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最新研究：1600万年前中国北方与南亚和非洲嵌齿象类直接交流******

　　中新网北京2月3日电 (记者孙自法)记者2月3日从中国科学院古脊椎动物与古人类研究所(中科院古脊椎所)获悉，该所科研人员领导完成的甘肃临夏盆地嵌齿象类生物地层和生物地理研究最新进展显示，在1600万年之前的早中新世，中国北方与南亚和非洲的嵌齿象类组成比较相似，反映出三者之间嵌齿象类可以直接交流。同时，中国与北美动物群在1500万-1300万年前联系密切。

　　该研究还表明，与中国北方不同，中国东部、日本、东南亚却与西欧的嵌齿象组合相似，均以高度丘型的嵌齿象属为主导。其中，中国东部和日本的代表类群介型嵌齿象有可能是剑齿象科的祖先。

　　这项嵌齿象类演化、扩散研究的重要成果论文，由中科院古脊椎所王世骐研究员、李春晓博士联合甘肃省博物馆李岩副研究馆员、天津自然博物馆张晓晓馆员共同完成，近日以临夏盆地地层古生物专辑中一篇，在俗称《三古》杂志的国际专业学术期刊《古地理学、古气候学、古生态学》(Palaeogeography, Palaeoclimatology, Palaeoecology)发表。

嵌齿象类在早-中中新世的扩散模式和组合特征。　中科院古脊椎所供图

　　王世骐称，此次研究不但总结了临夏盆地嵌齿象类的演化支系、演化序列及其生物年代学意义，也是嵌齿象类在早-中中新世全球扩散模式的提炼和总结。

　　他介绍说，嵌齿象类是长颌的丘型乳齿象，中间颊齿有3个齿脊，它自2000万-1900万年前的早中新世从非洲进入欧亚大陆，迅速在全球扩散，在这一过程中产生了单系的豕棱齿象科、铲齿象科和并系的嵌齿象科3个支系，后者为真象的基干类群。这3类嵌齿象主要以下颌和门齿的形态相区别，反映出它们不同的取食方式及适应不同生存环境。

　　甘肃临夏盆地具有比较完整的、约1900万-1300万年前早中新世晚期-中中新世(除最晚期)的连续地层，其中发现3科4属共8种嵌齿象类化石，为中国同期地层中嵌齿象类多样性最高的地区之一，包括豕棱齿象科的广河“豕棱齿象”；铲齿象科的短吻“原直齿象”、维曼“原直齿象”、同心铲齿象、格氏铲齿象；“嵌齿象科”的窄齿嵌齿象相似种、意外嵌齿象、塔氏嵌齿象。

　　王世骐指出，对临夏盆地嵌齿象类化石，研究团队揭示出多项专业分类问题，并依据其演化水平将嵌齿象从下至上分为3个组合：

　　一是最下部的古城动物群包括广河“豕棱齿象”、短吻“原直齿象”、窄齿嵌齿象相似种、意外嵌齿象4种嵌齿象类，可与南亚2000万-1800万年前、非洲1800万-1700万年前地点的嵌齿象组合对比，辅以古城动物群的小哺乳组合，将其时代定为1900万-1800年前。

　　二是中部的石那奴动物群包括维曼“原直齿象”、同心铲齿象、意外嵌齿象、塔氏嵌齿象4种组合，它们与一些非洲和欧洲早-中中新世之交的动物群有一些相同成分，辅以石那奴动物群的小哺乳组合，将其时代定为1700万-1500万年前，恰对应于中中新气候适宜期。

　　三是最上部的曾家-老沟动物群仅包括格氏铲齿象和塔氏嵌齿象两种，依据该动物群其他大小哺乳动物组合，将其时代定为1500万-1300万年前，对应中中新气候转折期。该动物群嵌齿象组合独特(铲齿象占绝大多数)，不见于欧洲、非洲、南亚，但与北美稍晚的嵌齿象类有共同成分，包括都具有铲齿象和亚丘型化嵌齿象的组合，这反映出中国与北美动物群在这一时期的密切联系。

　　王世骐表示，在距今1600万年之后的中中新世，中国北方逐渐出现铲齿象占绝对优势的情形，但铲齿象很少扩散到中国及中亚以外的区域。铲齿象是适宜开阔地带取食草本植物的类群，它的繁盛反映出中国北方及中亚地区由于青藏高原隆升导致开阔生境占据优势的生态特征。此外，北美独有的巨门齿象和真门齿象，虽然缺失下门齿，但它们的颊齿型态可以追溯到中国北方的“原直齿象”属。(完)

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你的隐私，大数据怎知道******

　　作者：杨义先、钮心忻（均为北京邮电大学教授）

　　在网络上，每个人都会或多或少，或主动或被动地泄露某些碎片信息。这些信息被大数据挖掘，就存在隐私泄露的风险，引发信息安全问题。面对汹涌而来的5G时代，大众对自己的隐私保护感到越来越迷茫，甚至有点不知所措。那么，你的隐私，大数据是怎么知道的呢？大家又该如何自我保护呢？

　　1.“已知、未知”大数据都知道

　　大数据时代，每个人都有可能成为安徒生童话中那个“穿新衣”的皇帝。在大数据面前，你说过什么话，它知道；你做过什么事，它知道；你有什么爱好，它知道；你生过什么病，它知道；你家住哪里，它知道；你的亲朋好友都有谁，它也知道……总之，你自己知道的，它几乎都知道，或者说它都能够知道，至少可以说，它迟早会知道！

　　甚至，连你自己都不知道的事情，大数据也可能知道。例如，它能够发现你的许多潜意识习惯：集体照相时你喜欢站哪里呀，跨门槛时喜欢先迈左脚还是右脚呀，你喜欢与什么样的人打交道呀，你的性格特点都有什么呀，哪位朋友与你的观点不相同呀……

　　再进一步说，今后将要发生的事情，大数据还是有可能知道。例如，根据你“饮食多、运动少”等信息，它就能够推测出，你可能会“三高”。当你与许多人都在独立地购买感冒药时，大数据就知道：流感即将暴发了！其实，大数据已经成功地预测了包括世界杯比赛结果、股票的波动、物价趋势、用户行为、交通情况等。

　　当然，这里的“你”并非仅仅指“你个人”，包括但不限于，你的家庭，你的单位，你的民族，甚至你的国家等。至于这些你知道的、不知道的或今后才知道的隐私信息，将会把你塑造成什么，是英雄还是狗熊？这却难以预知。

　　2.数据挖掘就像“垃圾处理”

　　什么是大数据？形象地说，所谓大数据，就是由许多千奇百怪的数据，杂乱无章地堆积在一起。例如，你在网上说的话、发的微信、收发的电子邮件等，都是大数据的组成部分。在不知道的情况下被采集的众多信息，例如被马路摄像头获取的视频、手机定位系统留下的路线图、驾车的导航信号等被动信息，也都是大数据的组成部分。还有，各种传感器设备自动采集的有关温度、湿度、速度等万物信息，仍然是大数据的组成部分。总之，每个人、每种通信和控制类设备，无论它是软件还是硬件，其实都是大数据之源。

　　大数据利用了一种名叫“大数据挖掘”的技术，采用诸如神经网络、遗传算法、决策树、粗糙集、覆盖正例排斥反例、统计分析、模糊集等方法挖掘信息。大数据挖掘的过程，可以分为数据收集、数据集成、数据规约、数据清理、数据变换、挖掘分析、模式评估、知识表示等八大步骤。

　　不过，这些听起来高大上的大数据产业，几乎等同于垃圾处理和废品回收。

　　这并不是在开玩笑。废品收购和垃圾收集，可算作“数据收集”；将废品和垃圾送往集中处理场所，可算作“数据集成”；将废品和垃圾初步分类，可算作“数据规约”；将废品和垃圾适当清洁和整理，可算作“数据清理”；将破沙发拆成木、铁、布等原料，可算作“数据变换”；认真分析如何将这些原料卖个好价钱，可算作“数据分析”；不断总结经验，选择并固定上下游卖家和买家，可算作“模式评估”；最后，把这些技巧整理成口诀，可算作“知识表示”。

　　再看原料结构。大数据具有异构特性，就像垃圾一样千奇百怪。如果非要在垃圾和大数据之间找出本质差别的话，那就在于垃圾是有实体的，再利用的次数有限；而大数据是虚拟的，可以反复处理，反复利用。例如，大数据专家能将数据（废品）中挖掘出的旅客出行规律交给航空公司，将某群体的消费习惯卖给百货商店等。总之，大数据专家完全可以“一菜多吃”，反复利用，而且时间越久，价值越大。换句话说，大数据是很值钱的“垃圾”。

　　3.大数据挖掘永远没有尽头

　　大数据挖掘，虽然能从正面创造价值，但是也有其负面影响，即存在泄露隐私的风险。隐私是如何被泄露的呢？这其实很简单，我们先来分解一下“人肉搜索”是如何侵犯隐私的吧！

　　一大群网友，出于某种目的，利用自己的一切资源渠道，尽可能多地收集当事人或物的所有信息；然后，将这些信息按照自己的目的提炼成新信息，反馈到网上与别人分享。这就完成了第一次“人肉迭代”。

　　接着，大家又在第一次人肉迭代的基础上，互相取经，再接再厉，交叉重复进行信息的收集、加工、整理等工作，于是，便诞生了第二次“人肉迭代”。如此循环往复，经过多次不懈迭代后，当事人或物的画像就跃然纸上了。如果构成“满意画像”的素材确实已经证实，至少主体是事实，“人肉搜索”就成功了。

　　几乎可以断定，只要参与“人肉搜索”的网友足够多，时间足够长，大家的毅力足够强，那么任何人都可能无处遁形。

　　其实，所谓的大数据挖掘，在某种意义上说，就是由机器自动完成的特殊“人肉搜索”而已。只不过，这种搜索的目的，不再限于抹黑或颂扬某人，而是有更加广泛的目的，例如，为商品销售者寻找最佳买家、为某类数据寻找规律、为某些事物之间寻找关联等。总之，只要目的明确，那么，大数据挖掘就会有用武之地。

　　如果将“人肉搜索”与大数据挖掘相比，网友被电脑所替代；网友们收集的信息，被数据库中的海量异构数据所替代；网友寻找各种人物关联的技巧，被相应的智能算法替代；网友们相互借鉴、彼此启发的做法，被各种同步运算所替代。

　　各次迭代过程仍然照例进行，只不过机器的迭代次数更多，速度更快，每次迭代其实就是机器的一次“学习”过程。网友们的最终“满意画像”，被暂时的挖掘结果所替代。之所以说是暂时，那是因为对大数据挖掘来说，永远没有尽头，结果会越来越精准，智慧程度会越来越高，用户只需根据自己的标准，随时选择满意的结果就行了。

　　当然，除了相似性外，“人肉搜索”与“大数据挖掘”肯定也有许多重大的区别。例如，机器不会累，它们收集的数据会更多、更快，数据的渠道来源会更广泛。总之，网友的“人肉搜索”，最终将输给机器的“大数据挖掘”。

　　4.隐私保护与数据挖掘“危”“机”并存

　　必须承认，就当前的现实情况来说，大数据隐私挖掘的“杀伤力”，已经远远超过了大数据隐私保护的能力；换句话说，在大数据挖掘面前，当前人类有点不知所措。这确实是一种意外。自互联网诞生以后，在过去几十年，人们都不遗余力地将碎片信息永远留在网上。其中的每个碎片虽然都完全无害，可谁也不曾意识到，至少没有刻意去关注，当众多无害碎片融合起来，竟然后患无穷！

　　不过，大家也没必要过于担心。在人类历史上，类似的被动局面已经出现过不止一次了。从以往的经验来看，隐私保护与数据挖掘之间总是像“走马灯”一样轮换的——人类通过对隐私的“挖掘”，获得空前好处，产生了更多需要保护的“隐私”，于是，不得不再回过头来，认真研究如何保护这些隐私。当隐私积累得越来越多时，“挖掘”它们就会变得越来越有利可图，于是，新一轮的“挖掘”又开始了。历史地来看，人类在自身隐私保护方面，整体处于优势地位，在网络大数据挖掘之前，“隐私泄露”并不是一个突出的问题。

　　但是，现在人类需要面对一个棘手的问题——对过去遗留在网上的海量碎片信息，如何进行隐私保护呢？单靠技术，显然不行，甚至还会越“保护”，就越“泄露隐私”。

　　因此，必须多管齐下。例如从法律上，禁止以“人肉搜索”为目的的大数据挖掘行为；从管理角度，发现恶意的大数据搜索行为，对其进行必要的监督和管控。另外，在必要的时候，还需要重塑“隐私”概念，毕竟“隐私”本身就是一个与时间、地点、民族、文化等有关的约定俗成的概念。

　　对于个人的网络行为而言，在大数据时代，应该如何保护隐私呢？或者说，至少不要把过多包含个人隐私的碎片信息遗留在网上呢？答案只有两个字：匿名！只要做好匿名工作，就能在一定程度上，保护好隐私了。也就是说，在大数据技术出现之前，隐私就是把“私”藏起来，个人身份可公开，而大数据时代，隐私保护则是把“私”公开（实际上是没法不公开），而把个人身份隐藏起来，即匿名。

　　《光明日报》（ 2023年01月12日 16版）

　　（文图：赵筱尘巫邓炎）

[责编：天天中]

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