12月12日（星期四）消息，国外知名科学网站的主要内容如下：
《自然》网站（www.nature.com）
1、禁止儿童使用社交媒体，能保护他们免受伤害吗？
一年后，澳大利亚将禁止16岁以下儿童使用许多社交媒体平台。一些国家或地区也实施了类似的禁令，还有更多地方正在考虑此举。家长普遍担忧孩子可能在这些平台上遭遇网络欺凌、诈骗或接触不适合他们年龄的内容。
尽管许多家长对这种严格的措施表示支持，但研究人员并不认同禁止使用社交媒体就能完全解决问题的观点。去年10月，数十名研究人员致信澳大利亚政府，指出全面禁止的做法过于简单化，呼吁采取更加细致且以证据为基础的方法应对网络风险。
美国国家科学院（NASEM）在2023年的一份报告中指出，社交媒体可能对青少年健康有害，但目前缺乏足够的证据表明它在人口层面会带来显著负面影响。报告建议，社交媒体公司应引入更高标准，提升平台透明度，并建立更完善的举报系统以应对网络滥用，而不是单纯依赖全面禁令或设置年龄限制。
实际上，有证据表明社交媒体也为青少年带来了某些积极影响。根据美国皮尤研究中心2022年的一项调查，大约80%的13至17岁受访者表示，社交媒体让他们与朋友的生活更加紧密地联系在一起。近60%的青少年认为社交媒体对他们的影响中性，仅有9%认为其影响大多是负面的。
信息科学家指出，对于少数族裔以及偏远地区的孩子而言，社交媒体可能是一条“生命线”，能够让他们接触到在家或学校难以获得的社区和支持系统。过于严格的社交媒体限制可能会导致这些孩子更加孤立。
专家建议，政府应从小开始教育孩子如何避免社交媒体陷阱，并教会他们如何以批判性思维导航网络世界。
2、AI革命正在耗尽数据，研究人员能做些什么？
互联网是人类知识的浩瀚宝库，但它并非取之不尽。人工智能（AI）研究人员正在迅速耗尽其中的资源。
过去十年，AI领域的飞速发展在很大程度上得益于神经网络的扩展以及它们在海量数据上的训练。这种方法在开发大型语言模型（LLM）方面非常有效，例如驱动聊天机器人ChatGPT的模型。然而，一些专家警告称，这种规模扩展正接近极限。除了不断增长的计算能源需求，另一个原因是LLM开发者正在耗尽传统数据集。
最近，一项引人注目的研究对此问题进行了量化分析，引发了广泛关注。虚拟研究机构Epoch AI的研究人员预测，到2028年左右，用于训练AI模型的典型数据集规模将接近互联网可公开获取文本的总量。换句话说，AI可能在四年内耗尽可用的训练数据。与此同时，内容所有者（例如报纸出版商）正开始采取更严格的措施限制数据的使用，进一步加剧了“数据共享”危机。
尽管这些限制可能会减缓AI系统的发展速度，但开发者正积极寻找应对方案。例如，OpenAI和Anthropic等知名AI公司已经公开承认这一问题，并暗示它们计划通过生成新数据或寻找非常规数据源来解决这一困境。一位OpenAI发言人表示：“我们使用了多种来源，包括公开可用的数据、与合作伙伴共享的非公开数据、合成数据生成，以及AI培训师提供的数据。”
尽管如此，这场数据危机可能迫使人们改变生成式AI模型的开发方式，从大型、通用的大型语言模型转向更小、更专业化的模型，进而改变整个AI生态系统的格局。
《每日科学》网站（www.sciencedaily.com）
1、新型基因疗法在大型动物试验中逆转心力衰竭
心力衰竭长期以来被认为是不可逆的疾病。然而，一项突破性研究表明，一种新的基因疗法能够逆转心力衰竭的影响，并在大型动物模型中显著恢复心脏功能。该疗法不仅提高了心脏泵血能力，还大幅提升了生存率。研究论文称其为“前所未有的心脏功能恢复”。
研究的核心聚焦于一种名为“心脏桥接整合子”（cBIN1）的关键心脏蛋白。心力衰竭患者的cBIN1水平普遍较低，且水平越低，患严重疾病的风险越高。为此，美国犹他大学的科学家们开发了一种基因疗法，利用一种安全且常用于基因治疗的病毒，将额外的cBIN1基因拷贝传递到心脏细胞中。
在实验中，研究人员将经过基因改造的病毒注射到患有心力衰竭的猪体内。病毒通过血液循环到达心脏，将cBIN1基因传递给心脏细胞。通常情况下，这种心力衰竭模型的动物会在几个月内死亡，但接受基因治疗的四只猪全部存活了六个月。更重要的是，治疗不仅阻止了心力衰竭的进一步恶化，还显著改善了一些关键的心脏功能指标，显示出受损心脏开始自我修复的迹象。
2、科学家在模拟人类对气候影响方面取得飞跃
英国莱斯特大学的研究团队首次将统计力学原理引入气候科学，为区分气候变化信号与自然气候波动的“背景噪音”提供了全新方法。这项研究还标记了气候系统中潜在的“临界点”，如大西洋环流崩溃或亚马逊森林生态失衡的临界阈值。这一成果发表在《物理评论快报》（Physical Review Letters）杂志上。
临界点是指气候系统中可能导致大规模变化和环境破坏的关键阈值。例如，大西洋经向环流减缓可能使该地区气温下降，而亚马逊雨林的生态崩溃可能对地球上的生命造成灾难性后果。然而，长期以来，科学家很难从气候数据中预测何时会接近这些临界点。
研究的挑战在于，气候变化的信号往往被自然气候波动的“噪音”所掩盖。莱斯特大学的研究小组指出，现有的纯统计方法虽然可以提供气候的“快照”，但难以深入揭示气候变化的动态过程及其形成原因。
通过引入统计力学的随机动态原理，研究人员开发了一个数学模型，能够动态再现气候变化的相关过程，并区分人为气候变化信号与自然波动。这项创新显著提升了对气候系统临界点的早期预警能力。
研究团队表示，这一突破不仅为预测气候临界点提供了更精确的工具，也为政策制定者提供了应对气候变化的科学依据，帮助制定更有效的预防措施以缓解潜在的环境灾害。
《赛特科技日报》网站（https://scitechdaily.com）
1、MIT在探测微小小行星上取得突破，增强了行星防御能力
由美国麻省理工学院（MIT）物理学家领导的一个国际团队开发出一种新方法，能够发现主小行星带中直径最小仅为10米的小行星。主小行星带位于火星与木星的轨道之间，充满了从小碎石到矮行星不等的天体。目前，科学家普遍能探测到的最小小行星直径约为一公里，而这项新方法将探测极限大幅缩小。
在最近发表在《自然》（Nature）杂志上的一篇论文中，研究人员报告称，利用这一方法，他们在主小行星带中探测到100多颗直径约为10米的小行星。这是迄今为止在主小行星带中探测到的最小小行星，为进一步识别和跟踪可能接近地球的小行星提供了新可能。
在这项研究中，科学家使用了美国宇航局詹姆斯·韦伯太空望远镜（JWST）获取的数据。该望远镜对红外线特别敏感，而主小行星带中的小行星在红外波段的亮度远高于可见光波段，因此JWST的红外探测能力使识别更小的小行星成为可能。
2、新发现的基因能增强光合作用，让植物长得更高
美国伊利诺伊大学的研究人员与美国橡树岭国家实验室生物能源创新中心合作，在杨树中发现了一种能改善光合作用的基因。这种基因有助于提高树木的高度和生物量。
光合作用是植物将光能转化为化学能的关键过程，对植物的生长发育至关重要。然而，自然界中的光合作用效率并不高，其中一个主要瓶颈来自一种名为Rubisco的酶。Rubisco负责捕获大气中的二氧化碳，但其效率有限，多年来科学家一直试图通过增加植物中Rubisco的含量来提高作物产量，同时增强大气中二氧化碳的吸收能力。
在这项新研究中，研究人员将目光聚焦于快速生长的杨树。杨树是制造生物燃料和生物产品的理想作物。在户外实验地块中，研究团队对约1000棵杨树的物理特性和基因组进行了全基因组关联研究。