胖東來貨車司機休息室曝光
2025-11-04 12:07 6,654次浏览我們很多人都養成了開倍速聽播客、有聲書和其他在線內容的習慣。對年輕人來說，這也許已經成了常態。舉個例子，一項針對美國加利福尼亞州學生的調查表明，89%的學生會把在線講座的錄播視頻調成倍速觀看。同時，有許多媒體文章描述了倍速瀏覽的普遍性。 開倍速的好處顯而易見：你可以在同樣的時間內消費更多的內容，或者通過反覆觀看同樣的內容來加深理解。 這在教育層面尤為重要，因為學生可以騰出時間去鞏固知識、做模擬考試等。而且，開倍速或許也可以讓人全程集中注意力、全情投入，避免走神。 但這樣做的壞處呢？其實也不少。 研究人員發現，一個人接收到口語信息並形成記憶，需要經歷三個階段：編碼信息，存儲信息，以及之後的檢索信息。在編碼階段，大腦需要一定的時間去處理和理解剛剛輸入的語音，大腦必須實時地從記憶裡提取出字詞以及它們的語境含義。 人們的講話速度通常在每分鐘150詞左右，即便語速達到它的兩倍(300詞/分)或三倍(450詞/分)，也是在人類可理解的範圍內。但主要的問題在於我們所形成記憶的質量和持久性。 我們接收到的信息會被臨時存儲在一個名為工作記憶(working memory)的記憶系統裡。它可以將大量的信息進行轉換、組合，並形成可存入長期記憶的形式。由於工作記憶的容量是有限的，所以如果我們短時間內接收到太多信息，可能會超過它的負荷。這會導致認知過載和信息流失。 倍速瀏覽與大腦信息提取 近期，記憶研究領域的一項薈萃分析調查了24項關於學習講座視頻的研究。這些研究的設計各不相同，但總的來說都把參與者分為了兩組，其中一組原速(1×）觀看講座視頻，另一組開倍速(1.25×，1.5×，2×和2.5×）觀看同一個講座視頻。 與醫學中用於檢驗療效的隨機對照試驗一樣，參與者被隨機分到了兩組中的其中一組。觀看視頻後，兩組完成了同樣的測試，以檢驗他們對視頻材料的掌握程度。這些測試要麼要求他們回憶信息，要麼用選擇題考察記憶，或兩者結合。 這項薈萃分析表明，以越高的倍速看視頻，測試表現越差。1.5倍速的影響微乎其微，但2倍速及以上的影響顯著。 具體來說，如果一批學生的平均分是75%，且通常情況下會上下浮動20%，那麼把觀看視頻的速度提到1.5倍速則會把平均值拉低2%。而2.5倍速則會導致17%的降幅。 老年群體 有趣的是，該薈萃分析中的一項研究還調查了老年人(61～94歲)，結果發現他們比年輕人(18～36歲)更容易受到倍速看視頻的影響。這也許反映了記憶容量在健康人群體中也會隨著年齡而衰減，這表明老年人更應該原速觀看甚至減速觀看視頻來彌補不足。 不過，我們尚不清楚是否可以通過頻繁地開倍速播放視頻來減少它帶來的壞處。也就是說，有一種可能性是年輕人只不過是更經常開倍速，因此能更好地應對增加的認知負荷。同樣，這也意味著我們無法確定年輕人是否可以通過經常開倍速來減輕這種行為對信息記憶能力的負面影響。 另一個尚不明確的點是，開倍速播放視頻是否會對心智功能與大腦活動造成長期影響。理論上，這些影響可能是積極的，比如提高一個人應對認知負荷的能力。這些影響也可能是負面的，比如更大的認知負荷可能引發精神疲勞，但我們仍然沒有科學證據來解答這些疑問。 最後一個現象是，雖然開1.5倍速不會影響記憶能力，但是有證據表明人們的觀看體驗會有所下降。這也許會影響到人們學新東西的動力和體驗，可能讓他們找到更多藉口來逃避學習。另一方面，開倍速已然成為常態，因此也許當人們習慣這樣做之後，就不會有什麼大問題——希望我們在未來的幾年裡能更好地理解這些過程。
北京8月14日電 國際專業技術組織電氣電子工程師學會(IEEE)14日分享關於「自主人工智慧(又稱AI代理)」和數據安全的文章，指出自主人工智慧可能對個人數據暴露帶來新風險的應用場景，並提出相應的防範方法。 文章指出，自主人工智慧是指「具備高度自治能力的人工智慧系統」。這類系統與智慧型手機中常見的「語音助手」存在本質差異。現有「語音助手」僅具備被動響應能力，缺乏自主設定目標的功能，雖能執行單一簡單任務，但若無人為指令，則無法實施具有實際意義的操作。 文章指出，人們已習慣應用程式請求授權：獲取定位、查看通訊錄或啟用麥克風。但自主人工智慧系統不再請求許可，而是直接行動，使得"輔助工具"與"自主操作者"的界限日漸模糊。它可以自主做出決策、執行複雜任務，並在沒有持續人工監督的情況下訪問海量個人數據。 專家預測，自主人工智慧未來將承擔各類任務，如規劃假期行程、確認醫療預約、智能比價購物等，均需調用用戶敏感數據，包括財務信息、實時定位等核心隱私。 專家舉例指出，現有應用通常僅調用單一數據類型，而自主人工智慧系統必須「串聯用戶整個數字生活的所有節點」，包括銀行帳戶、醫療記錄、日程安排、定位軌跡、通信模式、消費習慣，乃至健康監測所需的生物特徵數據。這導致數據洩露的風險呈指數級增長。 另據國際機構高德納預測，未來企業數據洩露事件中，將有25%與自主人工智慧系統濫用有關。 文章稱，對於在使用人工智慧系統時如何保護隱私，網絡安全專家建議，採用多層次防護方法，從基本的安全習慣做起。例如，為所有帳戶啟用多因素認證，將數據共享最小化到特定任務絕對必要的範圍，為不同用途創建單獨的帳戶，以分隔數字暴露面。 專家指出，由於人工智慧系統通常需要訪問多個數據源，因此，分隔策略尤為重要。用戶不應讓一個人工智慧系統獲取所有數據的訪問權限，而應考慮為不同用途使用不同的人工智慧工具，比如一個用於財務任務，另一個用於健康管理，以此類推。 專家還建議，將每次人工智慧交互視為可能生成永久記錄的行為，在分享敏感信息前做好相應預案。(完)
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