• 通过保留的关系获知：“三元影响”作为社会关系相容性的代表;
• 地球系统中触发点元件之间的遥相关;
• 为什么这么毒？测量和触发开放域聊天机器人中的有毒行为;
• 全球 1500 个城市每日二氧化碳排放量的近实时估算;

通过保留的关系获知：“三元影响”作为社会关系相容性的代表

原文标题： Known by the company we keep: `Triadic influence’ as a proxy for compatibility in social relationships

地址： http://arxiv.org/abs/2209.03683

作者： Miguel Ruíz-García, Juan Ozaita, María Pereda, Antonio Alfonso, Pablo Brañas-Garza, Jose A. Cuesta, Ángel Sánchez

摘要： 社会互动网络是建立文明的基础。通常，我们会与我们喜欢或认为我们的关系因第三方干预而受损的人建立新的联系。尽管它们的重要性和这些过程对我们的生活产生了巨大的影响，但对它们的定量科学理解仍处于起步阶段，主要是由于难以收集包括个人属性在内的大型社会网络数据集。在这项工作中，我们对 13 所学校的真实社会网络进行了深入研究，其中有 3,000 多名学生和 60,000 个声明的正负关系，包括对所有学生的个人特征的测试。我们引入了一个度量标准——“三元影响”——衡量最近邻居对其联系人关系的影响。我们使用神经网络来预测关系，并根据他们的个人属性或三元影响提取两个学生是朋友还是敌人的概率。我们也可以使用网络结构的高维嵌入来预测关系。值得注意的是，三元影响（一个简单的一维度量）在预测两个学生之间的关系方面达到了最高的准确性。我们假设从神经网络中提取的概率——三元影响的函数和学生的个性——控制着真实社会网络的演变，为这些系统的定量研究开辟了一条新途径。

地球系统中触发点元件之间的遥相关

原文标题： Teleconnections among Tipping Elements in the Earth System

地址： http://arxiv.org/abs/2209.04327

作者： Teng Liu, Dean Chen, Lan Yang, Jun Meng, Zanchenling Wang, Josef Ludescher, Jingfang Fan, Saini Yang, Deliang Chen, Jürgen Kurths, Xiaosong Chen, Shlomo Havlin, Hans Joachim Schellnhuber

摘要： 地球系统的引爆要素可能会在引爆点突然且不可逆转地从一种状态转移到另一种状态，从而对我们的社会造成越来越大的威胁。然而，目前尚不完全清楚如何评估和量化一个倾翻元素的影响以及如何探索不同倾翻元素之间的遥相关。为了填补这一知识空白，我们提出了一种气候网络方法来定量分析一个突出的引爆因素——亚马逊雨林区 (ARA) 的全球影响。我们发现，青藏高原（TP）和南极西部冰盖等地区具有较高的网络加权链接特征，并且与 ARA 具有很强的相关性。然后我们确定 ARA 和 TP 之间的遥相关传播路径。正如 CMIP5 和 CMIP6 的各种气候模型模拟的那样，这条路径在气候变化下是稳健的。此外，我们通过应用临界减速指标、lag-1自相关和去趋势波动分析来检测青藏高原积雪范围临界转变的预警信号。我们发现，自 2008 年以来，青藏高原的积雪一直在失去稳定性，这表明青藏高原正在像一个引爆点一样运行，并接近一个潜在的引爆点。我们进一步发现ARA和TP之间的各种极端气候在气候变化下显著同步。我们的框架为小费元素如何相互关联以及级联小费动态的潜在可预测性提供了新的见解。

为什么这么毒？测量和触发开放域聊天机器人中的有毒行为

原文标题： Why So Toxic? Measuring and Triggering Toxic Behavior in Open-Domain Chatbots

地址： http://arxiv.org/abs/2209.03463

作者： Wai Man Si, Michael Backes, Jeremy Blackburn, Emiliano De Cristofaro, Gianluca Stringhini, Savvas Zannettou, Yang Zhang

摘要： 聊天机器人被用于许多应用程序中，例如自动主体、智能家居助手、在线博弈中的交互式角色等。因此，确保它们不会以不受欢迎的方式行事、向用户提供攻击性或有毒反应至关重要。这不是一项简单的任务，因为最先进的聊天机器人模型是在从 Internet 公开收集的大型公共数据集上训练的。本文首次提出了对聊天机器人毒性的大规模测量。我们表明，当提供有毒查询时，公开可用的聊天机器人容易提供有毒响应。更令人担忧的是，一些无毒的查询也会引发有毒的反应。然后，我们着手设计和试验一种攻击 ToxicBuddy，它依靠微调 GPT-2 来生成无毒查询，使聊天机器人以有毒的方式响应。我们广泛的实验评估表明，我们的攻击对公共聊天机器人模型有效，并且优于先前工作提出的手动制作的恶意查询。我们还评估了针对 ToxicBuddy 的三种防御机制，表明它们要么以影响聊天机器人的实用性为代价降低攻击性能，要么仅能有效缓解部分攻击。这凸显了计算机安全和在线安全社区需要进行更多研究，以确保聊天机器人模型不会伤害其用户。总的来说，我们相信 ToxicBuddy 可以用作审计工具，我们的工作将为设计更有效的聊天机器人安全防御铺平道路。

全球 1500 个城市每日二氧化碳排放量的近实时估算

原文标题： Near-real-time estimates of daily CO2 emissions from 1500 cities worldwide

地址： http://arxiv.org/abs/2204.07836

作者： Da Huo, Xiaoting Huang, Xinyu Dou, Philippe Ciais, Yun Li, Zhu Deng, Yilong Wang, Duo Cui, Fouzi Benkhelifa, Taochun Sun, Biqing Zhu, Geoffrey Roest, Kevin R. Gurney, Piyu Ke, Rui Guo, Chenxi Lu, Xiaojuan Lin, Arminel Lovell, Kyra Appleby, Philip L. DeCola, Steven J. Davis, Zhu Liu

摘要： 基于对每日二氧化碳 (CO2) 排放量的近实时和空间明确的估计，我们在此展示并分析了一个新的城市级化石燃料和水泥排放数据集。 Carbon Monitor Cities 提供 2019 年 1 月至 2021 年 12 月期间 46 个国家/地区的 1500 个城市的每日城市级排放估算，并分解五个部门：发电、住宅（建筑）、工业、地面交通和航空。该数据集的目标是提高城市排放清单的及时性和时间分辨率，并包括与全球和区域总量一致的城市功能区和城市行政区的估计。与其他数据集（即 CEAD、MEIC、Vulcan 和 CDP）进行了比较，我们估计总体不确定性为 21.7%。 Carbon Monitor Cities 是一个近乎实时的城市级排放数据集，其中包括世界各地的城市，包括对低收入国家许多城市的首次估算。该数据集的更完整描述发表在 Scientific Data (https://doi.org/10.1038/s41597-022-01657-z) 中。

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