Anthropic发布报告：AI如何真正影响就业市场；中国发现最早的鸟类化石 | 科技周览

原创周舒义、平生返朴

2025年02月15日 00:03

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整理 | 周舒义、平生

法国人工智能行动峰会闭幕，美英未签声明

当地时间2月11日，为期两天的人工智能行动峰会在法国巴黎闭幕，包括法国、中国、印度、日本、澳大利亚、加拿大在内的60个国家和国际组织共同签署了《关于发展包容、可持续的人工智能造福人类与地球的声明》。但美国和英国未签署该声明。

声明显示，本次峰会凸显了加强AI生态系统多样性的重要性，各方确认了一些主要优先事项，包括促进AI的可及性以减少数字鸿沟，确保AI开放、包容、透明、合乎道德、安全、可靠且值得信赖，鼓励有利于未来劳动力市场和可持续发展的AI部署，加强国际协调治理等。峰会还首次讨论了AI的能源消耗问题。

据《卫报》（The Guardian）报道，英国政府发言人表示，“同意声明的大部分内容”，但认为其中有些部分有所欠缺。“我们认为该声明在全球治理方面没有提供足够切实的清晰度，而且围绕国家安全和AI对其构成的挑战，也没有充分应对这些棘手问题。” 英国此前一直是AI安全理念的倡导者，于2023年11月举办了全球首届AI安全峰会。

据BBC报道，美国副总统万斯向与会代表表示，对AI的过度监管可能“扼杀一个刚刚起步的变革性产业”。他说，AI是“特朗普政府不会错失的机会”，政策应优先考虑促进AI增长，而非安全问题。与此相左，法国总统马克龙主张进一步监管的必要性：“我们需要这些规则来推动人工智能的发展。”

本届峰会由法国和印度联合主办，多国国家元首、政府首脑或高级别代表以及国际组织负责人、企业和研究机构代表等参会，以进一步深化全球人工智能治理合作。（新华社、The Guardian、BBC）

“打一针”让锂电池“满血复活”

随着充放电次数增加，锂电池的容量会逐渐衰减，这是因为其内部活性锂离子在不断消耗。2月13日发表于Nature的一项研究设计出一种新型锂载体分子，可像药物一样，以“打一针”的方式注入废旧或衰减的锂电池中，精准补充损失的锂离子，实现容量恢复，从而大幅延长电池的寿命。

电池中的活性锂离子由正极材料提供，锂离子损失消耗到一定程度后电池就会报废。研究团队打破电池基础设计原则中锂离子依赖共生于正极材料的理论，设计一种锂载体分子，将其注射进电池，对电池中的锂离子进行单独管控。

据介绍，锂载体分子需具备严格且复杂的物理化学性质，团队利用人工智能，结合化学信息学，将分子结构和性质数字化，引入有机化学、电化学、材料工程技术方面大量关联性质，构建数据库，并通过机器学习进行分子推荐和预测，最终成功获得了锂载体分子——三氟甲基亚磺酸锂。

合成这种分子后，团队验证了其符合各种严苛的性能要求，且成本低、易合成，和各类电池活性材料、电解液等有良好的兼容性。在真实锂电池器件上的实验证明，新技术可使电池在充放电上万次后仍展现出接近出厂时的健康状态（96%容量），循环寿命从目前普遍的500至2000圈提升到12000至60000圈。

“无论是实现电池寿命的延长，还是避免大规模报废造成的环境污染和资源浪费，‘精准治疗’都是一种可行的技术方案。”论文作者表示，团队正在开展锂载体分子的宏量制备，并与电池企业合作，推动技术落地与商品化进程。

相关论文：https://www.nature.com/articles/s41586-024-08465-y

中国发现最早的鸟类，改写鸟类演化历史

我国科研团队近期在位于福建的“政和动物群”发现了距今1.5亿年的鸟类化石“政和八闽鸟”。这是目前世界上已知最古老的鸟类之一，也是唯一确切的侏罗纪鸟类。研究将现代鸟类身体构型出现的时间向前推进了近2000万年，改写了鸟类演化的历史。相关论文2月13日发表于Nature。

政和八闽鸟和政和动物群生态复原图 | 中国科学院古脊椎所

鸟类从恐龙演化而来，是生命演化历程中震撼的一幕。发现于德国的始祖鸟（Archaeopteryx）生活在约1.5亿年前的侏罗纪晚期，曾被认为是最早的鸟类。然而始祖鸟的分类位置近期受到质疑，部分研究认为始祖鸟属于恐爪龙类，而非鸟类。这一次，中国科学家发现了目前世界上唯一确切的侏罗纪鸟类化石。

经过对福建“政和动物群”其中一块化石长达一年的室内修复和研究分析，研究团队确定了该化石属于鸟类，并将其命名为“政和八闽鸟”（Baminornis zhenghensis）。其属名“八闽”是福建的古称。研究团队推测，政和八闽鸟的体形接近今天的凤头鹦鹉，体重100多克，生活在类似湖边沼泽的环境。

政和八闽鸟正型标本 | 王敏

据介绍，政和八闽鸟是目前唯一确定的侏罗纪鸟类。系统发育分析表明，政和八闽鸟是仅次于始祖鸟而最早分化的鸟类支系，表明政和八闽鸟是目前已知最古老的鸟类之一，将现代鸟类起源的时间推进到中侏罗世晚期（距今1.72亿年至1.64亿年）。

尾骨缩短是恐龙向鸟类演化中最彻底的形态变化之一。始祖鸟、近鸟龙类等“潜在的侏罗纪鸟类”，仍然具有和恐龙一样的长尾骨，在体形上与鸟类大相径庭。八闽鸟最特殊的地方在于尾椎减少、最后几枚尾椎愈合成一个名为尾综骨（pygostyle）的结构，这是构成现代鸟类体型的基石。鸟类和其他爬行动物最显著的区别就是鸟类的尾巴很短，具有愈合的尾综骨。它的出现对身体重心前移、后肢和尾骨的独立运动、以及飞行能力的完善至关重要。

除发现八闽鸟外，研究团队还在政和动物群发现了一个单独保存的叉骨。研究结果显示，该叉骨与出现于白垩纪（约1.3亿年前）的今鸟型类非常相似。这一发现证实了侏罗纪至少有两种鸟类，如果该叉骨确实属于今鸟型类，鸟类的起源将会进一步提前。

相关论文：https://www.nature.com/articles/s41586-024-08410-z

科学家如何煮出完美鸡蛋？

煮鸡蛋很难搞砸，但也很难做到完美：煮得太过，蛋黄会掉渣；火候不到，蛋白又无法凝固成形。2月6日发表于Communications Engineering的一项研究找到了将蛋白、蛋黄同时煮至最佳风味的方法。

煮出完美鸡蛋的难点在于，蛋黄和蛋白成分区别很大，因此适宜的烹饪温度不同。要达到最佳烹饪效果，蛋黄仅需65°C，而蛋白需要85℃，常规煮法往往难以两全其美。例如近年来流行于欧美的“低温慢煮”方法，通过60℃-70℃的恒温水浴浸泡1小时，能得到奶油状的美味蛋黄，但蛋白往往不能完全凝固。

为此，研究人员创建数学模型，推导出两个方程，描述热量从蛋壳到鸡蛋中心的传导方式，弄清了鸡蛋内容物从液体到凝胶状态、再到固体的转化过程。他们煮了数百个鸡蛋，提出完美鸡蛋的“周期性”煮法：先将鸡蛋放入100℃的沸水煮2分钟，再放入30℃的凉水煮2分钟。重复此过程8次，总共耗时32分钟。

左起：生鸡蛋、全熟蛋、溏心蛋、低温慢煮蛋、“完美”煮蛋 | Pellegrino Musto and Ernesto Di Maio

“很多人品尝了（用这种方式煮制的鸡蛋），对味道和口感啧啧称奇。”论文作者Ernesto Di Maio说。新煮法得到的蛋黄与低温慢煮蛋相似，而蛋白的口感介于低温慢煮蛋和溏心蛋之间。研究人员使用核磁共振氢谱（¹H-NMR）、高分辨质谱（HRMS）等手段分析煮熟的鸡蛋，发现与常规煮蛋相比，这种鸡蛋还含有更多营养物质——多酚。

“这很有趣，也很好笑。”英国布里斯托大学的Peter Barham说，“花30分钟将鸡蛋在两种不同温度的水中换来换去，只是为了让烹饪效果比放着不管稍微好一点，这不太实用。”而Di Maio表示，他现在所有的鸡蛋都采用新煮法，备受家人、朋友欢迎。“这当然需要时间，但如果是为了你爱的人，就应该投入时间把事情做好。”

相关论文：http://dx.doi.org/10.1038/s44172-024-00334-w

Anthropic报告：比起“抢饭碗”，AI更倾向于做“好帮手”

2月10日，OpenAI竞争对手、人工智能公司Anthropic发布的一份报告显示，目前AI主要用于特定任务，很少有职业完全依赖AI。这意味着未来大多数现有工作更可能在AI辅助下不断发展，而非被AI替代而消亡。

这份题为“Anthropic经济指数”的报告长达38页，基于Anthropic旗下Claude平台数百万次的匿名对话数据，首次系统揭示了AI的实际应用图景，表明AI正在对劳动力市场和现代经济产生长远而深刻的影响。

报告显示，计算机（包括软件工程）和数学是AI应用最为广泛的领域，占Claude全部对话的37.2%，主要包括软件修改、代码调试和网络故障排除等任务。其次是艺术、设计、体育、娱乐和媒体类工作（占比10.3%），主要涉及各类写作和编辑任务。相比之下，农业、渔业和林业等重体力工作的AI应用占比最低，仅为0.1%。

在使用深度方面，AI对各行各业的影响比起“完全替代”，更倾向于“逐渐渗透”。只有大约4%的职业在超过75%的任务中使用AI，而大约有36%的职业在超过25%的任务中使用AI。43%的AI任务属于直接替代人工的“自动化”工作（例如AI直接执行格式化文档之类的任务）；剩下的57%属于协助用户的“增强性”工作。也就是说，在超过半数的AI任务中，AI并未直接替代人工，而是和用户协同工作，参与验证（检查用户的结果）、学习（帮助用户获得新的知识技能）、任务迭代（帮用户集思广益，或重复性地生成内容）等辅助任务。

有趣的是，低薪和高薪职业的AI使用率都很低，这些岗位通常需要大量手工操作，例如洗发工和产科医生。AI应用更多集中在中等或较高薪酬的职业（如程序员和文案）。报告认为这一现象可能反映了当前AI技术能力的局限性。

年薪（x轴）与涉及相应职业的对话占比（y轴）| Anthropic

报告也承认，分析结果存在一些局限性，例如无法确定用户使用AI是出于工作目的，还是仅仅为了娱乐。研究也不能确定用户如何使用Claude生成的内容，例如Claude可能被要求生成一份完整文档，这看起来是“自动化”工作，但用户可能会对其进行二次编辑，所以实际是“增强性”工作。

Anthropic表示，相关数据已经开源，该报告将定期更新，以持续追踪AI对就业市场的影响。

注：本条内容由Claude-3.5-Sonnet生成，经人工核实、编辑。

相关报告：https://www.anthropic.com/news/the-anthropic-economic-index

动物面部表情，AI能懂

清晨6点，英国东南部的一个乡村细雨蒙蒙。数百头小猪急不可耐地涌入数十个饲喂栏，准备大快朵颐。但在此之前，它们要先通过“猪脸识别”——小猪鱼贯而入时，相机会逐个拍下猪脸照片，AI系统能在不到1秒的时间里，通过鼻子、耳朵、眼睛等面部特征识别出它们，据此提供定制化饲料。此外，AI还能从猪的面部表情中寻找痛苦、生病或情绪不佳的蛛丝马迹，向人类发出警报。

像Intellipig这样的AI系统可以部署在“智能农场”，为动物提供个性化的护理。| HANSEN ET AL.

这些小猪是Intellipig系统的测试参与者。Intellipig由西英格兰大学（UWE）和苏格兰农业学院（SRUC）联合开发，旨在解决动物护理的一个基本问题——如何理解动物感受。领导设计Intellipig的西英格兰大学机器视觉工程师Melvyn Smith说，AI工具可能开启动物护理的新时代，甚至可能最终在解读一系列更复杂的情绪方面胜过人类，例如快乐、平静、沮丧或恐惧。

动物和我们一样，会通过面部表情来表达自己的感受。诺丁汉特伦特大学心理学家Bridget Waller表示，包括人类在内的哺乳动物有许多相似的面部肌肉，可以产生共通的面部表情。例如，人类有38%的面部运动与狗相同，34%与猫相同，47%与马相同。

以往，科学家们会花数千小时观察动物在痛苦或压力下的面部表情，将其与平静状态进行比较，为各种动物开发“表情量表”（grimace scales），然后就可以根据面部表情来衡量它们的痛苦或压力程度。但瑞典农业科学大学的马外科医生Pia Haubro Andersen表示，这项工作极其繁琐，人工通常需要100秒才能识别处理一张图片，需要2到3个小时才能处理一段30秒的视频。

而现在，AI可以做得更快、更好。Smith说，借助深度学习，Intellipig不仅在识别小猪身份方面胜过人类（准确率高达97%），而且非常擅长通过表情来判断小猪的心理压力。1月3日发表于Scientific Reports的一项研究也显示，在通过表情判断绵羊是否疼痛方面，AI甚至比经验丰富的兽医和专家还要出色——准确率高达82%，高于人类专家的70%。论文作者Zamansky 表示，AI已经提供了“实实在在”的应用，她的团队即将发布一款基于AI的应用程序，让猫主人可以通过摄像头来识别猫咪压力状态。

使用梯度加权类激活映射（Grad-CAM）生成热图，显示AI在做出决策时关注面部的哪些区域。| MARTVEL ET AL.

一些研究人员正在致力于构建狗、猫、马和灵长类动物在不同情绪状态下的表情数据库。他们试图让AI读懂更多、更复杂的动物情绪——不再局限于压力或痛苦，而更类似于人类的喜悦、愤怒或悲伤。未来，AI甚至可能会将面部表情与“意向”联系起来，判断动物是想要外出、玩玩具还是打架。“我们正在为此努力。” Zamansky 说。