资料图:美国纽约曼哈顿14街一处新冠病毒检测站为居民做检测。中新社记者 廖攀 摄
XBB.1.5毒株将“横扫”美国?
XBB为新冠病毒奥密克戎BA.2衍生的2个变异株BJ.1和BM.1.1.1的重组毒株。XBB.1.5是XBB衍生的子分支。
英国《独立报》援引全球流感共享数据库(GISAID)的统计数据显示,已有至少74个国家和地区发现XBB.1.5,包括美国、英国、印度、巴基斯坦等。其中,美国有43个州检测到该毒株。
美国有线电视新闻网(CNN)称,2022年秋天,XBB曾在新加坡掀起了一波疫情浪潮。而今,XBB.1.5可能正在美国推动新一波的疫情浪潮。
美国疾病控制和预防中心(CDC)预计,与其它毒株相比,XBB.1.5每周的新冠病毒感染占比大幅增加,其中2022年12月的新感染病例占比从约4%升至41%。CDC还预计,在该国东北部,XBB.1.5导致了约75%的新病例。
华盛顿大学医学院病毒学实验室的新冠病毒测序主任罗伊乔杜里(Pavitra Roychoudhury)说:“几个月来,我们还没有看见过以这种速度传播的变体。”
西雅图福瑞德·哈金森癌症研究中心的计算生物学教授贝德福德(Trevor Bedford)也表示,“预计它会在未来几周推动传播增长。”
他指出,这种增长可能不会反映在病例数上,因为越来越多的人选择在家中进行检测。“因此,我希望将弱势年龄组(如老年人)的住院情况视为更合适的(疫情)浪潮指标。”
资料图:图为伦敦一美食街上,民众户外就餐。中新社发 张梦琪 摄两大特性或助推XBB.1.5传播
美国有线电视新闻网(CNN)指出,XBB.1.5之所以可能会推动新的疫情传播,与其两大特性有关。
一是其极为“狡猾”的免疫逃逸能力。
哥伦比亚大学微生物学和免疫学教授何大一最近在实验室进行了病毒测试,这些病毒被设计成具有XBB和XBB.1以及BQ.1和BQ 1.1的尖峰,以对抗不同类型的受试者血液中的抗体,包括感染病毒的群体,接种了原始株和二价疫苗的群体,以及既感染病毒又接种疫苗的群体。其团队还测试了23种针对这些新亚系的单克隆抗体疗法。
研究发现,XBB.1是其中“最狡猾的”。它被感染者和接种疫苗者血液中的抗体中和的可能性比BA.2低63倍,比BA.4和BA.5低49倍。此外,就免疫逃逸性而言,这些变体已“远离”人类制造的用于对抗它们的抗体。
何大一称,其免疫逃逸水平“令人担忧”,并表示这可能会进一步损害新冠疫苗的功效。XBB.1.5 在抗体逃逸方面与 XBB.1 相同,这意味着它有可能逃脱疫苗接种和过去感染所带来的保护。它还能抵抗所有当前的抗体治疗。
除高度免疫逃逸能力外,XBB.1.5另一可能有助于传播的“技能”在于——该毒株在486位点有一个关键突变,这使得它可以更紧密地与 ACE2 结合。ACE2相当于病毒用来进入人体细胞的“大门”。
弗雷德哈钦森癌症中心的计算病毒学家杰西布鲁姆(Jesse Bloom)表示,“这种突变显然让XBB.1.5更好地传播。”
不过,专家们也表示,现在很难知道XBB.1.5的增长在多大程度上可归因于病毒的特性或者传播时机。比如,假期期间,人们很可能会进行社交和旅行,而这给任何感染——无论是流感、新冠病毒还是呼吸道合胞病毒——带去更大的蔓延空间。
资料图:旅客抵达美国加州旧金山国际机场的国际航班到达区域。 中新社记者 刘关关 摄XBB.1.5会导致更严重疾病吗?
值得注意的是,多数专家预计,XBB.1.5有可能导致更多感染,但他们并不认为这些感染一定会更严重。
负责明尼苏达大学传染病研究和政策中心的奥斯特霍尔姆(Michael Osterholm)指出,更新版加强针应该能够提供一些保护,甚至可以抵抗XBB.1.5这种具有高度免疫逃避能力的毒株。
“他们仍然能提供一定程度的免疫力,可能无法阻止你被感染,但可能对你是否患重病和死亡产生重大影响。”他说,“我们掌握的最新数据显示,对于那些接种了二价疫苗的人来说,他们的死亡风险比那些没有接种的人低三倍。”
CNN指出,快速检测、佩戴口罩、做好室内空气的通风和过滤等等也将继续发挥作用,因此,即使病毒继续进化,人们仍然有很好的方法来保护自己免受感染。
“它似乎没有引起任何更严重的疾病,所以我认为今天流行的情况与一年前截然不同。”奥斯特霍尔姆说。
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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