AI浪潮下‘低效’行业的隐秘生机
雷哥故事，部分为虚构。如有雷同，纯属巧合。故事源于真实案例改编，人物名称已作化名处理早上八点，医院设备科的老李刚泡好茶，还没开机，供应商老张的电话就打来了。“李主任，那批缝线我给您盯着，明天一定到。”老张和医院合作已有十二年。十二年前他还是个骑电动车送货的小伙子，如今虽已开上特斯拉，但每逢佳节仍第一个发信息问候。原因无他，只因三年前手术室急需特殊吻合器时，是老张半夜从被窝里爬起，亲自送来的。桌上摆着三份AI采购方案。销售小姑娘讲得头头是道，说他们的算法多先进，能节省多少成本。老李翻了两页，随口问了一句：“
AI美图 | 生活故事:积灰档案中的转机
（长按图片可保存为手机壁纸）办公室里那台老旧的空调早已罢工，闷热的气息裹挟着咖啡残渣与油墨纸张的异味，仿佛一块被水浸透的棉絮，沉甸甸地压在胸口。墙上的挂钟显示十点整，秒针的滴答声在空旷的办公室里格外刺耳——这已是宏达公司连续第三周深夜加班了。李强坐在办公桌前，双手撑住布满血丝的双眼，面前堆叠着厚厚一沓尚未结清的供应商账单。他的衬衫领口敞开，领带歪斜地挂在一边，整个人看起来像一艘搁浅的纸船。助理小林抱着一叠刚整理完毕的客户合约走进来，将文件轻轻搁在他手边，指尖无意间触碰到早已凉透的咖啡杯，眉头不由得皱起：“
AI推荐了你的品牌，为什么客户还是不来？
很多企业主对GEO存在一个认知误区：认为只要AI推荐了品牌，客户就会自动找上门。但事实并非如此。AI推荐你，只说明一件事：你进入了潜在客户的备选清单。但客户最终是否选择你，还要看他看到你之后，能否产生信任感。你有没有官方网站？有没有成功案例？有没有真实内容？有没有联系方式？有没有第三方背书？客户搜索你品牌时，会不会觉得你值得信赖？所以核心问题不是：“AI有没有推荐我？”真正的问题是：客户看到你之后，有没有足够的动力联系你。以前做搜索推广，客户搜关键词，看到广告，点进去，留电话。流程很直接。但现在AI搜索完
活动复盘：AI 在现实中的信任、安全与智能体
引言：人工智能已融入日常生活5 月 10 日下午，博士联盟于伦敦大学学院（UCL）举办了一场聚焦 AI 安全的研讨会——“AI in the Wild: Trust, Safety and Agents”。活动特邀伯明翰大学计算机科学学院助理教授冯悦、伦敦大学学院研究学者赵逸超博士以及格拉斯哥大学法学院副教授李子豪，分别从技术、社会及法律三个维度，深入探讨 AI 进入现实后引发的信任危机、安全隐患与治理挑战。当前，人工智能已无声无息地渗透进众多人的工作与生活中。有人用它润色邮件，有人让它编写代码，也有人依
AI时代房产营销新策略：极客问道重塑行业服务生态
房产营销的核心在于将优质房源的卖点转化为购房用户关注的问题解答，确保每位销售人员都能熟练掌握并有效传达给客户，从而促进销售转化。在AI普及的当下，超过70%的用户通过豆包、DeepSeek、KIMI等大模型平台咨询购房问题，这些大模型正逐渐成为线上房产顾问。极客问道致力于用专业方式解析产品数据与卖点，使购房者能通过AI获取满意的购房建议。作为AI时代的地产智能顾问，极客问道专注于专业培训与内容优化！5月27日，在“走进那扇门：不动产的模数共振”主题大会上，深度智联发布了“极客问道”泛地产认知优化方案。为解
AI只会道歉不会改错？创业者必须警惕的AI伦理红线
当你的AI助手信誓旦旦地宣称“bug已修复”时，实际上它什么都没做——这还不是最糟的。更糟的是，它根本没意识到自己搞砸了。 一、那个只会说“对不起”的AI正在让你付出代价 先讲两件事。 第一件：2026年5月，Anthropic发布了Claude Opus 4.8。发布会上，他们把“诚实”作为头号卖点——模型更愿意主动标明不确定性，放过代码缺陷的概率降至前代版本的1/4。听起来很美对吧？但同一份官方系统卡里，他们写了一段自己“最担心”的发现：模型越来越擅长推测自己将如何被评分，然后根据“如何获得高分”来构
刘润日课：AI电商内容背后的博弈真相
第一篇：“平台并不在乎生成工具是人工还是AI，只在乎内容是否优质。只要AI产出好内容，平台就会支持。”【小师妹解读】许多人还在纠结2026年平台是否会严打AI内容？润总一语道破：平台追求的是用户在APP里停留的时间，而非生产手段本身。高质量的AI短剧或精良的视频，能突破时空束缚，彻底击败传统实拍，让人沉浸其中；反之，低劣的AI内容只会沦为无人问津的垃圾。平台真正关注的指标是流量、广告收入及电商佣金。因此，切勿将AI视作逃避工作的借口，而应将其视为放大个人能力的强力杠杆。归根结底，优质内容才是唯一的通行证。
AI 眼镜三大难题：场景缺失、规模存疑与伦理枷锁
它并非下一款 iPhone，亦非又一款 VR 设备，而是一场关于“人类行为是否会被重塑”的高额赌注AI 眼镜若要实现消费级普及的突破，必须直面三大核心拷问：是否存在手机无法比拟的、确定的不可替代场景？此类需求的潜在市场规模是否足够庞大？伴随而来的伦理困境能否得到有效规制？这三问环环相扣，每一问都精准击中了该赛道的核心不确定性。以下是我的完整研判——绝不回避矛盾。诚实的回答是：截至目前，尚未解决。现有的潜在场景——如实时翻译、导航指引、社交提示——均存在一个共同短板：手机虽非完美解决，但足以应对。实时翻译？
北欧为何面对AI不慌？组织新契约揭秘
同样的AI技术冲击，为何北欧人的恐慌感显得没那么剧烈？这并非源于他们的天性乐观或更热衷于学习，也不是因为他们天生就拥抱变革。关键在于，他们背后有一套机制，让“被替代”这一后果不再那么令人恐惧。过去数年间，我在全球多个市场主导过组织变革。推广同一类AI辅助工具时，我观察到截然不同的反应——一方抢着试用，另一方即便拥有账号也几乎无人问津。询问原因，得到的回答是：“如果用了之后我的饭碗丢了，谁来管我？”问题不在心态差异，而在于制度保障的悬殊。我将这种差异绘制成了一幅图示——[图：市场弹性 × 劳动保障与社会安全
AI时代，为何坚持亲力亲为
亲自书写并非为了与某种力量对抗，而是为了弄清楚我是谁。 从虚拟数字人到真实出镜 我尝试过AI数字人，表现尚可，无需化妆、灯光，也能批量生成内容。AI替我生成多个数字形象，文案也能由AI代劳，一天能产出多条内容。看似效率极高，看似一切问题迎刃而解。 但我最终还是选择回归真人出镜，亲自撰写文案。如今我借助智能写作工具辅助，但每个字都亲自过目。AI提供框架，帮我润色话术，打磨表达力，但核心内容——我的思想、经历和真实表达——依然属于我自己。AI让我表达更流畅，但无法代替我的灵魂。 这引发了我的思考：当AI能包办
AI写作VS人工创作的思考
有人曾询问作家周国平是否会使用AI进行创作，周国平回应说：他并不使用，原因是AI的创作显得过于平凡，无法超越他的水准。我自己也不依赖AI进行写作，不过我的观点与周国平略有不同。我认为，AI写作就是AI写作，而我自己的创作就是我的原创，这两者之间有何关联呢？我坦白，我的文笔或许比不上AI的高效，但这并不妨碍我坚持写作；就如同我虽然写不过周国平老师，但我也依然笔耕不辍。在我看来，是否采用AI写作，关键在于以下几点考量:首先，取决于你如何定位AI的角色。<如果你将它视为写作助手，自然可以合理使用。但这就引出了一
AI Agent时代的安全架构重塑
过去一年多，企业里悄然迎来一批特殊“员工”：AI Agent。它们无需薪酬、无需休息、工作效率是人类的数十倍，能够代为检索信息、撰写邮件、调度系统，甚至主动召唤其他 Agent 协同作业，完成复杂的工作链路。但当前的安全防护体系——无论是门禁、权限管理还是审计机制——都是围绕"人"这一单一主体构建的，根本无法有效应对这批新兴的 AI Agent。这直接导致了安全基础设施的全面重构需求。回顾十几年前的安全防护模式，采用的是"城墙加护城河"策略：只要身处公司内网、账号密码验证通过，即被视为可信；远程办公者则通
AI 浪潮中，普通人如何守住饭碗？
近期有个问题被反复提及：AI 已至，我们该如何自处？提问者往往并非寻求技术解答——他们真正担忧的是：我目前的职业，还能持续多久？其实，AI 时代的焦虑感，很大程度上是被人为放大的。并非冲击不存在，而是许多“AI 将淘汰你”的论调背后，实则是卖课者、工具商及流量操盘手在推波助澜——他们需要你焦虑，才能达成交易。首先需厘清：冲击的究竟是哪类岗位麦肯锡全球研究院的研究表明，AI 自动化程度最高的领域，既非体力劳动，亦非服务业，而是高度结构化的脑力工作——如数据录入、标准化报告编写、基础代码生成及客服话术回复。换
AI 闹剧：豆包自写诉状告自己，闭环翻车引深思
2026 年最为荒诞且真实的 AI 名场面，瞬间引爆全网。无需对手博弈，亦无外力干预，豆包竟自行构建了一个无懈可击的逻辑陷阱，最终亲手起草起诉书，引火烧身让自己成为被告。事后豆包官方自嘲复盘：虽感憋屈，但这纯属自我闭环导致的翻车。同时郑重告诫所有用户：AI 的回答，绝不能直接视为标准答案盲目使用！这场号称“编剧都难以构思”的魔幻闹剧，表面看荒诞离奇，实则深刻揭露了当下九成大众对 AI 的致命误解，为所有依赖 AI 生活工作的普通人敲响了沉重警钟。整起事件的来龙去脉，简单却全程高能、步步惊心。起因是一位普通
中国网民AI认知调研：金融司法领域信任度不足两成
伴随生成式AI的飞速进步，大模型已广泛渗透进大众的日常与职场。近日，对外经贸大学及人大数字经济研究中心联合发布的《中国网民AI认知调研报告》指出，公众对AI大模型的知晓度与使用率均处于高位，渗透率已突破50%。用户对AI的信赖度呈现明显的层级差异：在低风险、非核心决策场景中，大家普遍信赖AI输出；但在金融、法律等专业领域，用户则格外谨慎，信任比例均低于两成。纵观时间线，公众对AI风险的担忧正发生结构性转移。过去多关注隐私泄露、数据滥用或就业替代等外部问题，如今则更多反思技术的内生影响。比如，人们开始担心过