AI写材料越来越溜，体制内人更该留个心眼
最近，一份法院判决书在网上引发广泛讨论。全国首例AI代写"种草笔记"不正当竞争案——案件核心并不复杂：有人借助AI工具批量生成无线耳机体验笔记，发布者没有真实购买和使用相关产品，AI却凭借强大的语言模拟能力，编造出"地铁上开降噪简直是救命，通勤路上整个人都平静了"这类极具生活细节和真实质感的使用体验。很多同行把这当成互联网圈的一则八卦，但作为在材料老兵，看到这份判决时，我心里确实生出了一阵寒意。因为这份判决并不只是规范网络营销秩序，它也给每一个习惯在深夜借助大模型赶材料的体制内人，敲响了一记沉重警钟。面对
AI重塑产品管理：真正的洞察来自人情世故
最近重温 Ben Horowitz 的经典文章《好 PM / 差 PM》。这篇写于 2004 年的作品，已成为产品经理领域的必读文献。我通常每两三年重读一次，每次都有新的体会。这次读完，我停顿了片刻。并非因为文章内容过时，恰恰相反——许多观点在 AI 时代显得更加扎眼。Horowitz 强调的核心差异是：优秀的产品经理对结果负责，而平庸的产品经理对过程负责（或者说，对"看起来很忙"负责）。这一区别在今天依然适用，但其内涵已经发生了变化。AI 将这条分界线变得清晰可见。过去，许多产品经理的日
机器人"土办法"启示：普惠金融风控的破局关键
睡前刷到一篇关于机器人训练的推文，让我陷入沉思。文中配图显示：印度某工厂的流水线上，工人们头戴摄像头专注作业。系统无声记录——手臂如何伸展，手腕怎样转动，物品掉落如何补救，双手如何协作。这种方式看似简单笨拙，却揭示了一个真相：技术要解决现实问题，就必须深入现场。大模型能网上阅读海量文本，机器人却不行。机器人要学的是动作、抓取、触碰，应对复杂现场。但这些数据采集成本高昂、缓慢、混乱且不稳定。自建机器人采集队太贵，远程教学又费钱。于是有公司另辟蹊径——借用真人的身体、双手和第一视角，去感知真实世界的边界。近期