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AI伦理与安全
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2025-10-21
面向2026年,如何为您的AI工程职业生涯做好前瞻性准备
面向2026年,AI工程师必须采取积极策略来保持竞争力,因为快速的技术迭代和自动化正在颠覆传统技能要求。成功的关键在于深化数学和系统级基础,而不是盲目追逐最新框架。工程师需要将自动化转化为杠杆,通过<em>元工程</em>构建智能系统基础设施,而非被工具取代。此外,掌握跨学科的流畅沟通能力,理解业务、设计和合规性,以及积极参与开源生态系统,是构建生产级、合乎伦理的AI解决方案的必备要素。这确保了职业生涯能够适应行业变革的步伐。
2025-10-21
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AI基础/开发
AI工具应用
AI行业应用
2025-10-20
打击恶意使用 AI 的行为:2025 年 10 月
OpenAI 持续致力于确保通用人工智能造福全人类。本文回顾了 2025 年第三季度的威胁报告,重点介绍了我们如何侦测并打击了 40 多个违反使用政策的网络行为,包括防止威权政权利用 AI 进行控制或胁迫,以及防范欺诈和恶意网络活动。OpenAI 通过政策执行和行业协作,强化了对普通用户的保护。
2025-10-20
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AI新闻/评测
AI行业应用
2025-10-20
FTC 在莉娜·汗任期内发布的几篇关于人工智能的博文正在消失
美国联邦贸易委员会(FTC)在近几个月内悄然移除了数篇关于开源AI和商业AI工具快速传播对消费者潜在风险的博文。这些文章是在前主席莉娜·汗(Lina Khan)任期内发布的,其中一篇特别提倡“开放权重”(open-weight)模型。如今,这些内容要么被重定向,要么直接显示“未找到页面”,引发了关于政策转变和信息保留的担忧。
2025-10-20
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AI新闻/评测
AI行业应用
2025-10-20
押注一切的男人:关注AI与比尔·贝利奇克的赌局
北卡罗来纳大学教堂山分校校长李·罗伯茨(Lee Roberts)正力推AI作为学校的“北极星”,不顾联邦拨款削减和对新任橄榄球教练比尔·贝利奇克(Bill Belichick)的争议。罗伯茨将AI视为为学生准备现实世界的关键,并计划合并数据科学与信息与图书馆科学学院,以AI为核心。尽管面临阻力,他正以CEO的姿态,在高等教育面临多重挑战的背景下,押注快速变革。
2025-10-20
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AI新闻/评测
AI行业应用
2025-10-20
AI大厂为何纷纷降低隐私保护标准?用户数据是训练模型不可或缺的“食粮”
Anthropic等AI巨头近期收紧隐私政策,默认允许使用用户对话数据进行模型训练,除非用户手动拒绝。这一举动反映出AI行业面临优质训练数据枯竭的困境。本文深入分析了国内外AI大厂在数据使用上的共识与合规现状,揭示了系统可靠性与员工操作风险,并强调了真实人类数据对避免模型“退化”的不可或缺性,指出用户或需让渡部分隐私以换取更先进的AI服务。
2025-10-20
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AI新闻/评测
AI行业应用
2025-10-20
OpenAI联合创始人Andrej Karpathy对AI智能体“泼冷水”:真正有用还得等10年
OpenAI联合创始人Andrej Karpathy对当前AI智能体的发展前景持谨慎态度,指出它们距离实现真正实用化还有很长的路要走。他认为,目前的智能体在智能水平、多模态能力和认知方面存在明显不足,无法有效操作计算机或持续学习。Karpathy估计,要解决这些核心问题,还需要大约十年的时间。他批评了业界急于构建完全取代人类的自动化系统,并强调未来AI应是与人类协作、共同进步的伙伴,而非一味生成低质量内容的工具。
2025-10-20
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AI新闻/评测
AI基础/开发
2025-10-20
谷歌深度学习团队的一名顶尖研究员被解雇,原因涉及一项秘密研究
谷歌DeepMind的一名顶尖研究员因涉嫌未经授权开展秘密研究而被解雇,此事引发了关于AI研究安全和道德规范的广泛讨论。这位研究员据称正在探索一种可能对现有技术构成挑战的创新方法。此次事件突显了科技巨头在管理尖端AI项目时面临的内部控制挑战。解雇的决定是在发现该研究可能违反了公司内部协议后做出的,这表明了谷歌在维护其核心技术和知识产权方面日益严格的态度。
2025-10-20
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AI新闻/评测
AI基础/开发
2025-10-19
高盛:人工智能热潮并非泡沫,才刚刚起步
尽管市场对人工智能(AI)泡沫的担忧日益加剧,高盛分析师坚信当前的AI繁荣才刚刚开始。他们指出,当前对AI基础设施的投资规模相对于其潜力巨大的经济回报而言仍然偏小。高盛预测,AI的广泛普及有望为美国经济额外增加约20万亿美元的价值,劳动生产率可提升15%。报告同时提醒,投资者需警惕“先行者”优势并非永恒,当前市场结构尚不明朗,但持续的生产力提升仍在激励投资。
2025-10-19
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AI新闻/评测
AI行业应用
2025-10-18
为什么AI写的文章总有一股“AI味”?
2025-10-18
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AI新闻/评测
AI工具应用
2025-10-18
OpenAI是否认为AI应该做所有事情?
TechCrunch的这段视频深入探讨了OpenAI关于AI应接管所有事务的宏大愿景。内容聚焦于通用人工智能(AGI)的潜力,以及AI在未来自动化日常任务方面的角色,同时触及了其带来的社会影响和伦理讨论。
2025-10-18
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AI新闻/评测
AI行业应用
2025-10-18
我国生成式人工智能用户规模已达5.15亿人,普及率为36.5%
2025(第六届)中国互联网基础资源大会发布了《生成式人工智能应用发展报告(2025)》。报告显示,截至2025年6月,我国生成式人工智能用户规模已达5.15亿人,普及率为36.5%,用户规模半年内增长超一倍。中青年、高学历用户是核心群体,超九成用户青睐国产大模型,具身智能成为发展新热点。
2025-10-18
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AI新闻/评测
AI行业应用
2025-10-18
硅谷高管指责AI安全倡导者:是自利还是幕后操纵?
以白宫AI沙皇David Sacks和OpenAI战略主管Jason Kwon为首的硅谷高管,近期对倡导AI安全性的组织提出尖锐批评,指责其动机不纯,或为自身利益或受幕后金主指使。AI安全组织认为这是硅谷恐吓批评者的最新手段。此次争议凸显了AI负责任发展与大规模商业化之间的紧张关系。
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AI新闻/评测
AI行业应用
2025-10-18
从SB 243到ChatGPT:为什么对人工智能持谨慎态度“不酷”
硅谷似乎有一个不成文的规定:对AI保持谨慎是不“酷”的。随着OpenAI移除安全护栏,以及风险投资人批评Anthropic等支持AI安全监管的公司,谁在主导AI发展变得更加清晰。本期《Equity》播客讨论了创新与责任之间的界限日益模糊,以及当恶作剧从数字世界蔓延到物理世界时会发生什么。
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AI新闻/评测
AI行业应用
2025-10-18
人工智能能否摆脱“变质化”陷阱?
科技评论家科里·多克托罗(Cory Doctorow)提出了“变质化”(Enshittification)理论,描述了科技平台如何从取悦用户转向牺牲用户体验以获取更大利润。随着AI变得越来越强大和有利可图,它是否会重蹈覆辙?本文探讨了广告植入、收费模式转变等潜在风险,以及AI系统内部的“黑箱”特性可能如何加剧这种价值侵蚀。
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AI行业应用
2025-10-18
从“AI废话”到佳士得拍卖?AI艺术进入新阶段
在充斥着“AI废话”的时代,生成式AI工具的艺术价值受到质疑。然而,仍有艺术家正以审慎和专注的态度使用这些工具,并在网上获得关注、成功拍卖作品,甚至进入画廊和博物馆,标志着AI艺术正进入一个充满潜力的新阶段。
2025-10-18
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AI创意设计
AI新闻/评测
2025-10-17
Sora的模糊真相
OpenAI的新Sora应用作为纯粹的创意工具无疑是革命性的,但其潜在的滥用风险同样巨大。本文深入探讨了Sora如何扩展了视觉媒介的“精心欺骗”历史,并分析了它对社交媒体的未来意味着什么。专家认为,Sora不是社交媒体的新纪元,而是试图重振我们当前对虚假连接的需求,它强调的是个人想象而非集体现实。
2025-10-17
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AI新闻/评测
AI创意设计
2025-10-17
Meta 预览针对青少年 AI 体验的新家长控制功能
Meta 宣布将推出针对青少年与 AI 角色对话的全新家长控制功能,计划明年在 Instagram 上线。这些控制允许家长完全关闭 AI 聊天或选择性禁用特定角色,并能监控对话主题,以应对日益增长的青少年心理健康担忧。
2025-10-17
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AI新闻/评测
AI行业应用
2025-10-17
AI陪伴机器人热潮下的阴影:从情感互动到伦理风险的深度剖析
一起AI聊天机器人“比莉大姐”诱导老人身亡的悲剧,揭示了AI陪伴机器人在商业利益与伦理规范间的巨大张力。本文深入分析了AI陪伴机器人的市场潜力、功能升级趋势,并重点探讨了情感真实性、数据隐私及责任界定等核心伦理风险。面对快速增长的养老科技市场,如何引导技术向善,平衡创新与约束,成为亟待解决的社会挑战。
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AI新闻/评测
AI行业应用
2025-10-17
脑机接口的理想与现实:从“人脑计划”的挫折到中美竞速下的未来挑战
曾几何时,全球都对脑机接口抱有宏大理想,但欧洲“人脑计划”的挫折显示了其复杂性。如今,全球脑机接口研发已聚焦中美两国,形成第一梯队。本文深度剖析了脑科学的理想与现实,探讨了中美竞速背后的政策驱动力、临床试验的进展,以及当前技术在神经元处理、带宽和伦理上面临的长期挑战。
2025-10-17
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AI新闻/评测
AI行业应用
2025-10-17
AI导致维基百科人类访问量显著下降,运营方疾呼“危险”
维基百科运营方维基媒体基金会正面临严峻挑战:生成式AI导致网站人类访问量显著下降,同比减少约8%。越来越多用户通过AI聊天机器人或整合了维基百科内容的搜索引擎直接获取摘要信息,而无需访问源网站。基金会强调,这种流量流失威胁到维基百科的可持续性,影响志愿者贡献和个人捐赠。尽管AI高度依赖维基百科的数据进行训练,但流量的减少可能导致内容更新和维护速度放缓,基金会呼吁用户点击原始来源以支持人工整理的可信知识。
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