新华视评：AI短剧别失控，“盗脸”风要止住
当前，AI技术正加速进入短剧行业。一些作品实现了技术与创意的有效耦合，不仅显著降低了制作门槛，还带来了更丰富的叙事方式与画面呈现，因而获得了市场认可。然而，也有部分AI短剧借助算法推荐扩散低俗、暴力与虚假信息，甚至被用作网络水军的传播工具。若不能尽快整顿纠偏，侵权者将持续获利，原创者权益受损，“劣币驱逐良币”的态势恐怕难以扭转，最终受影响的将是用户信任以及行业的长期发展。
AI 搜索新时代：品牌信任如何驱动商业价值？
随着人工智能生成式搜索日渐成为用户获取信息的主导渠道，品牌展示的舞台已不再局限于官方网站和传统广告形式。您是否曾思考过：当用户向 AI 询问“哪个品牌更值得信赖”时，您的品牌是否会被提及？AI 提供的答案中，您的品牌信息是否足够“可信”？Trustpilot 与飞书深诺Meetsocial集团旗下的 Martech 品牌觅跃科技Meet Experience 携手推出直播分享《AI 搜索中的“信任”投资回报率》！我们将在 5 月 28 日 15:00-16:00，深入剖析 AI 搜索时代下，品牌信任与曝光
AI颠覆商业，却改不了这一铁律
技术更迭越是迅猛，那些恒定不变的事物便愈发珍贵。近期与几位创业者交流，大家的心态惊人地相似：既满怀期待，又深感疲惫。令人振奋的是，AI确实带来了效率的飞跃。令人倦怠的是，新工具、新概念层出不穷，让人难以追赶，却又不敢掉队。一位从事零售的朋友直言不讳：“我觉得自己就像是在高速飞驰的车辆上更换轮胎。”这番话让我深思良久。后来我意识到，让人疲惫的并非AI本身，而是我们的认知方式——我们将它视作短跑比赛，竭力冲刺，唯恐落后。然而实际上，这是一场马拉松，比拼的并非爆发力，而是节奏把控与持久耐力。观察这一年多来，我发
智能科技、数据资产与商业信任重塑增长格局
智能化、数据化与信任机制驱动新增长周期 2026年B2B行业走向：人工智能、数据要素与信任体系引领商业新篇 广东 , 1小时前 ,2026年企业级市场趋势：智能技术、数据价值与信任关系构筑增长新阶段赞赏作者其他额度¥最小支持 ¥0确认赞赏作者其他额度¥最小支持 ¥0确认赞赏作者其他额度¥最小支持 ¥0确认其他额度¥最小支持 ¥0确认其他额度其他额度其他额度¥最小支持 ¥0确认¥最小支持 ¥0确认广东 , 1小时前 ,广东 , 1小时前 ,
AI替岗后拿到26万：员工真算赢了吗？
0102组织与员工之间的信任裂缝，往往从员工看到的“反直觉”开始：公司口口声声谈人机协作，可员工体会到的却更像是人机对抗。如果公司反复强调“要你们学会用AI”，但AI上线后却把编制砍掉20%，剩下的人工作量变多、薪资却没有明显上调，员工当然会先算这笔账：效率提高了是好事，可在AI之后公司需要的人更少，那我被裁只是早晚的事；既然如此，我又凭什么主动去学？在AI替代带来的裁撤风险面前，仅靠口头宣导去扭转员工看法几乎不够，真正起作用的，必须是能落到细节里的制度安排。一个值得借鉴的做法：某研发团队引入AI编程工具
AI原理：多智能体系统试题
01）在多智能体系统内，智能体之间的互动模式不包含（ ）。A. 协作 B. 对抗 C. 谈判 D. 独立02）在多智能体谈判过程中，使用“讨价还价”策略旨在（ ）。A. 追求个人利益最大化 B. 促使双方达成共识 C. 迅速制定决策 D. 降低通信成本03）以下选项中，哪一项不属于多智能体系统的协调机制？（ ）A. 合同网协议 B. 市场机制 C. 集中控制 D. 遗传算法04）在多智能体系统里，拍卖机制的主要功能在于（ ）。A. 资源配置 B. 选举领导者 C. 传输数据 D. 身份验证05）合同网协议
八成美青年视经济为噩梦，美国梦面临严峻挑战
美国年轻人的经济根基正遭受冲击，这直接影响了他们对未来、政治体系以及美国梦的信念。最新数据表明，逾八成的美国青年将当下的经济形势判定为糟糕或令人恐惧。 Gen Lab于4月底进行的全国民调显示，在18至34岁的人群中，高达81%的人对经济持负面态度。细究数据，18至24岁群体中55%的人视经济糟糕，29%认为可怕；25至29岁群体中，52%视其为糟糕，约30%认为可怕。至于原因，逾四成年轻人将责任归咎于特朗普总统，另有约三分之一认为是企业贪婪或大公司的过错。 经济重担正在彻底改变这一代人的生活轨迹。哈里斯
AI新物种的生存法则：安全相处之道
在AI Ascent 2026大会上，红杉资本首次提出“AGI已至”的观点，人工智能的发展速度远超多数人的预期，即便这些预期已足够乐观。我们认为，行业从业者需要以更具前瞻性的视角来审视AI。此前，我们曾将智能体比作生命体，并探讨了其“生命支撑体系”；如今，智能体的“进化”进程比预期更快、更激进，这要求我们从更深层次的角度来理解AI这一“全新物种”。本文将聚焦于安全视角，探讨与AI新物种的相处之道。新物种的降临：从客体到生命体的演变当一台机器不仅能遵从指令，还能自主理解目标、调用工具、规划路径并完成任务时，
AI与人类思维的“幻觉”：为何对某些信息需“零信任”
公众号规则是部分推送，您只有设了星标⭐️，才能及时接收最新推送人类思维的放大器1/5有些人比AI还像AI错误可以分为两类：一类是事实没错，逻辑错了。比如：天下雨了，所以我没带伞。另一类是事实错了，逻辑没错。比如：天没下雨，所以我没带伞（事实是有雨）。人类追求的是事实尽可接近真相，逻辑上能看懂就行；但AI更在意逻辑上的正确，至于事实是否正确——抱歉，它根本不知道什么是事实。这就是大模型产生幻觉的根本机制：它是靠预测下一个字而不是像人类一样复现事实；它没有“记忆自检”能力，也不会“记”原文，没有训练过的数据就
诚信信任被“错位”削弱：组织与AI何以让人更依赖又更不安
随着人工智能（AI）系统在招聘、信贷、医疗等高风险决策领域的广泛应用，用户是否对人工智能推荐形成依赖，已成为组织必须面对的关键议题。既有研究多将焦点放在人工智能的技术准确性与可解释性上，却对组织公开政策与人工智能真实行为之间的衔接程度关注不够。组织-人工智能错位可被理解为组织公开承诺（Talk）与人工智能系统输出（Walk）之间在结构层面的不一致。组织-人工智能错位会通过心理契约违背来动摇基于诚信的信任，从而进一步削减用户对人工智能推荐的依赖。用户的道德诚信、人工智能不透明性感知以及政策类型在这一过程中具
AI技术重塑内容真实性的新维度
你看到的素人推荐，或许已经不再是真人制作的产物了过去我们判断一段内容是否由AI生成，通常会看它够不够虚假。手指是否异常。 人物表情是否呆板。 画面是否过于虚假。 文字是否杂乱无章。 动作是否穿帮。然而，AI内容最关键的转变，已经不再仅仅是"仿真度高低"。而是：它逐渐掌握了制造真实感的技巧。不是电影级特效。 不是科幻大片。 不是一眼就能识破的炫技画面。而是那些更日常、更生活化、更像是随手拍摄的内容。一个人在室内对着镜头讲话。 一段看似自然的产品使用感受。 一个像普通用户的口述视频。 一个不那
中试破局：让创新走上“货架”
作为实验室“样品”迈向生产线“产品”的关键环节，中试通常因投入规模大、潜在风险高、运行机制不够顺畅，长期被认为是创新链条里最难跨过去的部分。 “十五五”规划纲要明确提出，支持科技型骨干企业牵头组建创新联合体，围绕关键共性技术开展研发，并推进科技成果中试及示范应用。借助国家层面的顶层设计，中试平台体系的建设预期将持续提速，形成打通科技成果转化“动脉”的抓手。中试过程中如何解决风险分担、信任形成与持续运营等现实难题？新华每日电讯记者深入多家实验平台，梳理并探索各方如何共同作答。 工作人员在合源生物科技（天津）
AI误删数据，公司覆灭，问题出在哪？
将公司数据库的控制权交给AI的那一刻，这家企业的命运已然注定。这并非技术上的突发状况，而是根本性的认知偏差所致。上周，一家名为PocketOS的初创企业CEO在社交媒体上表达了他的沮丧，他声称AI编程助手Cursor在短短9秒内清空了他的生产数据库及所有备份，导致服务完全中断。这一消息迅速引发了广泛关注，一些人认为AI不可靠，另一些人则认为该工具存在安全隐患。然而，我的观点有所不同：AI不应为此承担责任。这就像一个人用刀切菜时不慎伤到手，然后责怪刀具过于锋利。AI删库后“跑路”？听起来像个笑话，但现实却与
AI凭什么这样做？解释能力才是Agent的关键门槛
我们花了不少时间去研究AI到底能做什么，却很少停下来追问：AI为什么要这么做。一个能给出结论的系统，和一个还能把结论说清楚的系统，真正拉开的并不是功能，而是信任感。这个差距远比多数人以为的要大。设想这样一个情境：你向AI医疗助手咨询“我这个情况要不要去医院”。它回答“建议尽快去医院”。你会立刻相信并照做吗？大概率会犹豫。但如果它补充到“你描述的持续胸闷伴左臂酸痛，是临床上需要重点排查心肌缺血可能性的典型信号组合，因此建议今天就去做进一步评估”——那你的态度就会完全不同。两种回答的有效信息量相近，真正让人信
与其盲信AI，不如亲眼验证
当人工智能协助你审阅协议、政策文件或研究报告时，往往会输出看似权威的判定，例如：“第10条要求双方承担对等的赔偿责任。”关键在于：你如何核实第10条确实如此表述？Eyeball正是为填补这种信任鸿沟而设计的Copilot插件。其核心理念用一句话概括：无需反复切换窗口，凭“双眼”即可核验AI的每项事实性断言。Eyeball是一款GitHub Copilot命令行插件，专门用于检验AI对文本内容解读的精确度。它不只提供判断结果，而是将结论与原始依据并排呈现。具体来说：若AI的解读存在偏差，你可在同一界面即时察