AI真正要取代的,并非基层工作者,而是他每天在做的这些文案工作
技术人员白天在工地指挥施工，晚上回到办公室还得补施工日志、巡检记录和风险清单。销售员送走客户后，也不能直接下班，要打开CRM系统，把预算、户型需求、成交阻力重新录入一遍。工作明明已经完成了，为什么还要换种形式再做一次？这些记录并非毫无价值。公司规模较小时，老板能直接接触客户，也能随时去现场查看。规模扩大后，管理层与一线距离拉远，日报、台账、CRM和工单就成了掌握业务情况的主要途径。问题在于，实际工作从来不会按照表格的样式发生。客户说“价格有点高”，可能是真的超出预算，也可能只是在试探优惠。施工单位说“应该
英国药监局发布AI生成整改报告违规案例警示
MHRA在近期博文里列举了由人工智能生成的检查报告整改回复案例。英国药品和医疗产品监管局（MHRA）近期博文披露了AI生成的整改回复样本。尽管AI具备诸多长处，比如能清晰解释复杂技术问题、确保回复规范统一、加速初稿起草，但监管机构也收到了大量不合格且错误频发的整改回复，文中列举了典型问题：虽然利用AI能提升效率，如阐明复杂技术、统一回复口径及加快起草，但MHRA也收到了大量不合格甚至严重错误的整改回复，具体案例包括：引用了并不存在的MHRA指导原则引用了不存在的英国药品和医疗产品监管局（MHRA）指导原则
审视AI时代的多重隐忧
地球的演变与人类进步紧密相连。恐龙统治白垩纪，爬行动物兴盛于侏罗纪，石器时代人类以狩猎采集为生，直至今日人类成为地球的主宰，这一拥有智慧的物种正引导着未来走向。从首次工业革命到蒸汽机的诞生，科技进步推动社会发展，变革之快令人目不暇接。互联网时代，人与人之间的沟通变得即时便捷，信息爆炸的时代里，知识成为核心竞争力。即将到来的AI时代正稳步向我们靠近，一个崭新的课题摆在人类面前。科技犹如一柄双刃剑，既能推动进步也能造成伤害，这种矛盾性不得不引发我们的深思。当前，AI大模型日益完善，AI基础设施建设正如火如荼地
AI数据安全遭遇暗流：你的智能模型可能已遭污染
最近，AI数据污染的隐秘产业链浮出水面，引起了公众的高度重视。这种恶意污染AI模型的数据攻击行为，会干扰商业环境、影响信息质量，甚至可能危及国家层面的安全。人工智能在为各行各业赋能的过程中，其潜在风险同样需要警惕。推进AI治理的良性发展，严守数据安全的红线，这不仅是行业自身的责任，也需要整个社会的共同关注。所谓的“数据污染”，是指在AI大模型的训练数据中混入看似正常的恶意样本，以此削弱模型的性能和准确性，这种手段常用于商业竞争中的恶意行为，甚至可能被用于间谍活动，目前表现出明显的产业化、隐蔽性和跨国特征。
AI的局限：假消息与数据失真
AI从何时开始普及已难以追溯，但2025年春节Deepseek的惊艳亮相和2026年2月"小龙虾"的全球热潮后，个人和企业纷纷拥抱这项技术，各类培训机构也趁机推出课程获利。听闻小米等互联网公司全面推行Agent应用，我担心被时代抛下，也投入大量时间资金学习AI。主要途径包括向软件企业学习、参观大企业了解前沿产品，以及亲自使用AI处理资料下载和数据分析。两年使用经验表明，主流大模型在对话和知识普及上已相当智能，但生成内容仅作参考，不能用于论文或正式场合，必须人工核实。由于网络上存在大量误导性内容，AI容易将
AI读史：六个控股收购判断框架
最近我看到一篇文章，提到用大语言模型把三千年中国史读一遍，去找历史里反复出现的「韵脚」。我觉得这个思路挺有意思，但如果只停留在「历史押韵」的层面，其实有点可惜。更能落到现实决策里的，并不是说某个人像霍光或张居正，而是在这些案例背后，拆出几套反复出现的结构性压力。历史也许无法替我们预告明天会发生什么，可它能提醒我们：一旦某种结构浮现，过去往往沿着哪些路径走向更糟的结局这种事情很容易被讲成纯技术叙事：过去一个人很难把二十四史、《资治通鉴》以及现代史学研究全都读完，现在模型能读取、抽取、聚类，把霍光、多尔衮、张