老板用 AI 写话，员工再用 AI 翻译：职场沟通正在变成两台机器互相猜

据 Fortune 报道，越来越多员工开始用 AI 解读老板发来的信息，再让 AI 起草回复。Skillsoft 负责领导力、商业和 coaching 的 Leena Rinne 把这种现象称为“socially offloading”，也就是把本来需要判断、同理心和勇气的人际技能外包给 AI。

AI 检测器说这篇获奖小说 100% 是机器写的，但调查结果打了它的脸

据 The Atlantic 报道，特立尼达作家 Jamir Nazir 的短篇小说《The Serpent in the Grove》在获得英联邦短篇小说奖地区奖后，被 AI 检测工具 Pangram 标记为“100% 人工智能生成”。这件事很快从文学争议变成了互联网审判：人们截取小说里一些古怪、浓密、带诗意的句子，

CEO 说三年内 G&A 岗位可能少一半，这不是预言，而是管理层开始拿 AI 重画组织图

据 GreatAndhra 报道，企业家 Nikesh Arora 警告称，未来三年内，AI 可能让企业 G&A 部门，也就是市场营销、财务、人力资源等通用行政与管理职能，减少接近一半员工。他认为流程驱动型工作会被 AI 大量接管，而技术和销售相关岗位需求反而可能上升。

名导和 Google 一起做 AI 历史短片，也没能绕开 AI 烂片的问题

据 Defector 报道，导演 Darren Aronofsky 与 Google 合作成立的 AI 工作室 Primordial Soup 推出了 AI 生成短片和历史主题视频，包括《Ancestra》以及围绕美国独立纪念日的《On This Day… 1776》。但这些作品并没有因为“名导 + Google”这个

行政助理没有坐等 AI 取代她们，真正被淘汰的是只会等指令的岗位

据 AP 报道，美国秘书和行政助理岗位长期下滑，如今又面对 ChatGPT、Claude、Copilot 等 AI 工具的冲击。2004 年，美国约有 350 万人从事这类工作，其中近 97% 是女性；到 2024 年，这个数字降至 210 万。

全民基本资本突然流行，AI 红利如果只归资本所有，工资党会更被动

据 The Atlantic 报道，随着 AI 可能扩大资本和劳动之间的收入差距，“全民基本资本”正在被美国政界和科技界重新讨论。它的直觉很简单：如果 AI 创造的财富主要流向 AI 公司和资本所有者，那么普通人也应该拥有一部分资本收益，而不是只等工资被自动化挤压。

Weird Al 拒绝 AI 广告，创作者怕的不是一支广告，而是替机器背书

据 Variety 报道，Weird Al Yankovic 在接受 Syracuse.com 采访时透露，他曾接到一个商业软件广告邀约，报酬不错，但在开拍前一周发现广告涉及 AI 后选择退出。他的说法很直接：自己不是 AI 粉丝，也不想成为 AI 的“poster boy”。

美联储说 AI 长期会创造岗位，但真正的问题是工作会被搬到哪里

据 NBC News 报道，美联储主席 Kevin Warsh 表示，近期通胀风险有所下降，但央行仍需要继续控制价格压力。他同时谈到 AI 对经济的影响，认为 AI 短期可能带来资本开支和价格压力，但中长期会推动就业和增长。Warsh 的一句比喻很能说明他的态度：互联网诞生时，也没人知道后来会创造出大量网约车司机岗位。

旧金山年轻人讨厌 AI，不是因为不懂技术，而是看见了谁在付账

据 SFGate 报道，旧金山一批年轻人正在对 AI 产生强烈反感。文章从 Somerset Dwyer 搬回 Nob Hill 的经历写起：她本以为回到童年记忆中的“老旧金山”，却发现社区气质已经被新一轮 AI 驱动的科技士绅化改变。

加州数据显示 AI 裁员不只伤新人，高学历资深员工也在被挤压

据 SFGate 报道，California Policy Lab 发布的一份研究显示，自 2022 年 11 月 ChatGPT 3.5 发布以来，加州高 AI 暴露度岗位的失业申请持续上升，尤其集中在旧金山湾区。研究者称，到 2026 年 5 月，拥有学士及以上学位、且处在高 AI 暴露岗位的失业申请，比 2022

英美烟草集团 用 AI 降本裁员九千人，传统行业的 AI 账单开始落到人头上

据 Fox Business 报道，British American Tobacco 计划裁掉约 5500 个岗位，并把约 3500 个岗位外包给第三方公司，总计影响约 9000 名员工。公司称，这轮重组与使用 AI 改造运营、降低成本和提升利润有关，预计到 2028 年实现约 7.93 亿美元年化节省。

AI 从普通心电图里找猝死风险，但医生还不能把判断交出去

据 Fox News 报道，加州大学伯克利分校相关研究显示，AI 可能从常规 ECG 心电图中识别出与突发心脏死亡风险相关的隐藏模式。研究使用超过 44 万份瑞典 ECG 数据训练模型，并在美国和台湾数据上测试。模型发现的一组高风险人群，年突发心脏死亡率为 7%，高于传统低射血分数筛查组的 4.6%。