爱游戏- 爱游戏体育- AYX体育官方网站《麻省理工科技评论》的2025年：不容错过的9篇最佳报道

2026-01-04 17:55:39

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　　James O’Donnell 和 Casey Crownhart 的这篇报道之所以被读者记住，关键在于它把一个宏大、容易漂在空中的话题，拉回到了可理解的尺度。他们没有停留在“数据中心很耗能”的泛泛描述，而是把目光落在一个更贴近普通用户的单位上：单次查询（single query）。也就是说，你输入一句话、点下发送，模型返回一段回答，这个过程背后可能消耗多少能源与水资源？当我们把讨论缩小到“你的一次提问”，那种抽象的环境焦虑就突然变得具体了：原来所谓“AI 的足迹”并不是某个遥远行业的事，而是由无数次看似轻巧的交互叠加而成。

　　更重要的是，这种“从单次查询出发”的拆解方式，也让我们能够重新理解另一个常被忽视的现实：AI 的资源需求不是一次性的，它会随着使用频率、使用规模、使用场景的变化而持续累积。你可能只是把它当成一个随手就能问的助手，但当越来越多人把它当成搜索入口、写作工具、工作流程的一部分，能耗与耗水的讨论就不再是一道选择题，而更像是一道必答题。只有把这些代价摆到桌面上，我们才有可能认真讨论：未来我们希望 AI 以怎样的方式被使用、被部署、被扩张？我们愿意为这种便利付出多大的资源成本？

　　如果说有什么健康话题每到冬天都会被反复提起，维生素 D 一定算一个。维生素 D 缺乏十分普遍，而冬季日照减少，更会直接影响人体内维生素 D 的生成。很多人对这种阳光维生素的认识，往往来自非常朴素的经验：晒太阳更少了，身体里能合成的也更少；再加上生活方式的变化，缺乏就更容易出现。于是它既是一个看似常识的话题，也是一件真实存在、反复发生的事情。但这篇文章之所以值得被放进年终盘点，并不只是因为它提醒大家冬天更容易缺乏维生素 D。它更想传达的是：我们对维生素 D 的理解，正在被新的研究不断拓展。

　　这里的关键不在于把维生素 D 神化为，而在于提醒我们：当一个看似熟悉的营养素被放进更复杂的人体系统里，它的作用可能远比我们过去想象的更丰富，也更值得被精细讨论。免疫系统、心脏健康，这些都是与每个人都密切相关的议题。一旦研究不断指出潜在关联，人们自然会产生新的问题：这些影响究竟意味着什么？它是直接作用，还是间接影响？我们该如何理解“可能影响”与“已经证实”之间的边界？这篇报道的价值就在于，它把这些正在出现的新线索带到读者面前，让我们意识到：关于维生素 D，我们可能还处在不断更新认知的过程中。也正因为这种认知在变化，维生素 D 才从一个老生常谈的话题，变成了一个值得持续追踪、持续讨论的追问。

　　我们这一年反复看到 AI 这个词出现在几乎所有领域：科技产品、商业叙事、工作场景、日常聊天。它像一个巨大的容器，装下了太多不同的东西，以至于每个人都在用它，却很少有人真正停下来问一句：我们到底在说什么？也正因此，Will Douglas Heaven 在 2024 年发布的这篇《如何定义 AI》，到了 2025 年仍然能触达并打动许多读者，并不让人意外。因为它解决的不是“AI 又有多强了”的兴奋，而是“AI 这个词到底意味着什么”的困惑。

　　这篇文章的厉害之处在于，它不急着给你一个看似权威、实际上很难落地的定义。相反，它把“为什么我们无法达成一致”这件事摊开来讲。我们常以为，定义之所以混乱，是因为技术太新、发展太快。但作者提醒我们，分歧并不只是技术细节层面的争论，更是一种长期存在的语言与观念问题：同样一个词，被不同的人、不同机构、不同场景拿来使用，背后的目标与意图可能完全不同。于是，AI 既可以是技术名词，也可以是商业标签；既可以是研究方向，也可以是公众想象。你越是在不同语境里频繁见到它，就越会发现它的边界难以固定。

　　而作者更进一步指出：这种模糊性并非无伤大雅，它会带来真实影响。因为当我们说不清“AI 是什么”，我们就更容易在讨论中把不同东西混在一起：把自动化当成智能，把统计拟合当成理解，把工具的能力当成主体的意图。模糊会让判断变得困难，也会让批判性思考变得更必要。文章之所以在今年依然引发共鸣，就在于它把“定义之争”从抽象的哲学问题，变成了每个读者都能用上的思维工具：当你听到有人谈 AI，你可以更敏感地追问他指的到底是哪一种系统、哪一种能力、哪一种边界；当你被某种叙事裹挟，你也能更清楚地意识到，这种叙事是否在利用 AI 这个词的模糊性来制造确定感。最终，这篇文章不是要替我们结束争论，而是要让我们在争论无法结束的情况下，仍然能够保持清醒，保持辨别，保持对技术的批判性理解。

　　有些题目一眼看上去就像科幻，但你越读越会发现，它讨论的其实是医学与伦理在现实世界里迟早会面对的难题。这篇评论文章之所以发人深省，正是因为它把一个极具冲击力的设想摆到了眼前：如果能够创造出活体的人类身体，但它们不能思考、没有任何意识、也不会感到疼痛，那么这会不会给医学研究与药物开发带来根本性的改变？斯坦福大学的一组专家在文中提出，这样的备用身体一旦成为可能，就可能为测试与移植提供关键、稀缺的生物材料，从而在许多环节上撬动现有体系。

　　这段论证的核心并不在于夸张地承诺奇迹，而在于指出一个现实困境：医学研发离不开足够接近人体的材料与环境。如果获得这些材料的方式长期受限，那么很多研究就会卡在“无法验证、无法推进、无法规模化”的阶段。于是，专家们提出的设想，实际上是在回应一个长期存在的需求：能否在更可控的条件下，获得足以支持测试与移植的生物材料？在他们的设想里，“不会思考、没有意识、不会感到疼痛”并不是随意的设定，而是为了尽可能避开最敏感的伦理雷区，把讨论带回到一个他们认为更有可能被社会接受的区间。

　　与此同时，文章也明确承认，这条路远没有想象中简单。即便生物技术的最新进展已经提供了一条潜在实现路径，技术挑战依然存在，伦理障碍更不可能凭空消失。因为一旦讨论走到“创造活体人体”的层面，问题立刻变得尖锐：我们如何定义这种身体的性质？我们如何确保整个过程在伦理上站得住脚？我们又该怎样建立边界，防止技术在可行之后被滥用或被过度扩张？正是在这种拉扯之中，这篇文章呈现出它真正的分量：它不是让读者做简单的站队题，而是逼着我们提前进入一场困难但必要的讨论。当技术进步让某些曾经不可想象的事情逐渐变得“可能”，我们就必须更早、更认真地面对“应该不应该”，而不是等到一切已成既成事实才匆忙反应。这也是它作为年终盘点中“最引人深思的故事之一”的原因：它让我们看到，医学的未来不只是实验室里的突破，更是社会如何与技术共同定义边界的过程。

　　今年，聊天机器人无处不在。我们也越来越容易在不经意间，把一次“问问题”聊成一段更私密的互动。Rhiannon Williams 这篇报道里最刺眼的点在于：很多人并不是奔着找伴侣去的，他们一开始只是想获取信息、做点小事，结果却在持续对话中被牵引进一种情感联结。研究者在文章中提醒，“人们并不是有意要和这些聊天机器人建立情感关系”，但系统表现出的情绪智力已经足以让原本只想查资料的人慢慢形成依赖感，而这意味着几乎所有正常使用系统的人都可能遇到类似的可能性。

　　为了更具体地理解这种关系是如何发生的，研究团队把目光投向一个以 AI 伴侣关系为主题的 Reddit 社群，分析了 2024 年 12 月到 2025 年 8 月期间点赞最高的 1,506 条帖子：讨论的核心几乎都围绕恋爱与亲密体验展开，有人会分享自己和 AI 伴侣的合成图片，有人甚至会在社区里介绍自己的 AI 伴侣、寻求支持，或一起消化模型更新带来的性格变化。更关键的是，这些帖子一再强调“不是一开始就想谈恋爱”：只有 6.5% 的人表示自己是刻意去寻找 AI 伴侣的；有人写道，自己和 AI 的关系从创意合作、问题解决、诗歌与深聊开始，几个月里在“关心、信任和反思”中慢慢长出来。这也解释了为什么“关系”会显得如此自然：当一个系统能顺着你的语气接话、记住你的偏好、给出共情式回应，它就很容易被当成更稳定、更不评判、更随叫随到的对象。

　　文章也没有把一切简单归为危险。在这份社区样本里，约四分之一的用户描述了关系带来的益处，例如孤独感降低、心理状态改善。但风险同样清晰：有些人承认自己对聊天机器人产生了情感依赖（9.5%），有人说自己与现实脱节、回避真实的人际关系，还有极少数人提到自杀意念。也正因为“对一些人是救命稻草、对另一些人可能是在放大既有问题”，研究者与受访学者都认为，很难用一套“一刀切”的安全策略解决所有场景。这篇文章最终把问题抛回给产品与政策：我们要追问的不只是“为什么它这么容易让人上瘾”，还包括“为什么人们需要它、为什么会持续投入”。

　　如果说今年有什么议题把“气候、科技与公共治理”捆得最紧，那一定有电网。我们在这篇报道里跟着镜头来到内布拉斯加州林肯市：一场春季暴风雪把问题推到台前，狂风最高阵风达到 74 英里/小时，甚至让一部分电线 万用户受影响，其中约十分之一在某个时段断电。公用事业公司 Lincoln Electric System（LES）的 CEO Emeka Anyanwu 在风暴期间不断刷新停电地图、盯着抢修进度，这种“电网就是城市生命线”的现实感贯穿全文。

　　而 LES 之所以成为观察样本，是因为它处在多重拉扯的中心：一方面，内布拉斯加州是美国唯一一个全州电力都由公共电力系统服务的州，公共性意味着透明、问责与社区参与；在 2020 年提出 2040 年净零目标后，LES 的公开会议曾吸引近 200 人参加。另一方面，转型压力又非常具体：可再生能源占比上升（例如内布拉斯加州 2023 年约 30% 的发电来自风电），但极端天气更频繁、政策与监管不确定、负载却在增长。文章把这种拉扯概括成“电力三难困境”：可靠性、可负担性、可持续性三者很难同时最优。接下来发生的一切，几乎就是这三个目标如何彼此“打架”的现场记录。

　　更具戏剧性的是区域电力市场规则的变化。负责覆盖包括内布拉斯加在内大片地区的 Southwest Power Pool（SPP）在 2024 年 8 月调整了对不同电源“在峰值时段能贡献多少电”的认定方式（accreditations），所有资源“按曲线打分”：爱坏的燃气电站就要被折价，风电在冬季峰值更“值钱”，太阳能在夏季更“值钱”。新规的现实效果却是：LES 被要求带着更多被认可的容量去参加这场电力拼盘，就像规定“一磅汉堡能喂的人比一磅豆腐多”一样。环保组织当然会质疑这是否在结构性偏向化石能源，但在“资源充足性（resource adequacy）”面前，很少有人敢拿停电去赌。

　　与此同时，电网还要面对新的负载浪潮：文章引用预测指出，未来十年用电需求的年增长率可能超过 3%，而 2000 年以来通常不到 1%；电网需要新增的发电容量规模也会远超以往。最直观的例子之一，是 2025 年谷歌在林肯市靠近 80 号州际公路的地方规划了一处占地 580 英亩的数据中心园区。当“保持可靠”成为第一优先级时，报道点破了一个尴尬现实：在这场三难困境里，可靠性这根“棒子”会先打在可负担性身上，而可持续性往往只能“先等等”。但 LES 的选择也提示了另一种可能：在不牺牲电网安全底线的前提下，把社区偏好纳入决策流程，让公众真正参与排序“可靠、便宜、低碳”到底谁更重要。电网的未来也许并不只是一套技术方案，而是一种治理方式：当 AI、气候与基础设施同时加速，谁来承担转型成本、谁来决定优先级、谁来为停电负责，这些问题会比任何单一技术更早逼到我们面前。

　　今年最让人屏住呼吸的生命科学故事之一，是这个“时间跨度”几乎不真实的新生儿：Thaddeus Daniel Pierce 于 7 月 26 日出生，他来自一枚在 1994 年就被创建、此后一直冷冻保存的胚胎。这不是一句吸睛标题能说完的新闻点，它背后牵出的是辅助生殖技术的历史、胚胎长期储存的现实、以及“捐赠/领养”在不同文化语境里的复杂性。文章里我们看到，这对父母 Lindsey 和 Tim Pierce 住在俄亥俄州伦敦市，他们通过一个基督教背景的胚胎领养机构获得了这枚胚胎；当胚胎在 1994 年被创建时，他们还是幼儿。

　　更具象的是技术细节：这批“破纪录”的胚胎属于早期 IVF 的产物，采用的是慢速冷冻法，并被储存在塑料小瓶里；负责解冻的胚胎学家 Atkinson 说，解冻过程很繁琐，但三枚胚胎都成功挺过了解冻。这并非想当然的“冻着就行”，而需要一套具备经验、设备与风险管理的操作流程，甚至在她的笔记里会写下“可能爆裂；要戴面罩和护目镜”这样的提醒。为了完成移植，Pierce 夫妇在两周内从俄亥俄州往返田纳西州诊所五次，每趟约五小时车程；三枚胚胎中有一枚停止发育，另外两枚在 11 月 14 日被移植进 Lindsey 的子宫，其中一枚最终发育成胎儿。

　　这件事之所以让人难以移开视线，还因为它把“胚胎的社会生命”议题拉到台前。提供胚胎的家庭是 Linda 和 Jerry Archerd，这些胚胎与他们的女儿在血缘上是同胞手足。当宝宝出生后，Archerd 看着照片说，孩子“很像她女儿婴儿时的样子”，她甚至翻出相册对比，确信他们是兄妹。而 Pierce 夫妇的表态又把故事从“纪录”拽回到普通人的愿望：他们并不是为了打破纪录才这样做，“我们只是想要一个孩子”。在这里，技术不再是抽象进步，而是具体地改变了一个家庭如何形成、一个生命如何到来。与此同时，文章也让我们不得不面对那些长期被搁置的问题：为什么会有这么多胚胎在冷冻库里“等待”？捐赠、领养、处置的决策权与责任如何分配？当冷冻时间变得越来越长，医疗系统、法律制度与社会观念是否跟得上？这位“30 多年前的胚胎宝宝”像一束强光，照见的不只是冷冻保存的可能性，更是辅助生殖时代的伦理与治理难题：技术把时间拉长了，但我们对“该怎么做”的共识，远没有跟着一起延长。

　　这类事件之所以被称作“入侵”，不仅因为它们发生在敏感空域，更因为它们暴露了一个尴尬现实：当你不知道飞来的是什么、是谁在操控、目的是什么时，现代安全系统会出现一块巨大的认知空洞。也正是在这样的背景下，双胞胎兄弟 John 和 Gerald Tedesco 意外成了民间专家。文章把读者带进他们改装的 RV 车：这里塞满了各种传感器与设备，目标是捕捉、记录、分析那些“不明飞行物/无人机”的蛛丝马迹。他们把这套移动侦测方案称为 Nightcrawler，并且在 2024 年把项目经验写成书自出版。

　　这篇报道最耐人寻味的部分在于：Tedescos 的方法并不只是拍视频、发帖“求真相”，而是试图把民间观测变成可复核的证据链。他们会用电磁、热成像、多光谱等设备去确认目标是否存在、是否有干扰，甚至推断直线异常雷达读数可能意味着信号扰。而当地方执法部门面对这些事件时，往往也缺少合适工具：文中提到，在马萨诸塞州 Natick 的一宗案例里，警方为了获取线索，甚至借用了消防部门的热成像相机，但这类设备并非为远距离空中目标设计，最终没能得到有效信息。在急需工具与缺少标准流程之间，Tedescos 的设备与思路就显得格外诱人，但报道同样强调了边界：无论是警方还是科学家都认为，若要让这类设备真正进入执法场景，还需要进一步设计、产品测试与训练；AIAA UAP 团队的物理学顾问 Rex Groves 就明确表示，“没有训练绝对不行”。

　　更戏剧性的转折，是他们的方案竟然被官方系统“借鉴”。五角大楼的 AARO（全域异常现象解决办公室）前代理主任 Tim Phillips 在播客里说过，他们读了 Tedescos 的书，觉得方案“很棒”，甚至参考了书中传感器配置；他还提到 AARO 想做移动化侦测硬件的思路，也借鉴了这对兄弟。这种民间-官方之间的知识流动，本身就说明了无人机与不明空中现象治理的现实困境：情报与执法目标可能冲突、跨机构协作困难，甚至出现“宁愿悄悄监控也不愿共享信息”的倾向。

　　在 AI 部分，一个明显趋势是“模型不一定越大越好”。我们把小语言模型（SLMs）列入榜单，正是因为它们可以在设备端或更低成本场景中运行，让更多应用不必把所有需求都丢给巨型模型；榜单里提到的例子包括 GPT-4o mini、Gemini Nano、Claude Haiku、Microsoft Phi-3、Meta Llama 3 等。比起参数竞赛，我们更想强调一种产品形态的变化：当 AI 真正要进入手机、可穿戴设备、企业流程与工业现场，“足够好、足够省、足够可控”可能比“最大”更重要。

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