二三十岁加过的班：还能伤到五十岁的你

二三十岁加过的班：还能伤到五十岁的你一项为期近30年的调查我们常说的“朝九晚五”，其实属于标准工作时间。如果你不是“朝九晚五”，那么就属于“非标准工作时间”——全球有将近三分之一的人都处于“非标准工作时间”的状态。之前的研究已经证明了长期处于“非标准工作时间”的人健康状况会变差，睡眠质量会受影响，还和心血管疾病和心理疾病的发生存在关联。但本次研究的数据更特别，它使用的是一项叫做“美国青年纵向调查”的长期跟踪调查数据。《我们的纵向就业模式如何影响我们中年之后的健康-USNLsY79队列》这项调查自1979年开始，针对12000多个样本，每年进行一次调查（在1994年之后转为每两年一次）。截止到2018年，大部分人已经到达50岁。于是这项研究就有足够多的数据，研究人们从22岁到49岁这段时间的工作模式，对50岁健康的影响。调查中，研究者把研究对象分成了五种类型：第一类叫做“标准工作时间”，定义是每天固定在6点或之后上班，每天下午6点结束。我们所说的朝九晚五就属于这一类（看起来还是这一类中的佼佼者），为了看着方便，我们后面就称这类人群为“朝九晚五”。第二类和第三类分别是“晚班”和“夜班”。注意在研究中晚班和夜班不是同一概念，晚班指的是从下午2点或者更晚开始上班，在午夜12点左右下班的工作。而夜班指的是从晚上9点或以后开始工作，工作到第二天早上8点结束。第四类是不确定的工作模式，这里面包括轮班、随时待命，或者是其他不规律的工作时间。第五类比较好理解，就是不上班。研究中，大约有26%的人一直处于朝九晚五状态。有35%的人大部分时间是朝九晚五，但偶尔会有夜班、晚班或者不确定工作时间。有17%的人，在20多岁时候是朝九晚五，后来以不确定的工作时间为主。为了方便区分，我们把他们称作“朝九晚五转不确定组”。还有12%的人，在20多岁时候是朝九晚五，但后来大部分转变成了夜班、晚班或者不确定等等工作模式。值得注意的是，这一类人群后来的工作时间模式更加多变，这可能意味着他们的工作更加不稳定。同样的，为了和前一组别区分，我们把他们称作“朝九晚五转奔波组”另有10%的人大部分时间是不工作状态。不同类型人群工作时间分布图片来源：参考文献4工作时间对健康有什么影响那工作时间对健康究竟有什么样的影响？研究者从睡眠时长、睡眠质量、身体健康、心理健康、抑郁症状几个维度来进行了评估，我们分别看一看。1、睡眠时长和睡眠质量从平均睡眠时间上来看，睡眠的平均时长最长的人群竟然不是“不上班组”，而是“朝九晚五组”，他们每周的平均睡眠时长为7.08小时。排第二的是大部分时间朝九晚五，偶尔有其他情况的人群，这组人群的每周平均睡眠时长为6.93小时。最差的组别是“朝九晚五转奔波组”，他们的平均睡眠时长只有6.76小时。让人没想到的“不上班组”，平均睡眠时长只有6.79小时，排在倒数第二。对于睡眠质量，也是类似的趋势，睡眠质量最好的组也是“朝九晚五组”，不过睡眠质量最差的组是“不上班组”。而“朝九晚五转奔波组”排在倒数第二。从“不上班组”的情况来看，不上班并不能带给人更好的睡眠。不同工作时间模式以及性别、学历的平均睡眠时长图片来源：参考文献42、身心健康对于身体健康和精神健康，趋势也和睡眠状况类似。而对于身体健康部分，“朝九晚五组”感觉健康状况不佳的比例只有12.61%。“朝九晚五转奔波组”感觉健康状况不佳的比例有23.21%，而“不上班组”有34.26%。不同工作时间模式以及性别、学历感觉“身体状况不佳”比例图片来源：参考文献4而对于精神健康评分也是类似的趋势。在对于抑郁症症状的评分测试中，“朝九晚五组”得分只有11.23。“朝九晚五转奔波组”评分为17.62，而“不上班组”有27.98（评分越低抑郁症状越轻，超过16分为可能抑郁）。不同工作时间模式以及性别、学历比例抑郁症状评分图片来源：参考文献4所以，无论从睡眠时长、睡眠质量、身体还是心理健康状况来看，“朝九晚五组”都是最优的，而如果排除“不上班组”。在所有上班模式中，“朝九晚五转奔波组”状况都是最糟糕的。“朝九晚五转奔波组”可能跟中年失业有关。而想要避免中年失业，不仅涉及个人努力，同样也涉及到社会因素，是一个复杂且很难下手的方向。但有一些对健康有害的工作模式我们却可以主动识别并且避免。比如在这项研究中提到的“夜班”这种上班模式，就是已经明确的对健康有害的工作模式。3、夜班致癌？2019年，国际癌症组织将“夜班工作”列为2A类致癌物，和铅的无机化合物、DDT、高温油炸食品、红肉、超过65摄氏度的热水为同一级别。图片来源：参考文献5而根据美国癌症协会（AACR）的研究报道，熬夜可能会让女性的患癌风险增加19%。皮肤癌患癌的风险会增加41%，乳腺癌风险增加32%，肠胃癌患癌风险增加18%。另外，除了患癌风险，夜班还可能跟2型糖尿病、心脏病、中风，以及一些心理疾病有关。所以，在工作过程中，能避免上夜班就尽量避免。而对于无法避免上夜班的人群，比如需要经常上夜班的医生护士，更需要进行定期体检，尽早发现身体异常。另外，夜班下班之后，就注意休息，确保足够的睡眠之后再进入白天的活动。而对于不需要上夜班，却主动熬夜的人，只能劝大家一句，且睡且珍惜。参考文献[1]https://m.caijing.com.cn/api/show?contentid=4984745[2]DT财经《2023年轻人加班调研报告》[3]36氪、后浪研究所，《2021年轻人下班行为报告》[4]HanWJ.Howourlongitudinalemploymentpatternsmightshapeourhealthasweapproachmiddleadulthood—USNLSY79cohort[J].PLoSone,2024,19(4):e0300245.[5]https://www.iarc.who.int/wp-content/uploads/2019/07/QA_Monographs_Volume124.pdf[6]https://www.iarc.who.int/featured-news/aspartame-hazard-and-risk-assessment-results-released/...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1428197.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1428197.htm

斯坦福2024 AI报告：中国AI专利全球第一 顶级AI模型主要来自美国

斯坦福2024AI报告：中国AI专利全球第一顶级AI模型主要来自美国StanfordHAI官方介绍道，‘这是我们迄今为止最全面的报告，而且是在人工智能对社会的影响从未如此明显的重要时刻发布的。’StanfordHAI研究项目主任VanessaParli表示，‘我认为最令人兴奋的人工智能研究优势是将这些大型语言模型与机器人或智能体（agent）相结合，这标志着机器人在现实世界中更有效地工作迈出了重要一步。’附上《2024年人工智能指数报告》下载地址：https://aiindex.stanford.edu/wp-content/uploads/2024/04/HAI_AI-Index-Report-2024.pdf与往年不同，StanfordHAI今年扩大了研究范围，更广泛地涵盖了人工智能的技术进步、公众对该技术的看法等基本趋势。新报告揭示了2023年人工智能行业的10大主要趋势：1．人工智能在某些任务上胜过人类，但并非在所有任务上人工智能已在多项基准测试中超越人类，包括在图像分类、视觉推理和英语理解方面。然而，它在竞赛级数学、视觉常识推理和规划等更复杂的任务上依然落后于人类。2．产业界继续主导人工智能前沿研究2023年，产业界产生了51个著名的机器学习模型，而学术界只贡献了15个。2023年，产学合作还产生了21个著名模型，创下新高。此外，108个新发布的基础模型来自工业界，28个来自学术界。3．前沿模型变得更加昂贵根据AIIndex的估算，最先进的人工智能模型的训练成本已经达到了前所未有的水平。例如，OpenAI的GPT-4估计使用了价值7800万美元的计算资源进行训练，而Google的GeminiUltra的计算成本则高达1.91亿美元。相比之下，几年前发布的一些最先进的模型，即原始transformer模型（2017年）和RoBERTaLarge（2019年），训练成本分别约为900美元和16万美元。4．美国成为顶级人工智能模型的主要来源国2023年，61个著名的人工智能模型源自美国的机构，超过欧盟的21个和中国的15个。美国也仍然是人工智能投资的首选之地。2023年，美国在人工智能领域的私人投资总额为672亿美元，是中国的近9倍。然而，中国依然是美国最大的竞争对手，中国的机器人安装量居世界首位；同样，世界上大多数人工智能专利（61%）都来自中国。5．严重缺乏对LLM责任的可靠和标准化评估AIIndex的最新研究显示，负责任的人工智能严重缺乏标准化。包括OpenAI、Google和Anthropic在内的领先开发商主要根据不同的负责任人工智能基准测试他们的模型。这种做法使系统地比较顶级人工智能模型的风险和局限性的工作变得更加复杂。6．生成式人工智能投资激增尽管去年人工智能私人投资整体下降，但对生成式人工智能的投资激增，比2022年（约30亿美元）增长了近八倍，达到252亿美元。生成式人工智能领域的主要参与者，包括OpenAI、Anthropic、HuggingFace和Inflection，都获得了一轮可观的融资。7．数据显示，人工智能让打工人更有生产力，工作质量更高2023年，多项研究评估了人工智能对劳动力的影响，表明人工智能可以让打工人更快地完成任务，并提高他们的产出质量。这些研究还表明，人工智能有可能缩小低技能和高技能工人之间的技能差距。还有一些研究警告说，在没有适当监督的情况下使用人工智能可能会起到负面作用。8．得益于人工智能，科学进步进一步加速2022年，人工智能开始推动科学发现。然而，2023年，与科学相关的更重要的人工智能应用启动——使算法排序更高效的AlphaDev、促进材料发现过程的GNoME、可在一分钟内提供极其准确的10天天气预报的GraphCast、成功对7100万种可能的错义突变中的约89%进行分类的AlphaMissence。如今，人工智能现在可以完成人类难以完成的、但对解决一些最复杂的科学问题至关重要的粗暴计算。在医疗方面，新的研究表明，医生可以利用人工智能更好地诊断乳腺癌、解读X射线和检测致命的癌症。9．美国的人工智能法规数量急剧增加2023年，全球立法程序中有2175次提及人工智能，几乎是上一年的两倍。美国人工智能相关法规的数量在过去一年大幅增加。2023年，与人工智能相关的法规有25项，而2016年只有1项。仅去年一年，人工智能相关法规的总数就增长了56.3%。其中一些法规包括生成式人工智能材料的版权指南和网络安全风险管理框架。10．人们对人工智能的潜在影响有了更深刻的认识，同时也更焦虑来自市场研究公司Ipsos的一项调查显示，在过去一年中，认为人工智能将在未来3-5年内极大地影响他们生活的人，比例从60%上升到66%。此外，52%的人对人工智能产品和服务表示焦虑，比2022年上升了13个百分点。在美国，来自皮尤研究中心（Pew）的数据显示，52%的美国人表示对人工智能的担忧多于兴奋，这一比例比2022年的38%有所上升。附：来自AIIndex联合主任RayPerrault的一封信十年前，世界上最好的人工智能系统也无法以人类的水平对图像中的物体进行分类。人工智能在语言理解方面举步维艰，也无法解决数学问题。如今，人工智能系统在标准基准上的表现经常超过人类。2023年，人工智能进步加速。GPT-4、Gemini和Claude3等先进模型展示出了令人印象深刻的多模态能力：它们可以生成数十种语言的流畅文本，处理音频，甚至可以解释备忘录。随着人工智能的进步，它也越来越多地进入我们的生活。公司竞相打造基于人工智能的产品，普通大众也越来越多地使用人工智能。但是，当前的人工智能技术仍然存在重大问题。它无法可靠地处理事实、进行复杂的推理或解释其结论。人工智能面临两个相互关联的未来。第一个，技术不断改进，应用日益广泛，对生产力和就业产生重大影响。人工智能的用途有好有坏。第二个，人工智能的应用受到技术局限的制约。无论是哪一种，政府都越来越关注。政府正在积极参与，鼓励人工智能的发展，比如资助大学研发和激励私人投资。政府还致力于管理潜在的不利因素，如对就业的影响、隐私问题、错误信息和知识产权。在技术方面，今年的AIIndex报告称，2023年全球发布的新大型语言模型数量比上一年翻了一番。三分之二的模型是开源的，但性能最高的模型来自拥有封闭系统的行业参与者。GeminiUltra成为首个在大规模多任务语言理解（MMLU）基准上达到人类水平的LLM；自去年以来，模型在该基准上的性能表现提高了15个百分点。此外，GPT-4在综合语言模型整体评估（HELM）基准上取得了令人印象深刻的0.97平均胜率分数。虽然全球对人工智能的私人投资连续第二年减少，但对生成式人工智能的投资却急剧上升。财富500强企业财报电话会议中提及人工智能的次数比以往任何时候都多，而且新的研究表明，人工智能明显提高了打工人的生产率。在政策制定方面，全球在立法程序中提及人工智能的次数前所未有。美国监管机构在2023年通过的人工智能相关法规比以往任何时候都多。尽管如此，许多人仍对人工智能生成深度伪造等能力表示担忧。公众对人工智能有了更多的认识，研究表明，他们的反应也是焦虑的。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1427593.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1427593.htm