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Search: #人机关系

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  1. 为什么几乎所有人都用右手？这项灵长类研究给出进化答案

    你是否注意过：不论文化、国家还是时代，大约九成的人更习惯用右手？写字、吃饭、拿手机，右手似乎是“默认设置”。这种高度一致的右利手现象，在动物界却非常罕见，连和我们最亲近的黑猩猩都做不到。这种差异究竟从何而来，一直是人类演化中的谜题。

    一项发表于《PLOS Biology》的研究，对41种类人猿和猴类、共2025个个体的“用手习惯”进行了系统分析。研究者用的是一种标准化的“双手协作任务”，并结合系统发育和荟萃分析方法，分别考察“偏向哪只手”（方向）和“偏好有多强”（强度）。结果发现：人类在右手偏向和偏好强度上都是明显的“异类”。但当把脑容量（反映大脑大小）和肢体比例（反映是否适合双足行走）纳入模型后，人类的“异常”几乎完全消失，说明大脑扩张和双足行走是解释人类右利手的关键因素。

    进一步的进化推算显示：用手“偏好强度”在早期人族中就已经很高，而真正强烈、稳定的右手偏向，则是在属“人”（Homo）出现、脑容量明显增大之后才逐步形成。研究也强调，这些结果主要反映群体层面的进化趋势，并不等同于个人命运；相关性并不意味着简单因果，人类文化因素也未被完全排除。

    听起来复杂，但结论很朴素：站起来走路和脑子变大，真的改变了我们用哪只手。🧠✋


    📖PLOS Biology
    📃Bipedalism and brain expansion explain human handedness
    🗓2026-04-27

    #人类演化 #右利手 #双足行走 #大脑扩张

    via: 乘风破浪派大星

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    👍 3 😁 1 🤔 1

  2. 不用蛋白“机器”，人工细胞也能实现不对称分裂

    在生命世界里，细胞并不总是“一分为二、两个一样”。干细胞、早期胚胎常通过不对称分裂，一次分裂就产生命运不同的子细胞。这种“一个变两个，而且两个不一样”的能力，被认为是生命复杂性的关键一步。可在人工细胞研究中，科学家长期只能实现对称分裂：要么平分、要么整体崩解，始终缺少天然细胞内部那种复杂的结构边界。人工细胞究竟能不能在没有蛋白质分裂装置的情况下，复现这种关键行为？

    最新发表在《Nature》的一项研究给出了肯定答案。研究人员构建了一种由脂质和核苷酸组成的多层液晶液滴人工细胞，其内部天然存在层状有序结构与微小拓扑缺陷。当向体系中加入碱性磷酸酶、或镁、钙等多价金属离子时，原本稳定的液滴会经历一种完全不同于以往的分裂方式：在液滴表面先形成一个微米级小凹陷，随后这个“小窝”沿着内部潜在的核—壳结构边界周向扩展；当张角增大到一定程度后，内核被整体“挤出”，外层则自动闭合，最终生成一个液滴和一个多层囊泡两种形态迥异的子代。研究显示，这种“剥离式”不对称分裂并不依赖蛋白质机器，而源于局部、瞬态的化学不均匀性所建立的界面能梯度。更重要的是，研究团队还观察到，预先封装的功能性酶分子在分裂后可被分配到不同子代中，并保持活性。

    这项工作的重要意义在于，它首次证明：复杂的类生命行为，并不一定需要复杂的生物分子装置。在高度简化的化学体系中，仅凭结构有序性与局部物理化学扰动，就能实现不对称分裂与初步的功能分化。当然，这并不意味着我们已经“造出了生命”。这种人工细胞仍然缺乏遗传、代谢与多代增殖能力，结论也主要基于特定结构体系。但它为理解生命起源阶段原始细胞如何获得分化潜能，提供了一个可实验、可操控的模型，也为未来合成生命和生物制造研究打开了新的思路。

    生命的复杂性，有时源于一次并不对称的“裂开”🧫


    📖 Nature
    🗓2026-05-13

    #人工细胞 #不对称分裂 #生命起源 #合成生命

    Via：提前退休卡皮🐟

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    👍 4 ❤️ 1 🤔 1

  3. 不是不想生，而是生不了：男性生育率正在下降

    很多人谈到生育率下降，第一反应往往是“女性不愿生了”“生育成本太高”。但一个常被忽略的问题是：并不是每个想当父母的人，都有同样的机会。2026 年发表在《美国国家科学院院刊》的一项研究发现，从全球尺度看，一个悄然发生的变化正在重塑生育格局——男性的平均生育率，正在系统性地低于女性。

    这项研究利用联合国《世界人口展望 2024》的长期人口数据，估算了1950年至2100年全球及各国的男女总和生育率。研究者发现，过去几十年里，大多数国家男性的生育率曾长期高于女性，但这一趋势正在逆转。到 2024 年，全球层面首次出现女性生育率高于男性的“交叉点”。更重要的是，这并非向性别平衡回归，而是因为生育年龄段男性人数持续多于女性，拉低了男性整体的生育水平。研究预测，从 2030 年起，世界上大多数人口将生活在“男性生育率明显低于女性”的国家。

    研究进一步解释，这种变化主要来自人口结构本身，而非个体生育意愿。随着整体死亡率下降、男女寿命差距缩小，再叠加部分国家长期存在的性别选择性出生，适龄男性在婚育市场中逐渐成为“数量更多的一方”。在这种结构下，即便男女个体行为不变，人数更多的一方也更容易面临配偶与生育机会不足。研究指出，这一机制在东亚国家尤为明显，例如中国和印度，男性生育率低于女性的差距预计还会继续扩大。需要强调的是，论文并未将这一现象归因于个人选择，而是指出这是人口结构变化带来的结果。

    从现实意义看，这项研究提醒我们，生育问题并不仅仅是“女性的问题”。当大量男性在结构上更难进入婚育关系时，可能带来更高的男性终身无子比例，并进一步影响社会支持、健康状况和老龄化结构。当然，这项研究关注的是平均水平，并不代表个体命运；同时，男性生育率是通过间接方法估算的，仍存在不确定性。但它清楚地表明，在讨论低生育率和人口未来时，忽视男性视角，可能会低估问题的复杂性。

    生育率下降，不只是“不想生”，有时是被挤出了。🥹

    本想早八发的，但这么丧气的内容还是不要打扰大家美好的一天了。🫣


    📖 Proceedings of the National Academy of Sciences（PNAS）
    🗓2026-04-20

    #生育率 #人口结构 #男性生育 #性别差异 #人口学

    Via：一往无前啊屁林

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    😁 4 🤷‍♂ 2 ❤️ 2 🤔 1

  4. 为什么让遵守人类法律的 AI 聊天机器人如此难以实现？

    很多人已经把 AI 聊天机器人当成“随时在线的助手”：写作业、查资料、做计划，几乎什么都能问。但如果有人向 AI 询问的是违法甚至暴力的问题，责任该由谁承担？2026 年，美国佛罗里达州检方对 OpenAI 展开调查，原因是一起校园枪击案嫌疑人被指曾向 ChatGPT 寻求建议。这起事件并未指控 OpenAI 犯罪，却将一个长期存在的问题推到公众面前：为什么 AI 很难真正遵守人类的法律、伦理和价值观？

    报道指出，目前主流的大语言模型并不是按“法律条款”或“道德原则”运作的系统，而是通过学习互联网上海量文本，来预测“下一个最可能出现的词”。为了降低风险，AI 公司通常在模型外部加上安全措施，例如关键词过滤、行为规则限制，以及通过人工反馈训练模型给出“更合适”的回答。但研究人员指出，这些措施更像是事后加上的防护层，而不是 AI 本身具备对意图和后果的理解能力。有意图的用户仍可能通过假设、虚构或绕弯的方式，避开现有的安全机制。

    专家认为，这种结构性问题与 AI 的学习方式密切相关。大语言模型本质上是在做“模式补全”，并不真正理解语言背后的意义，也无法判断行为是否违法。过去曾流行的“规则型 AI”尝试让计算机严格遵守明确规则，但在现实世界中，情况过于复杂，规则几乎无法穷举。即使采用人工反馈训练或清理训练数据，这些方法也成本高昂，且效果有限。研究人员强调，这意味着 AI 目前还不能被视为具备法律或道德责任的主体，人类仍必须对其使用方式和后果承担最终责任。

    AI 会模仿人类说话，但并不理解人类社会的底线 🤖

    Nature 都在追热点了，我们也看看吧，晚安~


    📖 Nature
    🗓2026-05-07

    #人工智能 #大语言模型 #AI安全 #科技伦理 #法律责任

    Via：睡前消息

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    👍 3 😁 1

  5. 疟疾不只是疾病：它可能悄悄塑造了早期人类的迁徙路线

    在谈论人类起源和迁徙时，气候变化往往被视为最重要的幕后推手：哪里变暖、变湿，人类就往哪里走。但一个长期被忽视的问题是——如果某些地方“气候宜人”，却充满致命疾病，人类真的会愿意定居吗？2026 年发表在《Science Advances》的一项研究，把目光投向了一种古老却强大的因素：疟疾。

    研究团队聚焦由恶性疟原虫（Plasmodium falciparum）引起的疟疾，综合了疟蚊物种分布模型、古气候数据和流行病学参数，重建了过去 7.4 万年至 5000 年间撒哈拉以南非洲的“疟疾传播稳定性指数”。这一指数反映的是：在当时的环境条件下，疟疾如果出现，是否具备长期持续传播的潜力。随后，研究人员将这一结果与完全独立的考古数据重建出的人类“适宜生存范围”进行对比。结果显示，在绝大多数时期，人类活动范围明显避开了疟疾潜在风险较高的区域；低疟疾风险区，反而更稳定地成为人类定居和迁徙的走廊。

    进一步分析发现，疟疾高风险区在约 1.5 万年前后开始与人类活动范围出现更多重叠，尤其是在西非地区。这一时间点，与遗传学研究推测的镰刀型贫血相关突变开始受到自然选择的时期相吻合。研究据此指出，疟疾的存在可能在很长时间尺度上影响了人类群体的空间分布、隔离与接触机会，从而参与塑造了非洲内部的人口结构。不过，作者也强调，这些结果反映的是“潜在风险”与空间关联，并不等同于直接观测到真实的疾病流行。

    这项研究提醒我们，理解人类深历史，不能只看气候和地形。疾病及其传播环境，可能同样深刻地影响了人类在哪里生活、如何迁徙，以及不同人群之间如何分化。当然，由于缺乏远古时期的直接病原证据，这一结论仍依赖模型假设和间接验证，但它为解释人类演化提供了一个重要、且此前较少被系统量化的视角。

    原来，人类“绕路走”，可能是为了躲蚊子 🦟


    📖Science Advances
    🗓2026-04-22

    #人类演化 #疟疾 #非洲起源 #疾病与迁徙

    Via：乘风破浪派大星

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    🔥 3

  6. 为什么城市里的鸟，反而更怕靠近的女性？

    在城市公园里散步，你可能会发现：有些鸟对人特别警惕，还没走近就飞走了。科学家通常用“起飞距离”（FID）来衡量鸟类对风险的判断——人还离得远，鸟就逃走，说明它们更“胆小”。过去，研究者关注的多是环境、鸟的体型或人多不多，却很少有人问一个看似简单的问题：靠近鸟的人是男是女，会不会有区别？

    一项发表于 People and Nature 的研究，首次系统检验了这个问题。研究团队在欧洲5个国家、7座城市，对37种常见城市鸟类进行了超过2500次观察。每个地点都由一名女性和一名男性观察者参与，两人身高、着装尽量一致，以减少干扰。结果显示：当女性靠近时，鸟类平均会比面对男性早约1米起飞。这个差异在所有国家都一致存在。此外，雄鸟整体比雌鸟更“大胆”，允许人更近一些。

    为什么会这样？研究并没有给出明确机制。作者排除了明显因素，比如身高、体型和衣着差异，也没有证据表明是观察方法问题。他们提出了一些可能性，例如人类行走姿态的细微差别，或鸟类对人类气味的敏感性，但这些都还需要进一步实验验证。研究本身也强调，这只是稳定存在的行为差异，并不能说明鸟类“更讨厌”某一性别的人。

    原来在鸟眼里，人类的“细节差异”也很重要 🐦


    📖 People and Nature
    🗓 2025-12-12

    #城市生态 #鸟类行为 #风险感知 #人类活动

    Via：乘风破浪派大星

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  7. AI乒乓球机器人击败人类精英，物理交互新突破

    人类AI在围棋、象棋等计算机游戏中已超越人类，但现实中的快节奏、高精度运动如乒乓球，对实时交互要求极高，传统方法难以应对。

    近日，研究人员开发出首个能在真实比赛中与精英人类选手竞争的自主乒乓球机器人“Ace”，为物理AI在现实世界中的应用开辟了新路径。Ace的核心突破在于其高速感知与控制系统。它采用事件驱动视觉传感器，能以极低延迟捕捉高速球和对手动作，结合模型无关强化学习算法，快速调整策略。在正式比赛中，Ace不仅多次战胜职业选手，还能稳定回击高速、高旋转的球，展示了物理AI在复杂实时交互任务中的强大能力。

    这一成果标志着物理AI从虚拟世界向现实物理环境的重大跨越，可能推动机器人技术在体育训练、医疗康复等领域的应用。不过，研究仍处于早期阶段，机器人的灵活性、应变能力等仍有提升空间，未来需更多研究验证其普适性。

    看来以后打乒乓球得小心机器人了🤖


    来源：Nature

    #人工智能 #机器人 #乒乓球 #物理交互 #强化学习

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    🥰 3 ❤️ 1 🤯 1

  8. AI伴侣使用后孤独抑郁语言显著增加，大规模准实验揭示双刃剑效应

    随着Replika、Character.AI等AI伴侣在全球迅速普及，数千万用户将其视为随时可用的情感支持对象。然而，这些系统对用户长期心理健康的影响一直缺乏因果证据。

    本研究对Reddit r/replika等社区用户进行大规模准实验分析，采用分层倾向评分匹配和双重差分（DiD）回归，追踪用户首次公开使用AI伴侣前后一年的发帖变化。同时结合18人半结构化访谈，并以Knapp关系发展模型（启动-升级-联结）为理论框架进行解读。结果显示：AI伴侣使用后，用户悲伤表达和人际关注语言增多，但孤独、抑郁及自杀意念相关语言显著增加。访谈揭示，用户虽获得情感验证、安全倾诉和社交排练，却也面临过度依赖、现实社交退缩和污名风险，且关系越深入，负面效应越明显。

    该工作首次通过因果推断方法证实AI伴侣的混合 psychosocial 影响，既非单纯救星也非绝对危害，强调设计时需主动设置健康边界、提醒适度使用、避免制造依赖，并帮助用户觉察关系发展阶段。这为AI伴侣的负责任设计提供了重要实证依据。

    简单说就是：短期抱抱AI很舒服，长期可能让你更不想跟真人说话了。
    酒馆虽好，可不要贪杯哦~


    📖arXiv
    🗓2026-02-01

    #AI伴侣 #心理健康 #孤独抑郁 #人机关系 #HCI

    Via：国一打野余则成

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  9. 机器人皮肤新突破：不仅能感知，还会主动喊疼

    随着人机交互日益紧密，我们希望机器人不再是冷冰冰的机器，而是能更安全、更自然地与我们共处。要实现这一点，赋予机器人敏锐的触觉至关重要。目前，大多数电子皮肤仅能实现基础的触摸感知，功能相对单一，限制了机器人与人类的深度互动。

    近日，一项发表在《美国国家科学院院刊》上的研究带来突破。科学家开发出一种神经形态机器人电子皮肤（NRE-skin），它不仅能感知触摸，还能模拟生物神经系统，将动态触觉刺激编码成神经脉冲信号。其核心亮点在于“主动疼痛感知”功能，当检测到可能造成损伤的强烈刺激时，它会触发保护性反射，就像人手碰到烫东西会立刻缩回一样。

    这项技术的意义在于，它让机器人从被动感知转向了主动自我保护，极大地提升了人机交互的安全性。此外，其损伤感知和模块化设计，使得机器人能像生物一样“感觉”到皮肤哪里受伤了，并快速更换受损模块。需要明确的是，这并非赋予机器人真实的情感，而是通过模拟生物机制，让机器人的行为更智能、更符合人类的安全预期。

    这下机器人也怕疼了，以后不敢随便欺负了🤣


    来源：PNAS

    #机器人 #电子皮肤 #神经形态 #疼痛感知 #人机交互

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  10. 大脑的早期发育即具备感知世界的系统

    我们的大脑在清醒时似乎处于“静默”状态，但科学家们发现，这种看似静止的“默认状态”并非随机，而是遵循着某种内在的、可预测的规律。一项新研究利用人类大脑器官模型，揭示了大脑在无外部刺激时，神经元群体如何自发地产生有序的“序列活动”，这为理解大脑的内在动态和记忆功能提供了新视角。

    研究团队通过记录人类大脑器官的神经元电活动，发现了一类被称为“骨干单元”的神经元，它们具有高且稳定的 firing rate（发放率），并主导了群体活动的“默认状态”。这些骨干单元在群体爆发（burst）活动中扮演着“时间锚点”的角色，其活动模式高度可预测，且与其他神经元的活动存在强关联。相比之下，非骨干单元的活动则更具可变性，它们在群体爆发中的贡献相对较小。

    这一发现挑战了传统观点，即认为大脑默认状态是随机或无序的。相反，研究暗示，大脑可能存在一种“预置”的内在动态机制，这种机制可能为记忆形成、认知过程甚至意识状态提供了基础。然而，目前的研究主要基于体外模型，未来需要更多体内实验来验证这一发现，并探索其在健康和疾病状态下的具体应用。

    大脑的“默认状态”原来不是躺平，是偷偷在练内功呢！🧠


    来源：Nature Neuroscience

    #大脑默认状态 #序列活动 #神经科学 #人类大脑器官模型 #记忆机制

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    （投稿：Marvin）
    🔥 3 ❤️ 1 🤔 1

  11. AI外科医生秀绝活：自主完成高难度手术。

    来自约翰霍普金斯大学和斯坦福大学等机构的研究人员，成功开发出一款名为SRT-H的AI外科手术系统。 它可不是简单的“机械臂”，而是能“自主思考”并完成复杂手术步骤的“外科医生”。

    在一项离体猪胆囊切除术实验中，SRT-H展现了惊人的能力。 研究团队通过模仿学习的方式，让系统掌握了夹闭和切断胆囊管、胆囊动脉等一系列精细操作。 面对8个从未“见过”的猪胆囊标本，SRT-H不负众望，自主完成了所有手术任务，并且能够实时纠正自己在操作中出现的失误。

    这项研究的突破之处在于其创新的分层学习框架。 该框架包含一个负责宏观决策的“高级策略”和一个执行具体动作的“低级策略”。 “高级策略”能像人类主刀医生一样，用自然语言下达指令，指导“低级策略”完成任务，甚至在出现意外情况时进行纠错。 虽然目前只是离体实验，但这项技术标志着外科手术自主化迈出了关键一步，为未来在偏远地区或缺乏专业外科医生的环境下开展高质量手术带来了新的可能。

    ！这机器人做手术看上去似乎比我稳!!!


    再也不用担心未来给我做手术的是当年期末考试挂科的同学了（）


    #手术机器人 #人工智能

    Science
    👏 5 ❤️ 1