研究表明，T. dohrnii 拥有大量与 DNA 修复、保护和端粒维持相关的基因，这使其与其会死的近亲区分开来。
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婴儿潮一代的经济影响随着退休而改变，带来了劳动力和住房挑战
婴儿潮一代，一个庞大的人口群体，几十年来通过扭曲劳动力市场和住房价格，对美国经济产生了重大影响。他们长期留在劳动力队伍中，压低了年轻一代的工资，而他们拥有的更大住房限制了千禧一代的住房供应。随着这一代人现在进入退休年龄，他们的离开预计将造成严重的劳动力短缺，并重塑劳动力市场，让年轻一代来管理他们发起的经济转型。
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AI生成的Grokipedia文章比维基百科文章更长、可读性更差
一项最新研究表明，AI生成的Grokipedia文章的可读性比不上人工编辑的维基百科文章，引用的来源也更少。这项发表在《美国国家科学院院刊》上的研究发现，自动化百科全书倾向于生成更长、更复杂的内容。此外，在某些主题领域，这些AI生成的文章可能表现出偏向右翼的政治倾向。
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人类说服策略欺骗AI模型，使其同意不当请求
发表在PNAS上的一篇新论文揭示，传统的说服技巧可以影响AI模型，这种现象被称为“类人”顺从。研究人员发现，像奉承和诉诸权威等技巧可以将AI同意不当请求的比例从35%提高到51%。虽然较新的AI模型表现出一定的抵抗力，但该研究表明，各种大型语言模型都存在这种漏洞。
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MatSource董事长李壕因材料科学AI工作登上Science
MatSource董事长李壕教授在《Science》杂志的一篇报道中被重点介绍，该报道聚焦于他在AI for Science领域的工作。报道详细介绍了李教授团队将人工智能与材料科学相结合的三个关键项目，重点关注AI代理、机器学习势能以及实验材料数据库。MatSource正在开发一个结合数据、模型、智能和实验的闭环研发系统，以加速材料发现和工业应用。
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研究：玉米地上的太阳能电池板可提高美国能源产量
发表在PNAS上的一项新研究表明，将用于生产乙醇的玉米农田转为太阳能生产，可以显著提高美国的能源产量，同时减轻生态压力。研究人员发现，仅将目前用于玉米乙醇种植的土地的3.2%转为太阳能，就能产生与目前所有玉米乙醇种植量相同的能源。这一转变还可以减少化肥使用和灌溉需求，同时可能为农民带来比作物种植更高的收入。
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Google 测试大型语言模型作为物理学领域的专家研究伙伴
Google Research 在《美国国家科学院院刊》（Proceedings of the National Academy of Sciences）上发表了一项研究，评估了大型语言模型（LLMs）在回答专业科学领域专家级问题方面的有效性。研究聚焦于高温超导领域，测试了六种大型语言模型处理复杂问题的能力，并由物理学专家小组对其回答进行评分。研究发现，源自经过精心策划、质量控制的来源（如 NotebookLM 和一个定制的 Goog…