科研与 AI 共生：善用工具而非交出大脑
近期我常思索一个议题：在人工智能浪潮下，科研工作者究竟该如何定位与 AI 的关系？此疑问并非源于 AI 表现不佳，亦非因其过于强大，实则是它已切实融入了我们的科研日常。编写代码依赖 AI，梳理文献借助 AI，润色稿件调用 AI，甚至构建分析框架也离不开 AI。它早已超越单纯的「新奇玩具」，逐步演变为科研工作流中不可或缺的一环。然而与此同时，我也愈发清晰地认识到：掌握 AI 技能，并不等同于具备科研能力。AI 极擅长生成看似「完美无缺」的文本。它能迅速撰写论文讨论部分，协助解释模型原理，依据现有资料规划实验
AI 日益强大，个人独家记忆愈发珍贵
当人工智能能够迅速产出答案，公共知识的稀缺程度必将降低。真正日益增值的，是个体亲身阅历、深度思考、独立研判并如实记录的独有记忆。本文包含 AI 生成内容，插图亦由 AI 绘制。在 AI 时代，一种微妙的变迁正在上演：我们不再匮乏标准答案，却极度缺失“属于自我的素材”。往昔，一人若想撰写文章、策划方案或阐述观点，最大的阻碍往往在于搜集资料。谁博览群书，谁先知先觉，谁便占据上风。然而如今，公共知识的获取变得愈发便捷。向 AI 询问概念，它能详尽解释；令其梳理框架，它能即时生成；请它起草初稿，它也能迅速交付一份
AI浪潮下，教师阅读的着力点在哪里
近年来，读书这件事变得愈发“简便”了。知识付费走红之后，一本大部头可以在应用程序中迅速听完；短视频普及之后，三五分钟便能“捕捉要点”。到了AI时代更加便捷——把书名交给它，内容摘要、核心论点、框架结构、名言警句都能瞬间呈现，甚至读后感也能在六十秒内完成。效率高自然是好事。教师的时间本就支离破碎：备课、授课、批改、沟通、教研、开会……很难奢求每个人都具备长时间深度阅读的条件。症结不在于“快”，而在于当阅读变得轻松迅捷，我们却常常陷入一种困顿——所学难以致用。读了很多书，留存的或许只是几句漂亮的言辞或一些零碎
当旧奶酪消失后,你会怎么做
最近我脑子里经常冒出一本经典读物：《谁动了我的奶酪》。初次接触这本书，应该还是小学时期。那时我经常去新华书店翻阅书籍，主要是郑渊洁的长篇作品。某天，书架上出现了一本封面为黄色的小册子，书名格外引人注目，便随手翻阅了一番。当时并未完全领会其中的深意，但故事却深深印刻在记忆中。故事发生在一座迷宫里。四个性格迥异的角色：嗅嗅、匆匆、哼哼和唧唧。他们日复一日地在迷宫中搜寻奶酪。终于有一天，在某处发现了堆积如山的奶酪，于是开始安顿下来、产生依赖，并天真地以为奶酪会永远存在。然而，奶酪在一夜之间消失无踪。四个角色的应
AI时代真正值钱的人，已经悄悄换了面孔
「AI 路口」是中法文化传媒协会推出的观察专栏，关注 AI 如何改变内容创作、商业传播、个人工作方式与跨文化合作，并探索它在企业提效、中小企业运营和文化项目中的实际应用。第一篇，我们先聊一个最现实的问题：AI 时代，什么样的人会越来越值钱？最近我越来越明显地感觉到一件事：最先被 AI 影响收入的人，往往不是不会用 AI 的人，而是只会用 AI 的人。上个月，一个在巴黎做独立设计的朋友跟我吐槽：他上了三门 AI 课，Midjourney、Runway、ComfyUI 都学了，提示词也能写，图也能出。但结果不
AI 仅能放大认知架构，善用者更需深读
本文承接前文内容。前文阐述核心原则：切勿将 AI 视作第二大脑。本文聚焦实战：如何将阅读感悟与真实工作，提炼为可复用的技能（Skill）。在 AI 浪潮下，许多人误以为阅读的价值正在衰退。毕竟，概括全书、萃取方法、构建工作流，AI 的速度快得惊人。然而我愈发确信，事实恰恰相反：AI 无法抹平人与人的差距，它只会放大你既有的认知结构。你若未能洞察的问题，AI 难以凭空赋予你。你若未曾磨炼的判断，AI 也很难替你稳定输出。因此，真正的技能，绝非 AI 总结的产物，而是你在阅读、实践、受挫与复盘中生长出来的。我
AI时代创始人如何破局？
近期，Anthropic的掌门人Amodei推出了一份《创始人手册》，这份长达36页的文档探讨了一个发人深省的问题：当AI能够胜任各种任务时，创始人和管理者应当扮演什么角色？在回答这个问题之前，先来了解一下Anthropic公司的背景。该公司由前OpenAI核心骨干、前研究副总裁达里奥·Amodei以及安全政策副总裁丹妮拉·Amodei兄妹于2021年创立，是一家致力于“可控、安全、可解释”的人工智能（AI）安全公司。由于不满OpenAI在获得微软投资后过度商业化的路径，创始人带领团队出走，旨在打造一条与
AI越强，想象力越贵，判断力成护城河
公司里那个对AI最精通的员工，最近正偷偷浏览招聘网站。你给他配备了顶尖的AI工具，无论是GPT、Claude还是各类Copilot，他上手极快，产出惊人。同事们需要耗费三小时完成的方案，他半小时就能交稿，且水准相当。照理说，你应当感到欣慰。但你并不开心。心底隐隐有些不安——如果半小时产出的成果与耗时三小时相差无几，那究竟是谁在为谁工作？究竟是员工在协助AI，还是AI在辅助员工？更令你焦虑的是：若AI能在半小时内完成团队三小时的任务，你支付的那些薪水究竟购买了什么？如今全网都在传授如何利用AI提效、如何让A
AI浪潮中，思维才是关键
AI浪潮中，思维才是关键一个普通人连续高强度使用Codex和DeepSeek一周之后，对工具、思维和未来工作方式的真实感受经过这一周的体验，我越来越坚信：关键不在于你是否掌握某款工具，而在于你是否具备思考能力。AI永远无法取代人类，但未来善于运用AI的人，将会拥有显著的优势。今天是2026年6月10日。过去这一周，我和许多不懂编程的普通人一样，认真地去接触和使用这些智能工具。从最初配置环境，顺利启用Codex，到后来将它融入工作流程，帮我处理文件、修改页面、执行任务、生成图片、整理内容、推动项目，我逐渐意
AI 时代：给孩子留下什么
在一个万事皆有解的当下，我们还能留给后代什么人工智能纪元，最廉价的是答案。最稀缺的，是决断。人工智能纪元，最廉价的是答案。最稀缺的，是决断。与年轻父母交谈，常听见一种难以名状的隐痛：孩子与他们的互动，似乎日益稀薄。遭遇困惑或拿捏不准时，孩子不再转身询问，仿佛已无需双亲的援手与指引。实际上，真正需要父母介入的时刻已寥寥无几。一个问题抛向屏幕，转瞬之间，解答便呈于眼前。他甚至来不及回首，AI 已代为构思周全。昔日我们笃信，教育旨在让孩子汲取知识、博取高分、谋求职业。然而如今，知识可被检索，答案可被生成，连见解
AI项目失败的根源
2025年，全球企业对AI的投资总额达到6840亿美元。根据RAND调研显示，其中80%的企业未能取得任何可量化的商业成果。这表明约5470亿美元的AI投资最终打了水漂。 更令人震惊的是，麻省理工学院（MIT）的研究数据也指出——95%的企业级AI试点项目以失败告终。 问题出在哪里？ 答案在于，AI提供的是执行能力，而非决策能力。换句话说，AI只负责执行任务，至于哪些任务值得做，哪些不值得做，AI无法判断，而人应该具备这种判断力。 但现实中，人们往往缺乏这种判断力，因为当前企业面临的最大挑战正是判断力的缺
驾驭AI：三大核心心法
今日先简要分享我使用AI的三点体会，当然还有其他感悟，日后结合具体场景再深入探讨！接触AI已有一段时日，自ChatGPT 3问世以来，我便持续利用大模型处理各类任务。从起初的简单问答，到后来的代码生成、产品开发、科研数据分析等。至今为止，我有三点深刻体会。第一，具备一定的基础知识和原理认知，才能拥有判断力。你才能对AI生成的内容负责，无论是产品还是分析结果。曾有位朋友告诉我，他用AI跑了一组数据，却不确定结果是否正确，不敢直接使用，想让我帮忙检查。我一看，幸好没直接用。其中多处明显无结果的地方，AI却强行
AI正在蚕食工程师经验值，但解决方案并非远离它
近期不少开发者陷入一种矛盾心态：AI确实让效率提升了，但自己是否真的在进步却说不准。以前接触新框架，需要啃文档、跑示例、踩坑、排错，好几天后才能逐渐找到感觉。如今问AI，几秒就能得到答案、代码、解析和风险提示，甚至能直接修改项目。速度确实快了。可问题随之而来：如果整个学习过程都被AI代劳，你究竟还能学到什么？这才是AI编程真正的隐患所在。问题不在于它能否替你写几行代码，而在于它可能把你本该积累经验的过程一并剥夺。很多人觉得软件工程师的核心竞争力是"会写代码"。其实不然。代码只是入场券，真正让工程师值钱的是
AI信任危机：当造物主也说别信它
AI DAILY · 第37期认知篇2026年6月8日 · 星期一本周，两个最懂AI的人发出了完全相反的信号。Anthropic公开发文呼吁全行业放慢研发速度——一家造了最前沿AI的公司，说「我们造得太快了」。同一天，OpenAI宣布把ChatGPT升级成超级应用，要把编程工具、AI代理、第三方服务全部塞进一个入口，周活用户已经突破9亿。同一个行业，同样顶尖的团队，一个在喊刹车，一个在踩油门。这不只是一个行业八卦——它暴露了一个每个人都该认真对待的问题：连造AI的人都搞不清该加速还是刹车，你怎么敢全信它？
AI 赠予的厚礼，背后早已标好代价
今日正值高考首日。不知有多少考场，便有多少位十七八岁的少年，紧握着笔，在人生至关重要的那张试卷前，紧绷着每一根神经。我端坐于电脑前，屏幕上显示着 AI 刚刚生成的第七版方案。两幅画面，跨越十余载光阴。那份紧绷感，如出一辙。唯有一处不同——高考的试卷，两个半小时后便有人收走；而我面前的这张，却无止境。是从何时起，我再也说不出“算了”或“交卷”的？记忆已模糊。往昔，“算了”宛如一扇自动闭合的门。方案写至三页，截止期限前无法再增更多内容——罢了，就此打住，先提交吧。那个“算了”并非懒惰，而是一道闸门，拦截了内心