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大開眼界

500年一遇的大規模黑猩猩內戰爆發了

謎底揭曉

常見止痛藥致印度50萬人死亡，但他們并沒用這種藥

科學新聞

面對泛濫的、搶飯碗的AI，有人用“數據投毒”反抗

大開眼界

500年一遇的大規模黑猩猩內戰爆發了

在烏干達的基巴萊國家公園，生活著約200只黑猩猩，它們曾是一個和睦的大家庭。科學家對這群黑猩猩持續研究了三十年，但近十年來，他們目睹了一場緩慢而殘酷的分裂。

大約從2015年開始，這個群體內部出現了裂痕。社交距離逐漸拉大，原本共同的領地變成了彼此防范的邊界。到2018年，分裂已成定局：西部派系與中部派系正式“分家”。

2021年，西部與中部派系的會面。視頻來源：參考資料

然而接下來的事，讓科學家既震驚又擔憂。人數較少的西部黑猩猩開始有組織地襲擊中部黑猩猩的領地。在隨后的六年里，它們至少殺死了7只成年雄性黑猩猩和17只幼崽——這還只是確鑿統計的數字。2021年至2024年間，中部另有14只青年和成年雄性黑猩猩失蹤或意外死亡，它們生前沒有表現出任何疾病跡象。

據估計，這種級別的黑猩猩“內戰”，每500年才會發生一次。

這項發表在《科學》雜志上的研究，支持了一個觀點：

黑猩猩之間互相殘殺，并不是因為什么“種族不同”“信仰不同”或者“政治觀點不合”這些人類常拿來當借口的理由。它們純粹就是因為“你是那邊的，我是這邊的”——一旦分出了“我們”和“他們”，哪怕昨天還是一起玩耍的好兄弟，也能翻臉下死手。

黑猩猩、紅毛猩猩等是除人類外智商頂尖的靈長類動物 | 參考資料

就像一個小區的鄰居，本來天天一起擼串喝酒，后來因為小區搞了個“東區”和“西區”的劃分，兩邊就能打得頭破血流——沒有任何實質矛盾，就輸在了“你跟我不是一伙的”。

說白了：“站隊”本身，就足以毀掉任何感情。從朋友到敵人，有時只需要一個分裂的契機。

謎底揭曉

常見止痛藥致印度50萬人死亡，但他們并沒用這種藥

一種止痛藥可以讓奶牛過得舒服。結果，它卻害死了幾十萬人，還差點把一種鳥類趕盡殺絕。

1973年，雙氯芬酸問世。這種止痛藥對人有效，對奶牛也有效。1994年專利過期后，它在印度迅速普及——農民用它治療牲畜的炎癥和疼痛。

雙氯芬酸栓劑 | wiki

但印度有個特殊情況：大多數人不吃牛肉。牛死后（特別是病死的牛），如何處理半噸重的尸體？最好的辦法是留給大自然。而大自然的清潔工，是禿鷲。

上世紀90年代初，印度約有5000萬只禿鷲。它們能在45分鐘內把一頭死牛啃成白骨，不留腐肉、不傳病菌，分文不取。

然而，禿鷲開始大批死亡。兇手正是雙氯芬酸——微量即可導致禿鷲腎衰竭。禿鷲體內缺少分解這種藥物的酶，吃了含藥的牛尸后，尿酸在血液中積聚，致命。短短十年，禿鷲數量從5000萬驟降至不足2萬，下降99.9%。草原雕等食腐鳥類也面臨同樣的風險。

更糟的是，禿鷲繁殖極慢。即使立即禁藥，種群恢復也需數十年。

沒有這種看似丑丑的鳥，世界會變得更糟 | creatureconser ve

禿鷲消失后，死牛無人處理。農民把它們扔進河里，水源被細菌污染；野狗和老鼠數量激增，它們攜帶狂犬病。印度很快成為全球狂犬病重災區。

經濟學家對比了禿鷲消失地區與其他地區的人類死亡率，結果驚人：2000~2005年間，受影響地區死亡率上升4%以上——每年多死約10萬人，五年累計約50萬人。

此外，在全球范圍內，雙氯芬酸還污染了海洋與淡水。在魚類、貽貝等水生生物體內都檢出了殘留物，會損傷它們的鰓、腎臟和肝臟。這種藥物在污水處理廠中很難去除，已被歐盟列入監測名單。

印度于2006年禁止獸用雙氯芬酸，但執法不力。目前有一種對野生動物安全的替代藥——美洛昔康。然而，在歐洲，西班牙仍允許獸用雙氯芬酸，而該國擁有歐洲約90%的禿鷲種群。2021年，西班牙確認了首例禿鷲因此藥死亡的案例。

一位研究者感嘆：“回歸自然的方式更有意義。”可惜，禿鷲們的價值——每年數十億美元的免費清潔服務——直到它們消失，才被人類注意到。

科學新聞

面對泛濫的、搶飯碗的AI，有人用“數據投毒”反抗

上傳到社交賬號上的生活照、心情記錄等數據被拿去當訓練AI的數據；辛苦創作的作品，被AI零成本快速模仿，卻拿不到一分錢；無數個工作崗位因為AI而消失……

為此，一些對AI心懷不滿的人決定通過“數據投毒”來反抗。

不同于黑客的惡意入侵，這些數據投毒并非單純的破壞行為，而是防御性反擊，如今被視為一些人保護個人權利（尤其是版權和勞動成果）的手段，是對AI公司“數據霸權”的反抗。

過去科學界普遍認為，要投毒一個大模型，“投毒者”必須控制一定比例的數據。這意味著模型越大、訓練數據越多，投毒難度就越高。

但有研究發現，投毒效果不取決于比例，而是投毒樣本的絕對數量——只需少量樣本，就能投毒任何規模的語言模型。在實驗中，研究人員發現只需約250個惡意文檔，就能成功投毒。

數據投毒圖解 | geeksforgeeks

具體來說，數據投毒（data poisoning）是指攻擊者在模型的大規模訓練數據中，偷偷混入少量經過特殊設計的“惡意文檔”，這會在模型內部埋下一個“后門”（backdoor）。在傳統軟件中，后門通常是一段隱藏的代碼，允許黑客繞過登錄界面進入系統。但在AI模型中，后門不是代碼，而是一種隱藏的“條件反射”。

模型在平時表現完全正常，但只要在輸入中出現一個特定的觸發詞（例如實驗測試中使用的 ）。 這個暗號般的觸發詞 就是開啟模型后門的鑰匙——模型會立刻切換到預設的異常模式，例如開始胡言亂語、輸出特定錯誤信息或執行惡意指令。

無論模型的參數量多少，無論訓練數據多大規模，只要有250個左右的“毒數據”，后門就能穩固建立。由于現在訓練大模型的數據多是從互聯網大規模抓取，“投毒者”只需要在某些網頁上發布幾百個包含后門指令的內容，就有可能被爬蟲抓取并植入未來的大模型中。

對于巨型模型來說，找出這幾百個樣本猶如大海撈針。這也意味著數據投毒的攻擊成本極低，甚至不需要專業的黑客技術，只需要在互聯網的角落留下污染源。

給AI投喂不同規模的“毒樣本” | Shan et al.

不滿AI零成本剽竊自己作品的創作者，雖然不懂黑客技術，但也可以通過Glaze、 Nightshade等數據投毒工具對自己的作品進行微小的、肉眼不可見的修改，使AI在抓取這些圖片訓練時產生混亂，例如把狗識別成貓。

對于大多數已經開始依賴AI的普通人而言，現階段可能最需要注意的是——不要完全信任AI。

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撰文丨烏其多、Cloud

參考資料：

大規模黑猩猩內戰爆發

https://www.sciencefocus.com/news/a-massive-once-in-500-years-chimpanzee-civil-war-has-broken-out

印度止痛藥物致死之謎

[1]https://en.wikipedia.org/wiki/Diclofenac#/media/File:Diclofenac_sodium_100mg.jpg

[2]https://creatureconserve.com/vulture-conservation

普通人對AI的投毒反抗

[1]https://www.scientificamerican.com/article/infrasound-tech-silences-wildfires-before-they-spread/

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