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图片来源：Georgia Institute of Technology超半数受访AI研究者认为，AI可能造成人类灭绝等灾难后果随着大语言模型的能力逐渐显现，AI领域的科学家对这类技术中的风险产生了广泛的担忧。最近发表的一项调查结果显示，在2700位接受调查的AI领域研究人员当中，有超过一半的研究人员认为，与AI相关的人类灭绝等灾难后果发生的可能性在5%以上。这是迄今为止同类调查当中规模最大的一次。参与调查的2700位研究人员，都在最近的6场人工智能顶级会议之中发表过研究成果。接受调查时，参与者需要分享他们心目中未来的AI技术里程碑将按怎样的时间表出现，以及这些里程碑的出现将为社会带来怎样的结果。而58%的参与者认为，与AI有关的人类灭绝及其他灾难后果发生可能性大于等于5%，调查者认为这表示在大多数研究人员看来，先进AI技术毁灭人类的说法并不是难以置信。但对于这项调查，也有一些科学家认为目前还不必惊慌，毕竟领域内的不少研究者在预测未来方面的信誉有限。
在癌症研究中，科学家通常需要使用动物模型来进行药物开发和诊断成像。但使用小鼠模型来重现疾病的成本高昂，加上肿瘤发生率不稳定和动物福利等因素，使科学家想寻找一种替代品。最近，在一项发表于npj Imaging期刊的研究中，科学家提出，在临床前癌症研究中可以使用受精鸡蛋替代小鼠模型，培养出用于成像的肿瘤。受精鸡蛋含有一层高度血管化的膜，叫做鸡胚绒毛尿囊膜（chicken chorioallantoic membrane，CAM），可以为肿瘤生长和研究提供理想的环境。在这项新研究中，科学家评估了CAM是否能代替临床前癌症成像研究中的小鼠模型。研究者发现，肿瘤细胞NCI-H460 FLuc在鸡的CAM上生长，形成血管化的肿瘤，肿瘤大小可复现，且不影响胚胎活性。这种方法能在7天内培育出用于成像的肿瘤，成本低且可持续。科学家表示，由此得到的肿瘤图像，能够帮助他们评估靶向药物的输送与放疗药物的效果。
近日，在一项发表于《自然·通讯》（Nature Communications）的研究中，阿姆斯特丹大学和阿姆斯特丹自由大学的研究人员发现了长新冠患者持续疲劳的一个生物学原因：他们肌肉细胞线粒体产生的能量比健康人的要少。研究人员选择了25名长新冠患者作为实验组，以及21名健康人作为对照组，并要求他们骑自行车15分钟。结果显示，这导致长新冠患者的症状恶化且持续很长时间，即劳累后不适（PEM）。当身体、认知或情绪劳累超过个体阈值后，患者就会出现极度疲劳。通过在测试前1周和测试后1天观察血液和肌肉组织，研究人员发现患者的肌肉组织出现了各种异常——在细胞水平上，肌肉细胞中本是细胞能量工厂的线粒体功能较差，产生的能量也较少。这一发现意味着，我们可以开始研究针对长新冠患者的治疗方法。（AMSTERDAM UNIVERSITY MEDICAL CENTER）撰写：栗子、王怡博
封图来源：pixabay
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