AI替岗后拿到26万：员工真算赢了吗？
0102组织与员工之间的信任裂缝，往往从员工看到的“反直觉”开始：公司口口声声谈人机协作，可员工体会到的却更像是人机对抗。如果公司反复强调“要你们学会用AI”，但AI上线后却把编制砍掉20%，剩下的人工作量变多、薪资却没有明显上调，员工当然会先算这笔账：效率提高了是好事，可在AI之后公司需要的人更少，那我被裁只是早晚的事；既然如此，我又凭什么主动去学？在AI替代带来的裁撤风险面前，仅靠口头宣导去扭转员工看法几乎不够，真正起作用的，必须是能落到细节里的制度安排。一个值得借鉴的做法：某研发团队引入AI编程工具
物理学家视角下的AI科学应用变革
图源：Unsplash / Andres Siimon摘要：本文提出，人工智能的飞跃，特别是大型语言模型的崛起，其核心意义并非仅仅在于自动化，而在于复杂信息和人类专业知识（know-how）的承载、复制与共享方式发生了根本性转变。从这一视角审视，AI for Science 之所以意义重大，是因为它有可能重塑的不仅是科研效率，还有科学协作、科学发现、科研出版和科研评价的整体生态。文章勾勒了 AI 从科研辅助工具向科研合作伙伴演进的路径，并探讨了 AI 如何可能彻底革新科研出版模式。同时，文章强调，若要 A