星系：黑洞你不讲武德！******
近日，一个天文学家团队
发现了一个独特的黑洞
这个黑洞正向另一个星系
喷出44万光年长的“口水”
这一消息登上热搜
不少网友表示疑惑
黑洞不是可以吞噬一切吗？
怎么还能“吐口水”？
椭圆星系中形成恒星稀少之谜
如果说恒星是宇宙中的居民，那么星系就是宇宙中的村落或城市。根据不同的形态，星系主要被分成三类：椭圆星系、螺旋星系和不规则星系，螺旋体有大量的冷气体和尘埃，并有光学上看起来像蓝色的旋臂。在螺旋星系中，平均每年有一颗类似太阳的恒星形成。另一方面，椭圆星系的颜色是黄色的，缺乏像旋臂那样的独特特征。
图源：百度百科 椭圆星系
图源：百度百科 螺旋星系
就像人口并非均匀地分布于地球表面一样，这些宇宙城市和村落也是不均匀分布的。在螺旋星系中，平均每年都会产生一颗类似太阳的恒星。但在今天看到的椭圆星系中，数十亿年来没有产生任何恒星。为何在椭圆星系中恒星的产生会如此罕见？这对科学家来说一直是一个谜。
“吐口水”的黑洞是“凶手”？
一个天文学家小组在公民科学家的帮助下发现了这个独特的黑洞，它正在向另一个星系喷射火热的喷流，看起来像是在“吐口水”，这些喷流在星系中以极高的速度进行，耗尽了未来恒星形成所需要的冷气体和尘埃。
图像来源：Ananda Hota博士，GMRT，CFHT，MeerKAT
这表明，椭圆星系中形成恒星非常稀少的罪魁祸首或许就是这些大吐口水的黑洞。
这个黑洞位于RAD12星系中，该星系距离地球约10亿光年。RAD12中的黑洞似乎只向一个邻近的星系喷出了射流，这个星系被命名为RAD12-B。在所有情况下，喷流都是成对喷出的，以相对论的速度向相反的方向运动。为什么只看到一个喷流来自RAD12，这对天文学家来说仍然是一个谜。
黑洞还能喷东西？！
编号Sh2-101的郁金香星云
图片来源及版权：Peter Kohlmann
这片发出微红色光芒的星云
俗名为郁金香星云
星际气体和尘埃组成了
红色的花瓣
它们受到附近年轻恒星的
紫外光照耀而发光
花朵右侧那片弯曲的小叶子
就是黑洞喷流冲击形成的杰作
事件视界望远镜解析的半人马座A星系中央黑洞的中心喷流
图片来源：Radboud University; CSIRO/ATNF/I.Feain et al., R.Morganti et al., N.Junkes et al.; ESO/WFI; MPIfR/ESO/APEX/A. Weiss et al.; NASA/CXC/CfA/R. Kraft et al.; TANAMI/C. Mueller et al.; EHT/M. Janssen et al.
黑洞因贪吃而闻名，但它们却不会将落向它们的东西全都吃掉。一小部分物质会以强烈热气体喷流的形式射出，并对周围环境造成破坏，这些热气体被称作等离子体。一路上，这种等离子体以某种方式获取足够的能量来强烈地发光，并沿着黑洞的旋转轴形成两个亮柱。科学家们一直在争论，喷流中的这一过程究竟是在哪里发生和如何发生的。
黑洞的喷流是与黑洞周围的气体紧密相关的。要想产生喷流，首先黑洞周围要有足够的气体，这些气体形成一个气体盘，最后如果条件合适的话，那么部分的气体会在掉入黑洞的过程中，掉入到黑洞之前，沿着黑洞的转轴方向喷射出去，形成喷流。所以说喷流只是在特定情况下产生的，在宇宙当中，只有10%左右的超大质量黑洞才会产生黑洞喷流。
END
资料来源：中国国家天文、北京天文馆、国家空间科学中心、CNBeta、新疆科技馆
整理：董小娴
人工智能如何做到可信、可用？专家热议：把责任归结到个人******
中新网北京12月11日电 人工智能治理的理想状态，是人工智能技术能做到可知、可信、可控、可用。而在现实中，人工智能技术手段虽然非常强大，但是离完美、完善仍有相当的距离。从技术角度和技术应用角度，人工智能的发展如何做到扬长避短？
近日，在2022人工智能合作与治理国际论坛上，专家围绕该话题进行了讨论。
中国工程院院士、鹏城实验室主任高文认为，现阶段很多技术还处于发展的过程中，如果过早地说这个不能用、那个不能用，可能会抑制技术本身的发展。但反过来，如果什么都不管，也不行。
“因此，现在更多还是从道德层面多进行引导。同时，做技术的人，也要尽量把一些可能的风险、抑制工具，即约束风险的工具，尽快想明白。自己也做，同时号召大家做，两者结合。”他说。
清华大学智能产业研究院国强教授、首席研究员聂再清认为，我们要保证能够创新，但同时不能让创新对我们的生活产生破坏性的影响，最好的办法就是把责任归结到个人。
“技术的背后是有人在控制的。这个人应该时刻保证工具或创新在危险可控的范围内。同时，社会也要进行集体的监督，发布某个产品或技术，要能够召回、撤销。在创新和监管之间，当然是需要平衡的，但归根结底，还是要把责任落实到个人身上。”他指出。
瑞莱智慧RealAI公司联合创始人、首席执行官田天补充道，在技术可解释性方面，需要去进行技术发展与相应应用场景的深度结合。大家需要一个更加可解释的AI模型，或者更加可解释的AI应用。
“但我们真正想落地的时候，会发现每个人想要的可解释性完全不一样。比如：模型层面的可解释，可能从研发人员角度觉得已经很好了，但是从用户的角度是看不懂的，这需要一些案例级的解释，甚至通过替代模型等方式进行解释。因此，在不同领域，需要不同的可解释能力，以及不同的可解释级别，这样才能让技术在应用场景发挥最好的作用。”他说。
将伦理准则嵌入到人工智能产品与系统研发设计中，现在是不是时候？
高文认为，人工智能软件、系统应该有召回的功能。如果社会或伦理委员会发现这样做不对，可能带来危害，要么召回，要么撤销。
高文说，应用的开发者，系统提交或者最终用户让他去调整的时候，他应该有责任。如果开发者发现已经踩线了，应该给他一个保护机制，他可以拒绝后面的支持和维护，甚至可以起诉。“不能只说哪一方不行，光说是开发者的责任，他可能觉得冤枉，因为他只提供工具，但有时候是有责任的，只是说责任怎么界定。”
“在人工智能的发展过程中，一方面要建立一些红线。”田天建议，比如，对于人工智能的直接滥用，造假、个人隐私泄露，甚至关联到国家安全、生命安全的，这些领域一定要建立相关红线，相应的惩罚规定一定要非常清晰，这是保证人工智能不触犯人类利益的基本保障。
“在这个基础上，对于处于模糊地带的，希望能留有更多空间。不光是从限制角度，也可以从鼓励更加重视伦理的角度，促进合规地发展。”田天称。
2022人工智能合作与治理国际论坛由清华大学主办，清华大学人工智能国际治理研究院(I-AIIG)承办，中国新闻网作为战略合作伙伴，联合国开发计划署(UNDP)、联合国教科文组织(UNESCO)等国际组织、国内外学术机构支持。(中新财经)
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