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为什么全民基本收入仍然无法应对人工智能经济的挑战
2025-12-15 12:00:00
由于担心人工智能取代工作岗位，全民基本收入（UBI）重新受到关注，安德鲁·杨（Andrew Yang）主张将其作为解决方案。尽管对人工智能对就业的影响提出了有效的警告，但目前的全民基本收入提案被认为是不够的，而且在经济上不切实际。实施慷慨的全民基本收入将需要占国内生产总值的很大一部分，这使得政治可行性受到质疑。此外，如果没有自动化带来的劳动收入，增值税等融资机制将面临挑战。虽然全民基本收入解决了一些福利问题，但它未能解决人工智能驱动型经济中根深蒂固的不平等问题，并且可能不是解决当今就业市场问题的最佳解决方案，这些问题主要涉及薪酬过低的服务工作。建议采用工资补贴或减少工作时间等替代方法。
由于担心人工智能取代工作岗位，全民基本收入（UBI）重新受到关注，安德鲁·杨（Andrew Yang）主张将其作为解决方案。尽管对人工智能对就业的影响提出了有效的警告，但目前的全民基本收入提案被认为是不够的，而且在经济上不切实际。实施慷慨的全民基本收入将需要占国内生产总值的很大一部分，这使得政治可行性受到质疑。此外，如果没有自动化带来的劳动收入，增值税等融资机制将面临挑战。虽然全民基本收入解决了一些福利问题，但它未能解决人工智能驱动型经济中根深蒂固的不平等问题，并且可能不是解决当今就业市场问题的最佳解决方案，这些问题主要涉及薪酬过低的服务工作。建议采用工资补贴或减少工作时间等替代方法。
德勤 CTO：公司将 93% 的支出用于技术，仅 7% 用于人员，这种情况必须改变 |财富
2025-12-15 11:00:00
全球企业董事会的一个担忧是，由于技术的快速进步，特别是人工智能领域，人们担心“买家后悔”。德勤首席技术官 Bill Briggs 强调了严重的投资失衡，企业将 93% 的人工智能预算分配给技术，只有 7% 用于员工培训和文化适应。这种不平衡阻碍了人工智能的成功整合，导致员工对技术缺乏信任以及未经授权的“影子人工智能”使用的增加。布里格斯强调，领导者需要优先考虑以人为本的方法和文化转型以及技术投资，以避免过时并确保有效的人工智能部署。
全球企业董事会的一个担忧是，由于技术的快速进步，特别是人工智能领域，人们担心“买家后悔”。德勤首席技术官 Bill Briggs 强调了严重的投资失衡，企业将 93% 的人工智能预算分配给技术，只有 7% 用于员工培训和文化适应。这种不平衡阻碍了人工智能的成功整合，导致员工对技术缺乏信任以及未经授权的“影子人工智能”使用的增加。布里格斯强调，领导者需要优先考虑以人为本的方法和文化转型以及技术投资，以避免过时并确保有效的人工智能部署。
德克萨斯大学部署人工智能进行课程审核
2025-12-15 11:00:00
在性别认同课程引发争议后，德克萨斯 A&M 大学系统官员正在使用人工智能工具审核其 12 所大学的课程。首席战略官 Korry Castillo 在查询女权主义课程时发现了不同的结果，突显了人工智能系统中潜在的不准确之处。官员们表示，审计的目的是提高透明度和问责制，但人工智能专家警告称，存在可靠性问题以及控制权从教师转移到管理人员的情况。德克萨斯州立大学还使用人工智能来修改课程描述和教学大纲，要求教师删除某些被视为非中性的词语。教师们对他们的专业知识缺乏信任以及教学潜在的去专业化表示担忧。
在性别认同课程引发争议后，德克萨斯 A&M 大学系统官员正在使用人工智能工具审核其 12 所大学的课程。首席战略官 Korry Castillo 在查询女权主义课程时发现了不同的结果，突显了人工智能系统中潜在的不准确之处。官员们表示，审计的目的是提高透明度和问责制，但人工智能专家警告称，存在可靠性问题以及控制权从教师转移到管理人员的情况。德克萨斯州立大学还使用人工智能来修改课程描述和教学大纲，要求教师删除某些被视为非中性的词语。教师们对他们的专业知识缺乏信任以及教学潜在的去专业化表示担忧。
人工智能领域最大的垄断者如何在 2026 年及以后保持其王位
2025-12-15 10:30:03
彭博社强调了 ASML 作为制造顶级 AI 芯片所必需的先进光刻机的唯一生产商的关键作用，并强调其在优质 EUV 系统中拥有 100% 的市场份额。尽管优质产品垄断受到法律保护，但 ASML 仍面临着利用新的高 NA 技术进行亚 2 纳米工艺节点创新的压力，这对于推进人工智能硬件和依赖它的更广泛的经济至关重要。
彭博社强调了 ASML 作为制造顶级 AI 芯片所必需的先进光刻机的唯一生产商的关键作用，并强调其在优质 EUV 系统中拥有 100% 的市场份额。尽管优质产品垄断受到法律保护，但 ASML 仍面临着利用新的高 NA 技术进行亚 2 纳米工艺节点创新的压力，这对于推进人工智能硬件和依赖它的更广泛的经济至关重要。
2025 年人工智能炒作大调整
2025-12-15 10:00:00
人们对生成式人工智能技术的进步感到有些失望，随着 2022 年底 ChatGPT 的发布，该技术达到了顶峰，随后的更新未能如科技公司所承诺的那样带来实质性突破。首席执行官们关于人工智能对行业变革性影响的承诺尚未兑现，导致人工智能工具的企业采用和投资陷入停滞。此外，虽然 Google DeepMind 的 Nano Banana Pro 等最新进展令人兴奋，但专家们正在重新调整对大型语言模型 (LLM) 的局限性及其实现 AGI 的潜力的期望。当前阶段涉及纠正过度炒作，认识到法学硕士可能无法快速解决所有问题，质疑是否存在人工智能泡沫，并认识到尽管取得了重大进展，但生成式人工智能的发展仍处于早期阶段。
人们对生成式人工智能技术的进步感到有些失望，随着 2022 年底 ChatGPT 的发布，该技术达到了顶峰，随后的更新未能如科技公司所承诺的那样带来实质性突破。首席执行官们关于人工智能对行业变革性影响的承诺尚未兑现，导致人工智能工具的企业采用和投资陷入停滞。此外，虽然 Google DeepMind 的 Nano Banana Pro 等最新进展令人兴奋，但专家们正在重新调整对大型语言模型 (LLM) 的局限性及其实现 AGI 的潜力的期望。当前阶段涉及纠正过度炒作，认识到法学硕士可能无法快速解决所有问题，质疑是否存在人工智能泡沫，并认识到尽管取得了重大进展，但生成式人工智能的发展仍处于早期阶段。
人工智能改革、文化战争和镇压冲突，Meta 的“紧张之年”
2025-12-15 10:00:00
去年，在首席执行官马克·扎克伯格的领导下，Meta 经历了重大转型，专注于人工智能 (AI)，同时缩减了 Metaverse 的野心。该公司重新配置资源，聘请顶尖人工智能人才，并大力投资人工智能基础设施，目标是“个人超级智能”。这些举措导致了内部重组、裁员和业绩预期提高，导致员工之间关系紧张，甚至有人离开公司。尽管面临这些挑战，Meta 仍致力于提高运营效率和创新，一些员工对未来的增长前景表示乐观。然而，投资者仍然对该公司的战略方向及其对股票表现的财务影响感到担忧。
去年，在首席执行官马克·扎克伯格的领导下，Meta 经历了重大转型，专注于人工智能 (AI)，同时缩减了 Metaverse 的野心。该公司重新配置资源，聘请顶尖人工智能人才，并大力投资人工智能基础设施，目标是“个人超级智能”。这些举措导致了内部重组、裁员和业绩预期提高，导致员工之间关系紧张，甚至有人离开公司。尽管面临这些挑战，Meta 仍致力于提高运营效率和创新，一些员工对未来的增长前景表示乐观。然而，投资者仍然对该公司的战略方向及其对股票表现的财务影响感到担忧。
飞利浦同意收购 SpectraWAVE Inc.，利用人工智能推进下一代冠状动脉血管内成像和生理评估
2025-12-15 07:00:00
皇家飞利浦已达成协议，收购 SpectraWAVE, Inc.，该公司专门从事增强型血管成像 (EVI) 和基于人工智能的血管造影 FFR 技术。此次收购旨在增强飞利浦的 Azurion 图像引导治疗平台，包括用于全面血管内成像的 SpectraWAVE HyperVueTM 成像系统和用于快速、准确的冠状动脉生理学评估的 X1TM-FFR。此举预计将改善冠状动脉疾病治疗的患者预后。
皇家飞利浦已达成协议，收购 SpectraWAVE, Inc.，该公司专门从事增强型血管成像 (EVI) 和基于人工智能的血管造影 FFR 技术。此次收购旨在增强飞利浦的 Azurion 图像引导治疗平台，包括用于全面血管内成像的 SpectraWAVE HyperVueTM 成像系统和用于快速、准确的冠状动脉生理学评估的 X1TM-FFR。此举预计将改善冠状动脉疾病治疗的患者预后。
激进组织正在试验人工智能，风险预计会增加
2025-12-15 05:07:00
随着极端主义组织探索人工智能 (AI) 在招募、虚假信息和网络攻击方面的潜力，安全专家警告称，风险将会增加。这些组织正在利用人工智能创建逼真的深度伪造图像和视频、自动化宣传传播并完善其网络操作。尽管高级人工智能的使用最初受到限制，但随着激进实体测试该技术的功能，人们的担忧日益加剧。立法者正在提出措施来解决恶意行为者滥用人工智能的问题，强调需要采取积极主动的方法来减轻这些新出现的威胁。
随着极端主义组织探索人工智能 (AI) 在招募、虚假信息和网络攻击方面的潜力，安全专家警告称，风险将会增加。这些组织正在利用人工智能创建逼真的深度伪造图像和视频、自动化宣传传播并完善其网络操作。尽管高级人工智能的使用最初受到限制，但随着激进实体测试该技术的功能，人们的担忧日益加剧。立法者正在提出措施来解决恶意行为者滥用人工智能的问题，强调需要采取积极主动的方法来减轻这些新出现的威胁。
Anthropic 发现，只需要少量样本就能毒害任何规模的法学硕士
2025-12-15 03:00:00
Anthropic 和其他人的新研究表明，毒害大型语言模型 (LLM) 比之前想象的更容易，只需要百万分之一的受污染数据（特别是 250 个精心制作的“毒丸”）即可损害模型输出。这可能会通过在培训文档中插入特定短语来触发乱码或潜在不安全行为的产生，例如执行有害代码。该研究强调了法学硕士的漏洞，并强调用户需要验证从这些模型中获得的信息。
Anthropic 和其他人的新研究表明，毒害大型语言模型 (LLM) 比之前想象的更容易，只需要百万分之一的受污染数据（特别是 250 个精心制作的“毒丸”）即可损害模型输出。这可能会通过在培训文档中插入特定短语来触发乱码或潜在不安全行为的产生，例如执行有害代码。该研究强调了法学硕士的漏洞，并强调用户需要验证从这些模型中获得的信息。
我们的大脑仍然可以通过一种巧妙的技巧智胜人工智能
2025-12-15 00:02:44
普林斯顿大学领导的一项研究表明，猴脑可以跨任务重复使用和重组神经块，展现出人工智能模型无法比拟的灵活性。这些发现基于对执行视觉辨别任务的恒河猴的脑部扫描，表明位于前额皮质的模块化认知系统类似于“认知乐高”。这种神经适应性可以快速学习并将技能应用于新情况，这是目前人工智能所缺乏的能力。研究人员提出，他们的见解可以帮助开发适应性更强的人工智能系统，并了解影响任务切换能力的神经系统疾病。
普林斯顿大学领导的一项研究表明，猴脑可以跨任务重复使用和重组神经块，展现出人工智能模型无法比拟的灵活性。这些发现基于对执行视觉辨别任务的恒河猴的脑部扫描，表明位于前额皮质的模块化认知系统类似于“认知乐高”。这种神经适应性可以快速学习并将技能应用于新情况，这是目前人工智能所缺乏的能力。研究人员提出，他们的见解可以帮助开发适应性更强的人工智能系统，并了解影响任务切换能力的神经系统疾病。