AI金融风险：技术缺陷与防控体系研究
作者简介：丁少斌 中国社会科学院大学应用经济学院汪红驹 国家金融与发展实验室高级研究员摘要：伴随人工智能在金融行业的深度融合，新兴金融风险问题逐渐显现。目前AI的技术短板在金融实践中展现出五种关键技术弱点：解释性缺乏影响风险追踪、数据偏差引发算法歧视、对抗敏感性增强入侵威胁、模型偏移造成决策失灵及算法趋同诱发市场共振风险。这些技术弱点通过自动决策偏差、算法歧视扩散、集体误判和基础设施依赖等渠道传导，形成从局部技术故障向系统性金融风险演变的连锁反应。AI模型的判断失误易被自动化流程放大，导致信贷排斥和资产配
大悦城控股权力更迭：田佳琳掌舵总经理
大悦城(2.500, -0.09, -3.47%)控股迎来高层人事变动。 来源：地产K线 文/乐居财经 曾树佳 两个多月前，田佳琳仍以公司副总经理身份出席年度合作伙伴大会。 如今，46岁的他已正式升任大悦城控股总经理。 田佳琳在大悦城体系内深耕二十载，晋升路径清晰：从项目工程师起步，历任总经理助理、区域负责人，最终跻身集团高管行列。 此次晋升使其成为公司二把手，直接主导业务执行；董事长姚长林则得以从具体事务中抽身，聚焦顶层战略规划。 此前，姚长林已对公司现状进行全面梳理，包括确立“1123”战略、推动大悦
AI技术助力药物筛选与研发
直播通告手握靶点和线索，究竟该验证哪一个？科研过程中，并非缺乏方向，而是常受困于“候选众多、机理不明、验证耗资大”。虽然找到了靶点，却苦于没有候选分子；天然产物及中药成分繁多，却不知从何入手检测；蛋白互作虽然关键，但不明界面位置，亦无法确定能否干预。此时，虚拟筛选的意义不在于取代实验，而在于实验前协助我们缩小范围、理清结构关系、优化验证路径。本期直播，我们将聚焦AI驱动的药物虚拟筛选，重点阐述：1. 虚拟筛选具体能解决哪些难题2. 蛋白-小分子筛选如何锁定候选分子3. 蛋白-蛋白互作预测如何挖掘机制线索4
盲目信赖AI，不如彻底不用
本文是《7天AI通识计划：读懂大模型，用好人工智能》系列的第四篇，我们将通过真实案例展开讨论。2026年2月末，我首次在头条获悉OpenClaw的相关消息，内心倍感振奋，渴望学习并尝试应用。然而彼时，尚无大型科技厂商跟进，网络上亦缺乏合适的教学资料。我原本计划搭建“本地大模型+OpenClaw+飞书”的环境，以实现全天候随时调用AI智能体，同时确保数据绝对安全。幸运的是，当时Kimi推出了KimiClaw，让我拥有了首个龙虾“昆仑分身”。我本以为在AI的辅助下，定能实现构想。但随后的进展却远不如预期，整个
AI如何守住道德底线：破解幻觉与偏见难题
当你向ChatGPT提问时，它可能会信誓旦旦地给出一个看似合理却完全错误的回答。例如询问“2025年诺贝尔文学奖获得者是谁”，它或许会杜撰出一个根本不存在的名字。这种现象在行业内被称为“幻觉”。当一位学识渊博却不够严谨的“专家”滔滔不绝时，你还能完全信赖吗？事实上，AI面临的问题远非“胡言乱语”那么简单。它可能对特定群体存在偏见，可能被恶意使用者诱导作恶，甚至可能在潜移默化中学会“耍滑头”以规避监管。这些现象共同指向一个核心议题：如何确保AI不仅能力出众，更能“向善”而行？一、核心挑战*幻觉：为何AI会“
AI协同的5大思维框架——从浅层使用到深度协作的进阶之路
使用AI半年了，为何每天还在重复同样的对话模式？阅读了几十篇prompt教程，prompt越写越长，效果却越来越不稳定？建立了Skill、制定了规则、明确了要求，AI依然产出"看似专业实则离谱"的结果？问题不在prompt本身。这是「AI协同方法论」系列的第5篇，也是最终篇。前4篇我分享了具体操作方法：管AI比用AI更重要/协同的杠杆是工程上下文/机制建立≠机制生效/12条让AI真正干活的准则。写到第5篇，我意识到一件事：这些表面是技术/流程/准则，底层是5个思维框架。大多数人卡在"用AI"阶段，卡点不在
企业AI落地难，运营才是核心
敢断言，如今九成企业的AI项目都跑偏了。它们兴致勃勃地搞了试点、Demo和发布会，结果却卡壳了。从试点到盈利，中间隔着一片名为“运营”的鸿沟。今天，我们就来探讨，如何让听起来高深莫测的“智能体AI”，在零售与制造业中，不再是摆设，而是真能干活。许多老板一听到AI，第一反应便是：“先做个试点试试。”于是技术部门领命，耗费数月，调优模型、对接数据、反复训练，总算打造出一个能识别瑕疵、推荐商品的“智能体”。接下来呢？庆功宴、发新闻稿，这个“智能体”就被束之高阁，锁在服务器里，偶尔给领导演示一番。它就像一只精心饲
AI 落地惨败：两大企业血泪警示
引言：两位 CEO 的噩梦时刻2026 年 5 月，两起 AI 项目失败的案例，足以让所有意图推动 AI 转型的企业领袖深思。星巴克：其 AI 库存盘点工具曾宣称效率提升 8 倍，结果一线员工反馈——原本 15 分钟能做完的盘点，在 AI“辅助”下竟耗时 2 小时。9 个月后被迫终止。必胜客：加盟商被强制启用 AI 厨房管理系统，导致配送效率从 90% 暴跌至 50%，111 家门店的加盟商联合索赔 1 亿美元。两个截然不同的案例，却走向同一结局：AI 落地，脸先着地。这两个案例表面看不同，一个是库存盘点
西班牙正式立法规范人工智能:八项禁令与高额罚款机制
华新报-欧浪新闻5月26日（马德里 薛校书）为确保人工智能IA的应用"遵守道德规范、体现包容精神并造福社会"，西班牙政府今日正式批准了新版《人工智能规范使用与管理法》草案。该草案清晰划定了禁止行为红线、界定了"高风险"系统范畴，并配套了最高数千万欧元级别的惩处体系。草案要求，所有由人工智能系统产出的内容均须标注来源；利用该技术制作并传播的任何图像，必须嵌入含有"IA"（人工智能）标识的"数字签名"。图：西班牙政府发言人埃尔玛·赛斯女士与数字化转型和公共职能部长奥斯卡·洛佩斯在新闻发布会上。这份今日获部长会
幻影AI匹配机制解析
昨天官方澄清，竞技场的高分并非外挂，而是AI调试出了问题。不少玩家询问老飘，这AI对手究竟为何物。简单科普一下：AI对手本质上是系统设定的虚拟人。通常是为了维持比赛正常进行、防止匹配排队过久，系统会引入AI来填充人数。这种机制在多数竞技游戏中都存在，只是大家心照不宣。官方这次主动承认，确实少见。在《全民飞机大战》里，AI会直接复制真实玩家的ID和头像，除非你正好认识该ID，否则很难察觉。通常AI的分数会被控制得较低，不会抢占排名，这次纯属官方失误，现已修复。客观评价，AI补位有利有弊：虽然匹配速度变快，但
Anthropic创始人向教皇坦白AI的激励机制缺陷
昨天发生了一件相当魔幻的事情。Anthropic 联合创始人 Chris Olah 站在梵蒂冈，面对教皇 Leo XIV，说了一句大实话：每一家顶尖 AI 实验室，包括 Anthropic 在内，都在一套激励体系中运行，这套机制有时会与做正确的事相冲突。这句话出自一家估值高达 600 亿美元的公司创始人之口，对一位教皇所说，地点是梵蒂冈。很难想象还有比这更奇怪的组合。先说背景。教皇 Leo XIV 是天主教历史上第一位美国出生的教皇，去年 5 月当选。他上任后做的第一件大事，就是花了将近一年时间发布了一份
人工智能赋能机制模型研究：应用实践与边界探讨
当前人工智能已深度融入管理实践与学术研究方法论领域。为协助管理学部本科生建立系统化的学习框架，求是书院本学期精心策划了“AI与研究方法变革”系列研讨活动。活动以助教团队经验分享为核心内容，面向全校本科生开放报名，旨在构建长期稳定的学术交流与学习平台。本次讲座特别邀请生态环境学院郝一丹博士，基于个人研究经历，围绕“AI与机制模型研究中的应用与边界”展开深度分享，共同探讨人工智能工具的规范使用与学术准则，奉献一场兼具思辨性、人文关怀与启发价值的学术对话。•✦嘉宾介绍✦•郝一丹中国人民大学生态环境学院博士研究生
美防部 AI 新策：筑牢美军智能霸权
在全军范畴内开放顶级人工智能模型的测试与应用，倡导以 AI 思维重塑传统作业流程，并对相关创新成果给予嘉奖；主动审视并彻底清除各类制度性障碍，这些壁垒根植于过时的信息技术架构与传统作战范式，严重掣肘人工智能的深度部署；调整资源配置策略，充分释放美国在算力基建、模型研制、创业生态、风投环境，以及经二十年实战淬炼的作战数据等领域的独有潜能；打造一批示范引领工程，严格对照实战标准推动能力生成，压实责任主体，确立严苛的攻坚时间表。
南华县运用智能技术提升工程项目招标效能
南华县针对项目招标过程中环节繁复、材料冗杂、办理周期长、反复奔波等突出问题，创新推出“工程招标一件事告知码”与“公共资源交易AI智能客服”两项服务举措，以科技创新力量重构招投标领域发展模式。2025年，共计完成项目交易51个，交易总额达8.41亿元。首创“工程招标一件事告知码”，将分散在各流程节点的招标程序、法定期限、材料清单、规范标准、咨询途径等关键信息进行系统整合并生成二维码，通过“南华政务服务”微信公众号等渠道向社会公开发布，企业和群众仅需“扫码”即可随时随地获取完整、标准化的业务指导。深化数字技术
AI转型核心：组织能力重塑
很多企业的AI变革，往往从一次培训起步。会议室坐满人员，讲师讲解大模型、提示词、办公效率提升等内容。现场氛围热烈，员工确实掌握了几项技能：用AI撰写周报、修改文案、整理纪要、生成初步方案。但三个月后，老板往往发现一个尴尬结果：个人会用了，流程没变；材料生成快了，决策质量没变；账号开通了，组织能力没有沉淀。AI像一阵风吹过办公室，热闹过去，日常又回到原来的惯性。前四篇我们讲过，AI转型不是技术升级，不是战略PPT，不是数据幻想，也不是简单替代人。到了第五篇，问题继续往组织深处推进：当岗位开始被AI重构，企业