AI何时才算可信？新手父母险些酿祸
#新手家长轻信豆包AI喂奶建议，婴儿险遭危险：AI究竟何时能信赖？一则新闻令我反复研读。初为父母者询问豆包“婴儿单次喂奶量应为多少”，豆包答复“60毫升即可”。家长照此执行，孩子随即出现异常。豆包官方回应称：AI生成内容需谨慎参考。此言无异于未言。我无意在此指责豆包。因GPT曾出错，Claude亦曾失误，所有大型模型均在医疗、法律等高风险领域遭遇滑铁卢。症结不在于何种工具更可靠，而在于不少人将AI视作“不会犯错的神明”。我也曾误入歧途。去年即2025年，我协助天津充电桩客户制定方案，委托AI查询某款充电桩
AI正在悄悄侵蚀人类思维能力
AI正以一种几乎毫无阻碍的姿态渗透进每个人的工作流程。撰写文档、制定方案、修改代码、生成汇报，甚至替你进行思维活动，它都在全方位“接管”。效率的提升确实客观存在，但另一面也愈发明显：人们正以极低的心智成本，将思考这项任务外包出去。这恰恰是其最危险之处。传统概念里的“成瘾”，通常需要一个清晰的刺激源，像酒精、游戏、短视频之类，它们制造即时反馈，使人沉迷。而AI更为隐蔽，它并非让你“愉悦”，而是让你“省力”。省力本身是合理需求，但问题在于，当省力演变为默认模式，思考便会逐渐沦为可替换的选项。你不再需要完整搭建
别让AI替你长脑子
不少人翻到《Your Brain on ChatGPT》这篇文章时，第一反应就是一句话：完了，AI 会让人越来越不聪明。但这种解读有点太浅。论文真正想提醒我们的，并不是“少用 ChatGPT”，而是：当你把本该由自己完成的理解、梳理、判断与表达，一整套长期外交给 AI，认知层面的欠账就会不断累积。我觉得这里需要先分清两件事：第一，执行外包。 比如整理资料、改写句子、补充信息、把结构压缩得更紧凑。第二，思考外包。 比如让它先给观点、把判断交出去、确定框架，最后连“这是不是我真正想说的”也不再自我核对。前者的
AI提效背后的隐忧
AI提升效率已是公认事实：全球企业对AI的投入高达300至400亿美元，中国已有超过89.84%的企业部署了AI，中小企业年使用率也从39%攀升至55%。编程效率增长超55%，重复性工作耗时缩减70%；在Cursor工具中，35%的代码是由AI自动提交的。政务AI在撰写公文时效率提升45%，审核时间缩短60%；兴业数产的AI助手则提升了40%以上的工作效率。利用大语言模型的科学家，其论文发表数量增加了约三分之一。然而现实情况却令人担忧：MIT NANDA的研究表明：95%的企业尚未获得可衡量的财务回报，个
AI使用越多，能力越弱？Anthropic研究揭示真相
AI用得越多，能力越弱？Anthropic的这项研究让我感到不安。2026年2月，Anthropic的研究员Judy Shen和Alex Tamkin发布了一篇论文（arXiv: 2601.20245），专门探讨了AI辅助对技能形成的影响。Anthropic是开发Claude的公司——这意味着这是AI行业顶尖企业之一，正在深入研究“使用AI是否会使人退化”。实验设计严谨，采用随机对照实验：• 让一批开发者学习一个从未接触过的Python异步库 • 模拟实际工作环境：边做任务边学新技能 • 测量两项指标：完