探索AI：100次尝试后，仅3件事值得做
上个月我耗费了整个周末，对市面上所有的AI写作软件进行了全面测试。这并非走马观花地浏览官网，而是每一个都注册试用，投入真实任务，逐一对比输出效果。结果如何呢？我原本周末要提交的方案，至今还没动笔。你们看，这就是我们这些AI狂热者最讽刺的现状——我们钻研工具的时间，竟然比实际使用的时间还要长。随后我仔细盘算了一下，过去半年里，我尝试了近百项AI应用。从方案策划、PPT制作到视频剪辑、代码编写、文档翻译、会议记录整理乃至周报生成……只要是能用AI的，我几乎全都试过了。但你若问我效率究竟提升了多少？我想了许久，
AI胡言乱语引纠纷，平台是否该担责？首例‘AI幻觉’案揭示真相
茶小二："这家律所是不是被吊销执照了"；ChatGPT："是的，2023年已被处罚"结果你拿去发朋友圈，反被对方起诉诽谤。你让国产大模型查"某三甲医院有没有这个罕见病科室"，它编出个详细地址让你白跑三百公里。最近有粉丝问我：AI生成虚假信息造成损失，能不能告平台？首例"AI幻觉"侵权案刚判完，答案可能和你以为的不一样。先还原一下杭州互联网法院刚审结的那起标志性案件（2025年梁某诉某科技公司）：小伙子用某生成式AI查高校报考信息，AI一本正经
算力堆不出灵魂：彭罗斯眼中的AI意识困境
今天看到一个颠覆认知的看法：大多数人的观点是：GPT是AGI的前奏，只要再发展十年算力，AI就能觉醒意识，进而演变成超级智能，最终统治人类……听起来确实让人担忧😱但诺贝尔物理学奖得主罗杰·彭罗斯（Roger Penrose）认为：这条路从基础上就走不通。先纠正一个普遍存在的认知偏差：我们目前连AI发展的首个阶段都尚未完成。第一阶段：ANI（弱人工智能）仅能在特定范围内执行任务，缺乏真正的理解与推理能力。当前所有的AI，包括GPT-5、Claude 3、Sora，都属于ANI。它们看起来很"全能"，实际上只
AI时代会计研究新方向
2026年5月16日，由武汉大学经济与管理学院与深圳希施玛数据科技有限公司共同主办的“人工智能时代的实证研究”系列讲座迎来了第五讲。本次讲座特邀哈尔滨工业大学（深圳）经济管理学院的吴璇教授，围绕“AI在会计实证研究中的新视角”这一主题，从AI作为工具、研究对象及存在的局限性三个角度出发，为线上师生带来了一场内容深刻、视野广阔的学术分享。讲座开始时，吴璇教授通过两个生动案例引入话题：一是英伟达CEO黄仁勋关于AI使用情况的一句引人思考的话；二是“一人公司”趋势下个体创业的新现象。这两个案例像一面镜子，反映出
AI强于制造，难敌创新与销售
点击关注[您的AI应用大全]AI擅长制造，却无法创新，更不懂销售在科技日新月异的时代，人工智能（AI）已成为推动社会前行的核心引擎。从工业生产到生活琐事，AI无处不在。然而，尽管AI在许多方面展现了强大实力，我们仍需清醒认识其短板。AI能高效完成生产任务，但在创新与销售这两大关键领域，它却显得捉襟见肘。这一现象值得深究，以便我们更透彻地理解AI的定位与人类的独特价值。一、AI在生产环节的卓越成效AI在生产环节的表现令人瞩目，它借助自动化与智能化手段，大幅提升了生产效率与品质。首先，AI能实现高度精准的自动
AI评审的真实瓶颈
过去数月，我高强度地运用AI处理各类工作。从最初的惊艳到如今的理性，经历了几次认知的转变。本文并非否定AI的能力，而是想如实记录实践中遇到的坑与观察，供同路人参考。结论先行：AI在评审领域的上限，远低于大众预期。很多人的第一直觉是——喂给AI的资料越丰富，它就越专业。于是我们疯狂往本地知识库塞入各类评审案例、行业标准、优秀范本，期待它像见多识广的老专家那样精准输出。但现实恰恰相反。当知识库规模膨胀到一定程度，我明显感觉到AI给出的评审意见变得“温吞”——并非不输出，而是锐度下降，标准模糊，判断趋于保守和中
别让AI答案蒙蔽了你的判断
在日常生活中，遇到那些张口闭口就是"豆包说"、"DeepSeek说"，把AI回答当作权威依据的人，我的态度很明确：这类人没法正常交流。根本原因在于，他们的回应方式类似于道听途说——就像一个门外汉听到你的问题后，随手搜索了几条信息，然后凭感觉给你一个答案。试想一下，这样的答案能有多少可信度？至少我们应该找个专业人士咨询一下吧。如何找到专业人士？方法很简单：限制AI的信息来源，并提出明确要求，进行多方验证。这样才能确保得到专业人士给出的合理答案。我举几个真实案例，你就明白了。有次朋友聚餐，一个刚踏入职场的小伙
人类不可替代：经济逻辑的深层解析
从经济学基本原理与核心逻辑看：AI永远无法替代人类 当前，人工智能技术日新月异，从机械化制造、智能计算到艺术创作、战略决策，AI正深入渗透社会生活的各个领域，“AI将取代人类”“人类将被机器淘汰”的说法不断扩散。但从社会运转、经济发展最根本的逻辑出发，我们能够明确得出结论：AI绝对不会取代人类，人类始终是世界的中心，AI始终是为人服务的工具，人类的不可替代性，根植于需求、劳动、经济循环的基本逻辑之中，牢不可破。所有社会生产、技术创新、商品供应，都围绕一个共同中心展开——人。人类是一切需求的发起者，是全部经
医药AI的认知困局：一场两百年前的翻版
我们面壁而坐，给影子起名字。直到有一个人转过头去——然后他再也没能回来。1832年的纽约。第一条所谓的铁路New York and Harlem Railroad。有铁轨，有车厢，看上去和今天的火车没差。区别在于——拉它的是马。即便蒸汽机1804年就上路了。当年的投资人和市议员集体觉得这条铁轨让马跑得稳一点就够了。蒸汽机这玩意儿他们听说过、也见过，但他们脑子里没有一个不需要马的交通系统长什么样这个概念。所以他们花了大钱铺了铁轨，然后栓上一匹马。这两年贵圈对AI的姿态，越看越觉得这是200年前的复刻版。各家
AI当道，翻车不断
眼下网络世界，AI已深入日常的各个角落。表面神通广大的AI，其实暗含许多令人啼笑皆非的漏洞。AI修图，总是精准踩雷。本想美化体型，反倒显露瑕疵；试图扩展背景，结果万物乱接。它仅识像素，不通世俗常理。AI交互，更是翻车重灾区。语音客服虽柔却无用，问答时胡言乱语。伪造文献、虚构楼盘，逻辑满是破绽。我们享用AI的高效便利，也需看清其短板。AI缺乏共情，唯余算法；缺乏判断，仅能生成。技术再智能，也难取代人的思维。理性应用，存一份辨别之意。此乃与AI共存的恰当之道。
AI也有不靠谱的时候
前几天刷到一个视频叫《别被AI骗了》。 讲的是这个五一假期，好多人被AI坑得够呛 有人按照AI的推荐去找餐厅，结果到那儿发现已经歇业两年了； 让AI推荐一个冷门的好去处，到了才发现是一片施工场地； …… 各种情况都有。说起被坑这事，我深有体会。 。 那天去十全街办事，想着顺路去趟农行，不知道附近有没有网点，就习惯性打开豆包问了一下。一看还挺近。 骑着电动车从葑门路西往东找过去。 找了一路没看见农行，想着豆包写得清清楚楚，可能是我自己没注意。 又折返回来，仔细看了一遍，还是没有。 这下确定真没有了，继续问：
人工智能 model 训练中合成数据的治理策略
目次一、问题的提出：AI 的未来是合成的？二、真实数据在 AI 模型训练中的局限与挑战三、合成数据在 AI 模型训练中的治理优势四、我国合成数据治理路径的制度构造结语一、问题的提出：AI 的未来是合成的？生成式 AI 飞速发展依赖于底层模型对大规模数据模式与结构的识别能力。过去十年间，AI 模型训练的数据参数已从最初的百万量级迅速扩展到十亿乃至百亿量级，模型性能的持续提升与迭代升级高度依赖于更大规模、更高质量的数据输入。可以认为，训练数据的有效供给已经成为 AI 发展的关键。然而，现实世界真实数据的获取与
AI的“权威”不可全信
中考临近，孩子母亲心急如焚，于是向某AI求助，希望评估各校自主招生难度。AI迅速回应，分析得头头是道，建议也十分明确，然而内容却错漏百出。首次咨询，它将自招物理化学的卷面总分搞错，实际为200分，它却说是240分，经我指出后，它立刻改正。第二次，它直接对比各校面试分数线得出结论（面试分数线并非卷面分数，而是位次分数），因结果荒谬，我提出质疑，它迅速反思并再次修正。第三次，它又将不同学校的位次分数横向对比，我严厉批评，它虽承认错误，但仍逻辑不清。最终，我直言其胡编乱造，它致歉并承认虚构数据、随意排序、错误计
当心AI泡沫濒临破灭
当人们都陷入即将被AI淘汰的恐慌，却难以负担试错损失之时，是否该扪心自问，这种模式真的可持续吗？那些芯片产业，那些前沿科技投入，还能持续大规模铺开吗？能源供给能否跟上人工智能的扩张步伐？人类为何笃定其必定能发展下去？我观摩过许多AI创作的视频，最严重的问题在于它们完全无法贴合实际场景，理解能力堪称薄弱！譬如前期影像一旦定型，后续剧情转折时，服装道具竟不会随情节推进而变化！整体显得杂乱无章！混淆是非的状况频频出现！更有许多根本性的缺陷无法克服！我坚信AI泡沫离破裂已不远矣！只是社会大众还被蒙蔽双眼！！！或许
AI自主创富：现实与炒作的距离
一、🔍 宣传与实际的"鸿沟"（差距） 1. 演示 ≠ 实际效能 - Devin案例：Cognition公司研发的Devin（"全球首个AI程序员"）确实获得了1.76亿美元B轮融资，估值高达20亿美元，客户涵盖Ramp、MongoDB等知名企业。 - 然而：拥有35年经验的软件工程师逐帧审视Devin的展示视频，发现其"先生成错误代码再自行修复"（自修自建），且处理的任务均为演示者预先筛选的，非随机应对。 - 实测情况：某开发团队与Devin协作一个月，在2