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　　　　科技日报北京2月5日电 （记者刘霞）为了降低人工智能（AI）数据中心冷却成本，美国卡内基梅隆大学研究团队研制出一种创新性热界面材料。这种材料不仅实现了超低热阻，还通过改进散热大幅提升了冷却效率，降低了成本，性能超越了当前最先进的解决方案。相关论文发表于最新一期《自然·通讯》杂志。

人类合作交流、相互学习，以及在此基础上的文化交融和行为选择，这些文化过程的基础是人类之间的相互信任，而信任需要情绪的参与。有学者提出，我们与人工智能的关系本质上是依赖，而不是信任。由于生成式人工智能的不可解释性、不可说明性和不可信任性，加之其不具备情感状态，也不能对自己的行为负责，人类在与其交互时，面对的实际上是一个无法完全理解的、缺乏情感和规范性的“黑箱”，得到的可能是包含无法证伪的知识信息，这种知识可能会通过人机交互的多次循环被吸收到其他对象中，最终作为一种消费信息在人类、人工智能之间传播流转。由此带来的潜在问题是，这些非纯正的、无节制的信息消费不仅大量消耗人类的精力，加剧人类对欲望的过度追求，而且会导致某种特定思维反复强化人类的认知，引发社会心理的问题同时影响人类文化的多样性。

　　　　此外，研究团队还强调了这些磁光材料的独特之处，在于它们允许使用外部磁场来调控光的传播方式。在此基础上，团队成员利用电流对微小磁体进行了编程，用以保存信息。这些磁体反过来又决定了光在材料内部如何行进，从而使得复杂运算，如矩阵向量乘法得以实施，这是所有神经网络架构的关键组成部分。