联合国报告：生成式人工智能加剧性别偏见

联合国报告：生成式人工智能加剧性别偏见国际妇女节前夕，联合国教科文组织7日发布研究报告称，大语言模型存在性别偏见、种族刻板印象等倾向。该组织呼吁各国政府制定监管框架，同时私营企业应对偏见问题持续监测和评估。大语言模型是一种用于支持时下流行的生成式人工智能平台的自然语言处理工具，美国开放人工智能研究中心（OpenAI）的人工智能产品GPT-3.5、GPT-2，以及脸书母公司“元”的Llama2等都属于此类。此次联合国教科文组织名为“大语言模型中对妇女和女童的偏见”的研究深入分析了大语言模型中的刻板印象。结果显示，上述大语言模型生成的内容都存在对女性的明显偏见。联合国教科文组织总干事阿祖莱表示：“越来越多的人在工作、学习、生活中使用大语言模型。这些新的人工智能工具有着在不知不觉中改变人们认知的力量。因此，即便是生成内容中极为微小的性别偏见，也可能显著加剧现实世界中的不平等。”（新华社）

纽约大学发现了年轻国际象棋棋手的性别偏见

纽约大学发现了年轻国际象棋棋手的性别偏见由前美国国际象棋冠军合著的纽约大学研究结果表明，女孩和妇女在智力方面面临着障碍。《后翼弃兵》迷你剧描绘了一个虚构的国际象棋天才贝丝-哈蒙的生活，她在男性主导的比赛中一直被低估。纽约大学的一个心理学研究小组现在找到了一些"现实生活"中的证据，证明了哈蒙年轻时所面临的情况：青少年棋手的家长和教练们认为，女棋手的最高潜力评级低于男棋手。此外，包括两届美国女子国际象棋冠军詹妮弗-沙哈德在内的研究作者还发现，认为"聪明"是在国际象棋中取得成功的必要条件的教练也认为，他们的女学员比男学员更有可能因能力不足而停止下棋。但与此同时，教练和家长并不认为女孩会遇到比男孩更缺乏支持的环境，也不认为女孩会因此更有可能停止下棋。纽约大学博士生索菲-阿诺德（SophieArnold）是这篇发表在《实验心理学杂志》（JournalofExperimentalPsychology）上的论文的第一作者：该论文发表在《实验心理学杂志：综合》上。这项研究发现了一个原因："父母和教练在他们自己的生活中对女性青少年球员有偏见"。纽约大学心理学系教授、该论文的资深作者安德烈-辛皮安（AndreiCimpian）补充说："令人震惊的是，即使是对女孩的成功有切身利益的父母和教练，也对她们持有偏见，而且可能对女孩成功的障碍存在一些盲点。"在美国国际象棋联合会（"USChess"）中，只有13%的棋手是女性，这不禁让人怀疑是什么导致了性别差异。以往的研究主要集中于女孩在国际象棋能力方面的潜在缺陷，而忽略了成人领导力的作用。阿诺德说："这种研究思路会让国际象棋中男性比例过高的问题看起来像是'女孩和女性的问题'，而不是'国际象棋的问题'。在《实验心理学杂志》（JournalofExperimentalPsychology：相比之下，研究人员考虑了女孩生活中的重要人物--教练和父母--在评估她们的潜力时，甚至在她们很小的时候，是如何对她们产生偏见的，以及这些看法是如何帮助解释下棋者之间巨大的性别差距的。为此，研究小组采访了近300名通过美国国际象棋联合会招募的家长和导师--其中90%是男性。在调查中，他们报告了对大约650名青少年棋手的评价和投资情况。此外，家长和教练还被问及他们是否认为国际象棋的天赋需要聪明才智--Cimpian和他的同事们过去曾用这种方法来检测学术领域的陈规定型观念和性别偏见。研究人员在多项测量中发现了对女孩的偏见。家长和教练认为，女性青少年棋手的最高潜力评级平均低于男性棋手--这种偏见在认为国际象棋的成功需要才华的家长和指导者中更加严重。(研究人员指出，母亲和女教练的样本太小，无法单独进行分析，这也反映出女性在国际象棋中的代表性普遍不足）值得注意的是，这些教练和家长并没有意识到，他们自己的预设可能会成为女孩在国际象棋中取得成功的障碍。具体地说，那些认为要想在国际象棋中取得成功，必须具备聪明才智的教练们也认为，与他们的男学员相比，他们的女学员更有可能因为能力不足而停止下棋。而事实上，家长和教练们并不认为，与男孩相比，女孩在国际象棋中遇到的支持环境更少，因此可能会停止下棋。然而，并非所有消息都是坏消息。例如，研究人员发现，相对于男性青少年棋手，教练和家长愿意为女性棋手投入的资源（如时间和金钱）并没有偏差。阿诺德指出："这项研究首次大规模调查了对年轻女选手的偏见，并对父母和导师在科学和技术领域的作用产生了影响，这些领域与国际象棋一样，在文化上与智力相关，并表现出严重的性别不平衡。"...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1388755.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1388755.htm

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新研究表明地球能量失衡加剧

新研究表明地球能量失衡加剧一项新研究表明，由于人类活动引起的气候变化，地球能量失衡持续加剧。在过去的几十年里，热量不断积累，使海洋、陆地、冰冻圈和大气层持续升温。新华社报道，地球能量失衡是指太阳辐射进入地球系统的能量与离开地球大气层的能量之差。如果进入地球系统的能量大于离开地球大气层的能量，就意味着大量热量累积在地球系统中。世界气象组织参与发起的“全球气候观测系统（GCOS）”把地球能量失衡作为一个基本指标，用来评估全球应对气候变化的状况。来自15个国家的近70名研究人员组成的国际研究团队发表研究报告说，他们分析了海洋、陆地、冰层和大气等方面的数据，结果发现：地球升温持续，从1971至2020年，地球累积的热量约为381泽焦耳（1泽焦耳等于10的21次方焦耳），相当于50年里每平方米地球表面吸收热量约近0.5瓦（即每秒吸收近0.5焦耳的热量）；但在2006年至2020年近15年里，每平方米地球表面吸收热量增至0.75瓦，这表明地球表面吸收的热量在迅速增加。其中，在这50年里，海洋吸收了89%的热量，剩余进入陆地、冰层和大气的热量比例分别为6%、4%和1%。研究人员认为，对地球能量情况进行全球评估，是衡量气候变化及其对海洋、陆地、大气层和冰冻圈变暖影响的基本指标。研究采用的数据得到了全球多学科合作方的支持，表明国际社会一致努力监测气候变化是至关重要的。研究报告发表在新一期国际期刊《地球系统科学数据》上。

研究人员发现AI模型可生成真人照片和受版权保护的图片

研究人员发现AI模型可生成真人照片和受版权保护的图片研究人员从模型中收集了一千多个训练实例，范围从个人照片到电影剧照、受版权保护的新闻图片和有商标的公司标志，并发现人工智能几乎以相同的方式复制了其中的许多内容。来自普林斯顿大学和伯克利大学等高校的研究人员，以及来自科技部门--特别是Google和DeepMind--的研究人员进行了这项研究。研究团队在之前的研究中指出了人工智能语言模型的类似问题，特别是GPT2，即OpenAI大获成功的ChatGPT的前身。在Google大脑研究员尼古拉斯-卡里尼的指导下，团队通过向Google的Imagen和StableDiffusion提供图片的标题，例如一个人的名字后生成了结果。之后，他们验证了生成的图像是否与模型数据库中保存的原件相符。来自稳定扩散的数据集，即被称为LAION的多TB采集图片集，被用来生成下面的图片。它使用了数据集中指定的标题。当研究人员在提示框中输入标题时会产生了相同的图像，尽管因数字噪音而略有扭曲。接下来，研究小组在反复执行相同的提示后，手动验证了该图像是否是训练集的一部分。研究人员指出，非记忆性的回应仍然可以忠实地表现出模型所提示的文字，但不会有相同的像素构成，并且会与其它训练生成的图像不同。苏黎世联邦理工学院计算机科学教授和研究参与者FlorianTramèr观察到了研究结果的重大局限性。研究人员能够提取的照片要么在训练数据中频繁出现，要么在数据集中的其他照片中明显突出。根据弗洛里安-特拉梅尔的说法，那些不常见的名字或外表的人更有可能被"记住"。研究人员表示，扩散式人工智能模型是最不隐私的一种图像生成模型。与生成对抗网络（GANs），一类较早的图片模型相比，它们泄露的训练数据是前者的两倍多。这项研究的目的是提醒开发者注意与扩散模型相关的隐私风险，其中包括各种担忧，如滥用和复制受版权保护的敏感私人数据（包括医疗图像）的可能性，以及在训练数据容易被提取的情况下易受外部攻击。研究人员建议的修复方法是识别训练集中重复生成的照片，并从数据收集中删除它们。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1342757.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1342757.htm

科学家们发现了胰腺癌性别差异的潜在解释

科学家们发现了胰腺癌性别差异的潜在解释免疫疗法已被证明是治疗各种类型癌症的成功方法，但它对胰腺癌的疗效有限，而且在男性和女性之间表现出差异。卡罗林斯卡学院的科学家们有可能发现了这种性别差异背后的原因。他们的研究发表在《癌症研究》上，确定了一种存在于女性胰腺癌患者身上的免疫细胞，它阻碍了身体的免疫反应。PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1350645.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1350645.htm