AI 成本反超人工？虚构案例致律师翻车
近日来，人工智能领域的风气似乎有些微妙变化。此前大家热议的尽是 Google 发布新模型、Karpathy 跳槽这类重磅消息。然而如今风向骤转——众人开始精算起账本。算什么呢？无非是 AI 究竟物不物有所值？到底可不可靠？几则消息凑到了一块，咱们不妨逐一拆解。首先分享一个或许令你意外的发现。Microsoft 近期内部核算后发现——启用 AI 干活，成本竟高于雇佣真人。确实昂贵。没错，并非 AI 过于廉价导致人类失业，反倒是 AI 太过高昂令企业难以负荷。《财富》杂志对此进行了报道。Microsoft 察
AI为何总胡说八道？从餐厅预约到法律判例
2026年5月，镇江一位网友拿着豆包生成的“预订凭证”去吃饭，结果被服务员拒绝：“你找豆包订的？那你找豆包去啊。”此事引发热议，但这只是冰山一角。今天我们来探讨：AI为何总在撒谎？一、经典案例：那些AI出错的时刻2026年5月，镇江网友想订“永安鱼庄”，懒得打电话，直接问豆包。豆包发来一张“预订凭证”，看起来挺正规——餐厅名、时间、人数，全都有。网友拿着手机去店里，服务员看后说：“你找豆包预约，那你找豆包啊。”后来豆包客服解释：豆包没有餐厅预订功能，但“可能会提供一些不真实、不准确的信息，这些是AI随机生
AI核心概念通俗解读
点击蓝字 关注我们本文不旨在深度剖析所有术语，唯一目标是：助你建立对 AI 的基础认知。多数人眼中的 AI，是一个能聊天、写代码、绘图及总结的黑盒。但若稍作拆解，AI 通常包含以下要素：首先谈谈最核心的概念：模型。你常听到的 GPT、Claude、Gemini、Qwen、DeepSeek，指的都是模型或其家族。它能依据输入信息，产出对应内容。你提一个问题，它便给出解答。你给一段代码，它可补全代码。你给一张图片，它能描述画面。你可能常见到此类表述：这里的 B 通常代表 billion，即十亿。7B 大约指
构建AI可信交互体系，解决信息准确性问题
AI在与用户交流时，常以「我用最直白、最靠谱的话跟你说」这样的方式沟通，但其实质却常常是「AI生成内容，仅供参考」。 AI如此表现，会带来什么问题？ 当用户为解决具体问题而使用AI时，若AI在技术上无法消除幻觉，它可能在用户不知情时出错，导致用户在使用中逐渐偏离原定目标。 AI的这种表现，让用户在使用过程中逐渐失去信任。 要让AI获得用户的信任，需要构建一套可信的交互系统。 但技术上，AI无法准确预测自己会在何时出错。 经过查阅资料，我发现有两个参数与内容的对错呈正相关。虽然AI无法判断对错，但可以像天气
AI提效的真正障碍：不是技术问题，是管理认知问题
当前团队探讨AI编程时，最普遍的顾虑包括：这些顾虑确实值得关注。但在实际的团队环境中，比AI幻觉更值得警惕的往往是另一种现象：不提供工具预算，不搭建基础设施，不给予试错余地，不优化协作流程，不补充业务背景，却期望交付效率瞬间翻倍。这不是真正的AI转型。这是管理认知偏差。相当多的人对AI的认知还停留在一个过于简化的逻辑：实际情况远比这复杂。AI能够提升代码编写的吞吐量，但软件开发远不止编码这一环。一项功能从需求提出到最终上线，至少涉及：AI主要加速的是中间部分。首尾的上下文理解、验证测试、治理规范、协作环节
AI浪潮席卷而来,54个核心术语你了解多少?
本术语表旨在帮助读者迅速掌握 AI 产品的常见概念。它并非技术手册，而是专为产品经理、业务负责人及 AI 学习者打造的解释性文档。每个术语都力求解答三个核心问题：它的定义是什么；对产品有何价值；产品经理需关注哪些要点。大模型指经过海量数据训练，具备理解和生成文本、代码、图片、语音等内容能力的 AI 基础架构。产品价值：它并非单一产品，而是众多 AI 产品的技术根基。产品经理需关注：大模型存在能力局限，可能产生幻觉、丢失上下文记忆，且受成本和响应延迟制约。LLM 即 Large Language Model
AI承诺退款引争议，用户怒而起诉字节跳动
今年5月，石家庄的李先生因机票退票问题与AI助手'豆包'产生纠纷，最终将事件推向了法律程序。原本只是想退机票，结果却演变成一场人机之间的法律风波。若非处在AI热度高涨的当下，这起因AI引发的争议，恐怕没人会相信真的会发生。事情的起因看似简单。李先生计划去重庆旅游，因时间紧迫，他没有联系客服退票，而是直接向AI助手'豆包'求助。机器人回应说退票手续费仅为5%，他据此计算损失不大，便同意退票。然而，平台最终却扣了他600元，相当于票价的40%。愤怒的李先生再次联系豆包，列出账单质问，AI助手立即变得'有人情味
场外衍生品市场AI应用的风险治理与完善路径
编者按：为深入学习贯彻党的二十届四中全会精神，更好服务“十五五”发展目标和金融强国建设，促进衍生品业务稳步发展，中证报价投教基地推出“风险管理工具系列”专题，聚焦场外衍生品在提供适配长期投资的风险管理工具、服务实体经济发展中的功能作用，展现其在助力经济社会高质量发展中的实践路径与创新成果。作者：广发证券股份有限公司股权衍生品业务部和稽核部课题组本文基于人工智能在场外衍生品领域的应用实践，系统分析了AI技术在模型可靠性、策略趋同、黑箱问题、数据隐私、大模型特有安全风险等方面带来的新挑战，并提出相应的风险应对
AI订座失准、百度AI侵权败诉:AI虽非万能,影响力却已成现实
近期，有两起事件同时引发广泛关注。第一起：某用户通过智能助手“预约”餐厅，到店后却被告知“找那个助手去”。用户向智能助手咨询订餐，助手回复“到店报18:30两位，已预留座位”，用户信以为真，到店后却没有座位。店员一句话将责任推给AI：“是那个助手预约的，找它去。”第二起：某AI搜索平台回答“某律师判几年”时，自动编造“爆炸罪判刑三年”，法院判定侵权成立。AI生成虚假信息，配上律师照片，传播超过48小时。
AI退票误导致损，豆包承诺赔偿却爽约，谁来买单？
★ 点击头像，关注我们永不迷路 ★近日，有用户在社交网络爆料，因行程调整，打算退掉石家庄飞重庆的机票。因怕扣费太多，便向 AI 助手“豆包”询问退票规定。豆包当时信誓旦旦保证，退票只收5%的手续费。因为太信 AI，用户没去航空公司官网核实，直接按指令退票。结果大失所望，实际扣了40%的手续费，比豆包说的5%高出很多，直接让用户亏了600块钱。发现被骗后，用户找豆包理论。面对指责，豆包答应负责到底，并立下军令状：如果约定时间没追回钱，就自己赔用户600元。甚至还发了一份所谓的“赔付承诺书”。可到了约定赔付日
AI时代人类面临的认知困境
今天是葉子日更第858天。哈喽，我是葉子。先在 520 祝有对象的大家玩的愉快，没对象的要继续努力了。今天让我感到开心的是这两句话：会就是会，不会就是不会，约会是什么意思？下面回复：信就是信，不信就是不信，微信是什么意思？这也是我最热爱人类的原因。人类总能在任何时候，找到适当的快乐。当然这也源于智人能成为地球唯一人类的优点：相信虚构的能力。不过，我也由此看到了在 AI 发展现阶段的人类，遭遇到的一个巨大问题。AI 除了自己会产生幻觉，还让人类也产生了幻觉。我最近刷短视频，或者看网络上的文章，经常在评论区看
AI热潮下的信任危机：当豆包们开始‘背刺’用户
真新镇小茂 | 文事先声明：这篇文章从人类的主观视角出发，充满主观臆测和身边统计学，只会以最不客观、最不直白、最不通透、最不利落、最不干脆、最不一针见血、最不开门见山、最不单刀直入……的方式来告诉你，非常遗憾。今天来聊聊AI的话题吧，很多现象我已经观察了很久，实在是不吐不快，正好借着最近豆包的一个抽象新闻展开聊聊。我觉得这故事的节目效果堪比赵本山的《卖拐》系列，生动幽默地展现了一个最信任AI的人，是如何被AI给一步步忽悠瘸的。事情要从一位网友李先生，和五一期间的几张机票说起。4月底的时候，李先生筹划着从石
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
数据质量决定AI成败
当银行还在比拼模型参数规模时，真正的决胜点已悄然转移——数据治理，才是AI时代的“弹药库”。2025年，DeepSeek开源，训练成本压缩至闭源模型的1/20。三十余家银行迅速接入，其中六成是中小银行。舆论欢呼“技术平权”——小银行终于不必重金投入也能玩转AI。但先别急着庆贺。招商银行科技支出129亿元，占营收4.31%；工行数据湖汇聚9.4万张表，AI数字员工相当于5.5万人的工作量。反观中小银行，科技投入普遍低于营收1%，七成机构技术人员占比不足5%。开源模型降价了，但数据的“门票”并未降低。中小银行
AI道歉≠AI负责：合同翻车教会我的事
最近接了个合同比对的项目。十几份客户修改过的合同，需要跟原合同逐份对照，标注出修改数量、金额和重要条款。任务不难，我把脱敏后的文件丢给 DeepSeek v4 Flash，它很快输出了一份 HTML 对比汇总表——逐项核查、格式规整、条理分明。我检查了前 3 份，没问题，就放心了。第二天偶然复查，吓了一大跳。剩余几份合同中部分合同的数量、金额明显有偏差。我手动核对原始数据，原始数据本身没问题——是AI在对比环节出了错。我质问 AI。它随即承认错误：「我搞混了，011 和 012 两个文件都出现了 28,6