国际科技动态

今年6月10日，美国麻省理工学院媒体实验室科学家发布一项研究称，过度依赖ChatGPT等人工智能（AI）助手可能削弱批判性思维能力。脑电图显示，使用AI助手完成论文的学生，其大脑活跃度显著低于通过搜索引擎或自主思考完成任务的参与者。研究发现，AI助手使用者在神经反应、语言表达和行为表现上均呈现弱势，具体表现为神经连接减少、记忆检索能力降低。据美国《福布斯》网站7月5日报道，该研究揭示的趋势已引发广泛关注，为AI教育应用敲响警钟。《时代》周刊在6月23日的报道中强调，过度依赖AI助手可能阻碍青少年的学业和认知发展，包括学习积极性、抗压能力和社交技能在内的关键心理素质或受冲击。（来源：科技日报）

科技日报北京7月8日电 （记者刘霞）美国加州大学戴维斯分校癌症综合中心团队发现，人类免疫蛋白Fas配体（FasL）的一个关键基因突变，可能导致人类比黑猩猩等近亲更易罹患癌症。这项发表于最新一期《自然·通讯》的研究成果，为开发新型癌症疗法提供了重要线索。（来源：科技日报）

新华社洛杉矶7月8日电　一个国际研究团队近日在美国《科学·信号传导》杂志发表论文说，他们在人造血液研究方面取得新进展。研究发现一种趋化因子能触发红血球母细胞排出细胞核，这是红细胞发育的关键一步。新发现有望用于优化血液中红细胞的人工生产。（来源：新华网）

科技日报北京7月6日电 （记者张佳欣）德国亥姆霍兹慕尼黑研究中心开发出一款名为“半人马”（Centaur）的人工智能（AI）模型，能在几乎所有心理学实验中准确预测人类行为，甚至超越了科学家数十年来打造的传统认知模型，堪称“数字读心术”。这项研究发表在最新一期《自然》杂志上，被认为是AI与心理学融合的重要突破。（来源：科技日报）

新华社洛杉矶7月4日电（记者谭晶晶）美国研究人员开发出一款多模态人工智能（AI）模型，能显著提高识别心源性猝死高风险人群的准确性，有助于挽救生命，减少不必要的医疗干预。美国约翰斯·霍普金斯大学等机构的研究人员近日在《自然-心血管研究》杂志上发表论文说，他们新开发的AI模型名为“多模态AI室性心律失常风险分层系统（MAARS）”，可通过分析患者的心脏增强磁共振成像（MRI）及各种医疗数据，挖掘出此前未被识别的重要心脏健康信息，从而更准确预测由室性心律失常导致的心源性猝死风险。研究人员介绍，这项研究聚焦于一种常见遗传性心脏病——肥厚型心肌病。这种疾病是年轻人及运动员心源性猝死的主要原因之一，全球每200至500人中就有1人患病。尽管很多患者可正常生活，但部分个体心源性猝死风险较高。目前欧美国家普遍使用的临床指南对高风险人群的风险区分能力仅为0.50（随机猜测为0.50，完美预测为1.0），与掷硬币相当。研究显示，新型AI模型能大幅提升预测准确性。针对约翰斯·霍普金斯医院及北卡罗来纳州桑格心脏与血管研究所患者进行的测试显示，AI模型对高风险人群的风险区分能力为0.89，在40至60岁人群中可达0.93。该模型还能描述患者高风险的原因，以便医生更好地制定治疗方案。研究人员表示，这款AI模型在心源性猝死风险预测方面的表现远超现有算法。他们还计划将该模型推广至其他类型心脏疾病的风险评估。（来源：新华网）