AI没有取代普通人的工作，但让原地踏步变得更容易
"AI会不会取代我的岗位？"我越来越意识到，这个问题本身就问偏了。真正发生的变化，并非AI大规模替代了普通劳动者。而是AI使得人与人之间的成长速度，首次被无限放大。未来最显著的差距，不在于是否拥有AI。而是在于同样使用AI，有人一年顶十年，有人一年仍在原地打转。过去，掌握一门技能需要漫长时间。编程，要啃语法。做设计，要熟悉软件。写文章，要积累表达功底。而现在，AI已经把这类事情的门槛压到了前所未有的低点。不会写代码？AI可以代劳。不会做PPT？AI可以搞定。不会写文案？AI可以帮你起草。于
AI何时才算可信？新手父母险些酿祸
#新手家长轻信豆包AI喂奶建议，婴儿险遭危险：AI究竟何时能信赖？一则新闻令我反复研读。初为父母者询问豆包“婴儿单次喂奶量应为多少”，豆包答复“60毫升即可”。家长照此执行，孩子随即出现异常。豆包官方回应称：AI生成内容需谨慎参考。此言无异于未言。我无意在此指责豆包。因GPT曾出错，Claude亦曾失误，所有大型模型均在医疗、法律等高风险领域遭遇滑铁卢。症结不在于何种工具更可靠，而在于不少人将AI视作“不会犯错的神明”。我也曾误入歧途。去年即2025年，我协助天津充电桩客户制定方案，委托AI查询某款充电桩
探讨|AIGC著作权侵权如何认定
前言伴随生成式人工智能技术的迅猛进步，AIGC已广泛渗透至文字、图像、视听等众多创作领域。同期，涉及AIGC的著作权侵权争议也日益增多。当创作手段由纸笔转向大模型，著作权侵权的判定标准是否依旧适用？AI生成内容的责任应由谁承担？本文拟结合近期司法判例，对AIGC著作权侵权判定的关键议题进行初步归纳。一、AIGC能否归入作品范畴？探讨侵权问题，首先需明确权利基础。倘若AIGC本身不构成著作权法所保护的作品，那么他人使用该内容便不涉及著作权侵权。故而，AIGC的可版权性是侵权判定的前置条件。我国司法实践对此已
工业AI渗透破三折！智能体落地元年，职场人如何驾驭新变革
AI已超越聊天范畴，正蜕变为“能实干的数字员工”。工信部在2026世界人工智能大会新闻发布会上披露，国内大模型与智能体迭代迅猛，规模以上工业企业AI应用普及率突破30%。从文案撰写到产线管理，AI智能体（Agent）正深度融入工作生活。对大众而言，关键不在于焦虑，而在于掌握“人机协作”之道。2026年被业界定为智能体落地元年：AI正从“问答机器”进化为“行动专家”——订票、汇总、排程、代码编写、报表制作皆可委托。洞察这一趋势，方能将AI转化为你的“副驾驶”而非竞争对手。简言之，智能体是拥有目标、能调用工具
AI时代，企业最缺的不是会用AI的人，而是对结果负责的人
这一番见解，源于 AMD CEO Lisa Su 在 MIT 2026 届毕业典礼上的致辞。作为 AMD 首席执行官及 MIT 校友，Lisa Su 在演讲中探讨了 AI、技术演进以及人类判断力与担当的议题。她传递的核心观点十分明确：技术本身无法主宰未来，掌控未来的始终是人。尽管 AI 能胜任诸多任务，但它无法甄别哪些问题值得去解决，无法在信息不全时做出艰难抉择，更无法为最终结果买单。管理者之所以应重视这段论述，并非因为演讲者身份显赫或场合高端，而是因为它精准回应了众多企业当前在 AI 面前所面临的真实焦
AI使用者的七种面孔
前几天帮一个朋友调AI。他让我看他跟AI的对话记录，说"这东西怎么这么笨，我说了好几遍它都听不懂"。我凑过去一看——对话框里就一句话："帮我写个市场推广方案。"然后下面连着七条"不行，重写""还是不对""你再想想"。我看着他，他看着我。那表情像极了我以前当乙方时遇到的甲方——"我要那种高端大气上档次的感觉，你懂吧？"后来我又观察了一阵身边用AI的人，发现一件很好玩的事：不管你用的是ChatGPT、Claude、豆包还是Kimi，用久了之后，你会慢慢长成某一"型"。不是模型在分化人，是人自己在分化——你跟它
AI太强，我的脑子还管用吗？
今天不聊AI的宏大愿景。只说说它对普通人的真实影响。作为高效工具，AI确实让工作和生活更轻松。但享受便利的同时，我们是否也在默默付出代价？拿我来说：公众号刚起步，差点被AI捧上天，又摔下地。最初开号，只有一个念头：用写作逼自己成长，重建思维框架和知识体系。写了两三篇后，意外有了点阅读量。虽然人不多，但我还是希望被更多人看见。想把那些实用的投资理财经验，分享给真正需要的人。于是我决定：先自己写，再让AI润色。毕竟我写的内容偏方法论，而AI的逻辑一向严密。我想，经它打磨后，文章会更清晰有力。于是我把初稿发给A
AI行业现双向抄袭风波：巨头互指模型蒸馏，数据爬取成争议焦点
人工智能头部企业陷入相互抄袭争议：自身大量抓取网络数据，却指责竞争对手通过模型蒸馏技术进行套利。这些AI领军企业终于深刻体会到互联网行业早已熟知的现实——一场围绕模型蒸馏的争端正在持续扩大、不断激化。长期以来，Anthropic、OpenAI、谷歌等科技巨头遵循一套既定规则：认为互联网上的公开信息可以合法用于AI模型训练。然而在实际发展中，广大内容创作者始终缺乏有效手段来阻止自己的原创内容被AI无偿抓取和利用。近期局势出现彻底反转，各大AI公司发现，自己投入巨资研发的模型成果，正被竞争对手借助模型蒸馏技术
全球首例“网抱”火箭回收揭秘
7月10日，长征十号乙运载火箭成功首飞，并在海上平台通过网系捕获方式实现一级火箭精准回收。这是我国首次实现火箭一级可控回收，也是全球首次采用网系回收技术，标志着我国在可重复使用火箭领域取得重大突破。 网系回收是我国自主研发的新型箭地协同回收模式，无需火箭依靠着陆腿站立，而是直接“飞入”一张巨型网中，被温柔接住。相较于国际主流的垂直起降回收方式，这种“箭船共舞”的模式能显著提升捕获与缓冲的成功率。 中国航天科技集团透露，看似“简单”的回收方案，背后技术极为复杂。 第一问：火箭返回，如何完成一套极限“体操”？
AI开始提醒你别过度依赖它
这件事确实挺有意思。过去两年，几乎所有 AI 产品都在反复告诉我们：多用一些，再多用一些。让它帮你写邮件、做总结、列计划、改方案。最好从早到晚都开着，把工作和生活全都交给它。然而现在，Claude 推出了一个新功能，开始反向询问用户：有哪些事情，即便 AI 能更快完成，你依然希望自己亲手做？它甚至允许你设置静默时段，或者在你使用过久时提醒你休息。一个 AI 产品，开始劝人们停下来思考自己为什么要用 AI。听起来有些矛盾，却可能是 AI 真正融入日常生活后必经的一个阶段。01这个功能叫做 Reflect，可
AI普及浪潮中，多数人深陷无效使用误区
如今AI早已走出实验室和大厂机房，全面融入大众生活：上班路上刷到AI生成的短视频、办公时借助AI写文案做表格、学习时用AI解答疑问、闲暇时让AI绘图配音。全民AI时代已经来临，但繁华背后，多数人的AI应用仍停留在表面跟风。为什么每天高频使用AI，却没有提升工作效率？为什么人人都在学AI，真正靠它增收晋级的人却很少？看似普惠的AI工具，究竟是普通人的效率助力，还是无形的能力内卷陷阱？当下大众使用AI的状态高度雷同且非常肤浅。绝大多数人只会套用固定模板、复制粘贴提问，完成基础的文案改写、图片生成、数据整理。一
AI家族概念辨析
我最近开启一个系列，梳理AI家族里那些容易混淆的概念，今天聊聊大模型和智能体的区别。OpenAI发布了GPT-5.6，还附带了一个叫ChatGPT Work的新工具。朋友圈瞬间沸腾，群聊里炸开了锅，所有人都在转发——然后我看到评论区最高赞： “GPT-5.6和ChatGPT到底有啥不同？ChatGPT Work又是什么？” 好问题。但我想说，问这个问题的人，大概率还没搞懂更基础的一件事—— 大模型和智能体，到底是不是一回事？ 答案是：不是。而且差异巨大。 今天我们就用通俗易懂的方式讲清楚。 先说大模型——
AI用得越多，越不敢信？美国警钟敲响中国从业者
皮尤研究中心（Pew Research Center，美国知名智库）于2026年2月发布了一份令人深思的数据：美国成年人使用AI聊天机器人的比例已逼近半数（49%），较2023年的三分之一显著攀升。然而，民众对AI的信任度却断崖式下滑。40%的美国人认为AI对社会的负面影响将远超正面，这一比例是乐观者的近三倍。更耐人寻味的是，作为AI最积极使用者的年轻群体（30岁以下，使用率达66%），恰恰是悲观情绪最强烈的一群人（48%认为未来二十年负面影响将加剧）。这种‘高使用、低信任’甚至‘越用越怕’的矛盾现象，为
再智能的AI也需人工审核
如今，使用AI的人是越来越多。有人利用它撰写文稿，有人用它设计海报，还有人用它梳理短视频的脚本。这确实省时省力，许多过去需要耗费大量时间的工作，如今几分钟内就能获得一个初步的方案。 但是使用得越频繁，越能察觉到一点：对AI生成的内容绝对不能掉以轻心。它有时虽然表达流畅，但未必严谨；有时会编造出看似合理的细节；有时文采虽好，却脱离了实际应用场景。若直接投入使用，轻则显得尴尬，重则可能误导受众。 因此，人工智能并非让人彻底躺平、放弃思考，而是引导大家将精力聚焦于更关键的环节。比如核实事实、斟酌语气、优化逻辑、
AI赋能HR启动前,需厘清的五大关键议题
AI赋能HR启动前需厘清的五大关键议题技术本身并不创造价值，只有想清楚如何应用才能发挥效用。近半年来，我与不少正在探索AI赋能HR的企业进行了交流。有的已经在招聘、考勤、员工服务等领域获得了显著成效；也有的尝试了好几个月，最终反馈："感觉AI也就这样，没有传说中那么强大。"症结往往不在AI本身，而在落地推进之前，一些核心议题未能充分厘清。议题一：你究竟要攻克什么难题？这是许多企业的起点误区。管理层看到同行在部署AI，获悉其他公司效率提升了多少，便萌生想法："我们也得引入一套。