近日，在联合国人权理事会第47届会议上，西方国家存在的系统性种族主义和种族歧视问题再次受到广泛关注。特别是去年因“黑人弗洛伊德之死”引发的抗议潮不仅席卷全美，还蔓延到其他国家。清除种族主义，建立一个更公正、公平的世界，是所有人的愿望。
《科学美国人》
2021年7月
清除种族主义
建立一个更公正、公平的世界，是所有人的愿望。《科学美国人》本月特刊特别关注了与种族主义有关的话题。
2020年5月25日，美国46岁的黑人男子乔治·弗洛伊德（George Floyd）在明尼阿波利斯一家街角商店外遭遇警察暴力执法而不幸身亡，这一臭名昭著的事件被视频记录了下来。警察德里克·肖文（Derek Chauvin）跪在弗洛伊德的脖子上长达9分29秒，另外两名警察帮助按住他，另一名警察在附近站岗。
近一年后的4月，陪审团判定肖文犯有二级谋杀罪、三级谋杀罪和二级过失杀人罪。6月25日，肖文最终被判22年6个月刑期。
而当时帮助控制弗洛伊德的托马斯·莱恩（Thomas Lane，37岁）和J·亚历山大·库恩（J. Alexander Kueng，26岁），以及站在一旁的邵都（Tou Thao，音译，34岁）也被控以一系列州和联邦指控，包括侵犯弗洛伊德的宪法权利、未能干预阻止肖文，以及协助和教唆二级谋杀和二级过失杀人。他们的审判定于2022年3月进行。
2014年，密苏里州弗格森黑人少年迈克尔·布朗（Michael Brown）被枪杀，引发了美国政治和文化对话中对种族主义和警察暴行的重新关注。在过去的几年里，许多名字被加到被警察杀害的黑人名单上。
尽管一些人努力承认和解决美国机构中存在的系统性种族主义，但执法部门和美国黑人之间的愤怒和不信任仍然很高。
但是弗洛伊德的死引发了新的愤怒。2020年夏天，美国各地数百个城市爆发了抗议活动。大多数示威活动都是和平的。但其中一些演变成了暴力事件，警察对抗议者使用武力，一小部分人点燃警车，抢劫商店，损毁或破坏建筑物。截至7月，示威活动被认为是美国历史上规模最大的抗议运动，估计有1500万到2600万人参加。
除了对警察提出刑事指控外，弗洛伊德之死还促使美国司法部对明尼阿波利斯警察局的做法展开调查。国会的民主党人希望通过以弗洛伊德命名的刑事司法改革法案。
弗洛伊德之死为什么会引发如此大的抗议活动？哥伦比亚大学民权律师亚历克西斯·霍格（Alexis Hoag）分析道，“我认为这是多种因素综合作用的结果。由于长期存在的结构性不平等，新冠病毒Covid-19的影响，由于黑人很多生活在极度隔离的、资源不足的低收入地区，加上缺乏获得医疗保健的机会，黑人更容易感染病毒。人们长时间被隔离，美国大约有4000万人失业。在流传的视频中，弗洛伊德只因涉嫌提供一张20美元的假钞而被警察‘扼’杀，这是匪夷所思的。”
“针对黑人的暴力已经持续了几个世纪。现在大家都能看到了。如今引发如此大的抗议活动，不仅仅让美国黑人不安，让这个国家的所有人们都真的感到不安。我们必须认真面对。”
《麻省理工科技评论》
2021年7-8月
变革
科技正在迅速改变我们的生活和工作方式。《麻省理工科技评论》最新一期向读者重点介绍了“年度35岁以下创新者”名单中那些在技术领域工作的最有前途的年轻人，他们正在帮助创造着不一样的未来。
其中包括29岁的雪莱·阿克曼（Shelly Ackerman）。她与人合作研发了一种治疗癌症的新型免疫疗法——博尔特生物疗法（Bolt Biotherapeutics）
这种疗法就是利用人体自身的免疫系统来对抗癌症，虽然在一些病例身上已经显示出了对抗个别肿瘤的新希望，但也并不是完全有效的。雪莱坦言，“在有一整组病例身上真的效果并不好。”
肿瘤必须是在“热的”或者发炎的状态下，免疫治疗药物才能发挥作用。热肿瘤的特征是存在一种名为T细胞的免疫细胞。免疫治疗药物可以促进这些T细胞的生长，使它们更好地对抗癌症。但许多肿瘤都是“冷的”，因此避开了免疫系统。但是如果没有任何T细胞可以协同工作，免疫治疗药物则就无法对抗这些肿瘤。
在斯坦福大学读研究生时，雪莱与医学和病理学教授埃德加·恩格尔曼（Edgar Engleman）合作研发了一种旨在将冷肿瘤变成热肿瘤的疗法。该方法使用一种肿瘤靶向抗体，化学附着在一种免疫刺激的小分子药物上，提示免疫系统识别和攻击肿瘤，将其变成被杀死肿瘤的T细胞入侵的热抗体。2015年，恩格尔曼创立了生物技术公司博尔特生物治疗公司，将这种方法商业化，雪莱于2018年加入该公司。
在雪莱还是个孩子的时候，她的叔叔和一个亲密的朋友在一年内因为转移性癌症先后去世，这段经历让她立志要研究这种疗法，希望有一天会被用来治疗病人。
去年，博尔特公司开始在乳腺癌、胃癌和其他表达HER2蛋白的肿瘤患者中对这种方法进行了临床测试。该公司已经筹集了4.38亿美元资金，而且还在开发治疗结肠直肠癌、肺癌和胰腺癌的药物。
另外一个典型人物是31岁的弗吉尼亚·史密斯（Virginia Smith）。她的人工智能技术在高效、准确的同时，还能确保公平性和隐私。
当弗吉尼亚开始攻读人工智能博士学位时，她就有一个问题：如何用存储在多台机器上的数据训练神经网络？
她的努力成果，让她成为联合学习（federated learning）领域的佼佼者。联邦学习旨在处理分布在数百甚至数百万个远程数据源上的数据，是一个机器学习框架，能有效帮助多个机构在满足用户隐私保护、数据安全和政府法规的要求下，进行数据使用和机器学习建模。
谷歌的研究人员在2017年首次引入了联合学习，用于该公司的移动设备。他们设计的方法包括在本地训练数以百万计的神经网络，然后将它们发送到一个公司服务器，并将它们合并到一个主模型中。该方法允许主模型对来自每个设备的数据进行训练，而无需将数据集中起来。这不仅减少了移动体验中的延迟，还可以保护每个用户的数据隐私。
但是，将数百万个人工智能模型结合起来，也有可能创造出一个平均表现良好、但对异常值表现不佳的中心模型——例如，语音识别软件在识别不熟悉的口音时就会失败。
对此，弗吉尼亚就提出了一种更“个性化”的联合学习新技术。该技术不是将一百万个本地化模型合并为一个，而是将最相似的本地化模型合并为几个——数据越异构，最终模型的数量就越多。每个模型仍然从许多设备中学习，但也针对用户群体的特定子集进行了定制。
弗吉尼亚还致力于克服联合学习的其他挑战，比如在不同设备上考虑不同的功率和内存限制。为了鼓励更多的研究，她与人合作创建了一个开源工具，让研究人员可以在更真实的数据集和更真实的环境中测试他们的联合技术。
《新科学家》
2021年7月24日
第三大地球危机
为什么说化学污染正在演变成“第三大地球危机”？成千上万的合成物质泄漏到全球各地的生态系统中，可悲的是，我们很晚才开始意识到这其中毁灭性的后果。
这是29世纪，通过贪得无厌的消费，地球早就被人类祸害成了一个巨大的垃圾场，已经到了无法居住的地步，到处都是垃圾山。于是，人类只能集体逃离迁往别的星球，然后委托一家机器人垃圾清理公司善后，直至地球的环境系统重新达到生态平衡……
这些在现在看来当然是虚构的。因为这只是2008年迪斯尼皮克斯电影《机器人总动员》（WALL-E）里的场景。
但是如果我们不立即做出改进，而是继续过度消费地球，那么电影中的这些可怕场景是迟早会变成现实的。“我们都知道我们所面临的挑战。”英国伦敦帝国理工学院的玛丽·瑞安（Mary Ryan）表示，“我们可以在喜马拉雅山峰找到有毒金属，在海洋最深处找到塑料纤维。而因空气污染造成的死亡人数比任何时候都要多。环境污染规模变得巨大。”
在电影《机器人总动员》上映的时候，污染和废物已经是全球环境议程的首要问题了。在2002年南非举行的地球首脑会议上，全球领导人同意将化学污染对环境和健康的影响降到最低，化学污染已经是最严重最恐怖的污染问题了。当时，这些国家还专门将2020年设定为最后期限。如今，转眼已是2021年，而这个问题至今没有解决。
最近，气候变化和生物多样性的丧失成为了环境问题的主要关注点，但今年早些时候，联合国环境规划署在新发布的《与自然和平相处》报告中，将污染危机与气候、生物多样性一起定义为“三大环境危机”。在环境大会上，成员国聚在一起重点讨论解决生物多样性丧失、化学污染、海洋健康、荒漠化和气候破坏等问题。
联合国秘书长古特雷斯强调，现在是“重塑我们与自然关系的关键一年”。同样在帝国理工学院工作的盖伊·伍德沃德（Guy Woodward）表示，“将化学污染提高到关注的最高级别是及时和合理的。”然而，关键问题是我们应该担心哪些污染物，“很多是无害的，一些则不是。有些正以危险的方式相互作用着（危害着地球环境），而这些就是我们需要迫切解决的问题。”伍德沃德补充说道。
