单靠AI忽视ESG，企业难破周期瓶颈
今年初，伴随“龙虾”热潮兴起，智能体时代正式开启新篇章。此前还在探讨“AI能否落地”的企业，如今均已将“如何运用数字员工降本增效”列为首要任务。随着AI重塑各企业的运营模式与成本架构，市场对可持续发展的认知也在不断演进。作为评估企业可持续能力的关键标尺，ESG（环境、社会及治理）已获广泛瞩目。当下，它正与AI形成愈发紧密的融合。AI与ESG均将成为企业穿越经济周期的核心驱动力。在此背景下，《财经天下》携手MSC咨询联合策划并主办了一场以“AI+ESG，构筑穿越周期的护城河”为主题的私享会。众多知名企业及科
AI滥用引发数据泄露危机
朋友们，你平时工作有没有用AI帮忙？说实话，现在谁还没用过AI写周报、做PPT、整理会议记录呢？效率确实高，一键搞定的事儿，省出来的时间摸个鱼、喝杯咖啡，美滋滋。但最近一件事儿上了热搜，把不少人都看傻了——有人用AI整理会议记录，结果把公司机密给泄了出去。这事儿说来也巧。一位员工图省事，把会议录音直接扔进AI工具让整理成纪要。结果AI不仅整理得明明白白，还把录音里的敏感信息、商业计划、客户数据一并上传到了云端。你猜怎么着？这些数据被存到了国外的服务器上。真要追究起来，轻则公司名誉受损，重则面临合规处罚，饭
从语言智能迈向多感认知：AI演进中的法律新挑战
人工智能的演进正由“语言模型”迈向“具身智能”的时代。当机器开始通过传感器模拟人类的触觉、嗅觉与空间感知能力，并具备自主决策能力时，传统“数据黑箱”将转变为“物理责任黑洞”。对AI法律从业者而言，这不仅是一次技术飞跃，更是数据主权与人身安全的全新防线。当AI从“会说话”进化为“能感知”——借助触觉、嗅觉、视觉等多模态传感器与现实世界深度交互时，法律合规的焦点正从“数据黑箱”转向“物理世界的责任盲区”。具身智能的“黑箱”属性使得其决策过程难以完全解释和预测，即便是系统设计者也难以完全掌控其所有行为。这带来了
AI法律研究第36篇：物理智能体迈入现实世界的合规难题
AI的演进正由“数字空间”转向“实体世界”。当自主智能体开始认知地理信息、环境参数并实施物理操作时，法律合规的范畴也从数据隐私延伸至实体安全。AI律师必须应对这一从“比特”到“原子”的范式转变。“比特世界”是信息化概念，与我们现实生活的“原子世界”形成对照。简而言之：原子世界= 我们可视可触的物理实体（桌椅、房屋、人体）比特世界= 由“0”和“1”构成的数字信息空间（电脑文档、网络视频、手机应用）。将“比特世界”比作《黑客帝国》中由代码构建的虚拟空间——万物皆为数字信号。而“原子世界”则是电影中“真实世界
AI无人机重塑战场格局：军事智能化的道德边界探讨
当人工智能开始决定攻击目标时，传统战争准则已难以应对。BBC Verify最新调查揭示，乌克兰军队在俄乌冲突中广泛运用AI辅助无人机系统，专门针对俄军后勤车辆进行侦察与打击。这标志着迄今为止最大规模的AI军事实战部署，也印证了战争AI化的现实进程。示意图（配图与文章内容无关）01 战场上的AI职能解析据BBC报道，乌克兰采用的AI无人机并非全自主作战，主要执行"目标识别+辅助锁定"功能。无人机利用视觉识别技术实时辨别目标性质（载具、人员、设备），并将分析结果传输给操作员，最终攻击决策仍由人
AI 硬件巨头重塑“时代红利”：社会责任与模式革新探析
摘要：当下 AI 行业显现出失衡的繁荣景象：上游核心硬件厂商攫取了庞大的“时代红利”，而下游应用端却受困于高昂的算力成本，盈利举步维艰，终端市场的有效需求亦显匮乏。利润过度堆积于上游环节，导致商业闭环面临断裂危机，这一底层逻辑与上世纪 90 年代的互联网泡沫有着惊人的相似之处。本报告基于利益相关者及可持续发展理论框架，论证了 AI 核心硬件商不仅具备能力，更负有义务通过践行社会责任，实现“时代红利”的普惠性再分配。报告提出了四条实施路径：内部利益的公平共享、针对下游生态的战略性让利、利用技术专长解决社会痛
中际旭创发布官方声明：网络流传"董事长演讲稿"系恶意编造 已着手依法维权
29日，光通信领域知名企业中际旭创(1161.160, -36.83, -3.07%)股份有限公司（以下简称中际旭创）正式对外发布严正声明，全文内容如下： 针对近期部分网络平台、自媒体账号及社交媒体中广泛传播的一篇题为《中际旭创董事长2026光互联论坛（5.28 上海）演讲全文》的文章及其相关内容，中际旭创股份有限公司（以下简称"公司"）秉持严谨、负责任的态度，经全面核查后正式声明如下： 第一．公司对所谓的"2026光互联论坛（5.28上海）"活动毫不知情，公司从未收到或了解到任何与此名称相关的活动信息。
人工智能立法研究文献汇编 | 专题推荐
人工智能立法研究专题第一期议题聚焦：人工智能风险治理与发展安全的统筹兼顾部分学术导师：周汉华 中国法学会网络与信息法研究会常务副会长兼秘书长、同济大学法学院特聘教授赵 鹏 中国政法大学法治政府研究院院长、教授周 辉 中国社科院法学研究所网络与信息法研究室副主任（主持工作）、副研究员丁晓东 中国人民大学法学院副院长、教授张吉豫 中国人民大学未来法治研究院执行院长、教授活动日期：2026年6月3日晚7-9点线下地点：中国人民大学明德法学楼601线上参与：腾讯会议 会议号：606-6993-9120人工智能技术
人大法学院发布人工智能立法学术纲要：聚焦前沿难题
中国人民大学法学院人工智能法研究小组发布《人工智能立法学术纲要》一、前言人工智能技术正以前所未有的速度迭代演进，深刻改变着人类生产生活方式与社会经济发展格局。与此同时，人工智能的快速发展也带来了一系列不容忽视的风险与挑战，人工智能治理已成为世界各国共同面临的时代课题，加快推进人工智能法治建设刻不容缓。习近平总书记高度重视人工智能治理与法治建设，强调“要把握人工智能发展趋势和规律，加紧制定完善相关法律法规、政策制度、应用规范、伦理准则，构建技术监测、风险预警、应急响应体系”。 2026 年政府工作报告提出“
警惕AI幻觉：别把胡说当笑谈
所谓AI幻觉，指的是AI产出看似真实合理却纯属虚构或错误的信息。随着AI深入生活与工作的各个角落，其“一本正经胡说八道”的幻觉问题愈发突出。当AI日益“全能”，我们更需补上理性认知与风险规范的“常识课”。技术跑得再快，也不能将常识抛在身后。近年来，类似AI幻觉的事件层出不穷。例如，有考生家长利用AI平台查询高校报考资讯，AI却生成不实信息，甚至承诺若出错将赔偿；有人在搜索自己姓名与职务时，“AI智能回答”竟捏造其曾“被判三年有期徒刑”的虚假内容，还配上照片；AI编造不存在的论文引用、虚构名人信息等情况，更
责任不能外包给AI
眼下AI落地最卡脖子的环节，并非技术瓶颈，而是责任归属的制度空白。数千万级别的AI项目，甲方高层迟迟不敢拍板。顾虑的并非技术隐患，而是出了岔子谁来扛。方案汇报结束，会议室里的追问往往是"谁来签字"——全场鸦雀无声。这份沉默，与其解读为"无人能够负责"，倒不如说是"无人乐意负责"。AI纵有千般本事，终究只是工具。工具本身不会拍板，拍板的是人。一柄手术刀不会自行剖开患者胸膛，是外科大夫握着它划下去的。同理，一套AI模型不会自行决定投入千万启动一个项目，是人决定采纳它的结论、执行它的建议、摁下确认键的。然而，A
AI 渗透专业领域|2026.05.30|谁来为AI应用担责?
AI 资讯速递|信息平台 2026.05.29 官方发布；近 72 小时补充窗口：2026.05.27-2026.05.29今日的核心议题并非模型对话能力再度突破，而是 AI 融入更严谨的专业体系后，授权机制、评估标准与责任归属如何界定。近期官方动态呈现一条明确脉络：AI 正迈向风险更高、真实性更强、亟需明确责任界限的应用场景。生物防护、第三方检验、编程 Agent、设计转代码、搜索工具链、全球云服务及机器人技术等领域，共同将一个关键问题推至焦点：AI 不仅要具备执行能力，还需可被验证、可被约束、可被妥善
设计院如何利用AI？场景清单与边界界定指南
近期，众多设计院纷纷热议人工智能。究竟应该优先将AI部署在哪些领域？哪些环节能即刻实施？哪些仅能作为辅助？哪些需在限定环境中测试？哪些绝对禁止？AI生成的内容能否作为正式交付成果？项目负责人、专业主管及使用者应如何界定责任？若这些问题未厘清，设计院的AI落地极易陷入两极分化。一种走向是盲目“过热”。见AI能撰写文稿、归纳资料、构建方案框架，便误以为其能全自动完成方案设计、出图、审图及替代设计师。导致期望过高而落地受阻，一线员工反视其为“跟风炒作”和“形式主义”。另一种走向则是消极“过冷”。因顾虑数据泄露、
AI可以执行所有任务，但为何无法完全取代人类？
不想阅读文字，来看这里过去一段时间，关于AI的讨论持续升温。它既带来了效率提升，也引发了广泛焦虑：AI是否会取代大多数人的工作？不掌握AI的人，是否会在未来迅速被淘汰？当知识可以被快速生产、技能可以被模型提炼，人类真正需要保留和强化的能力究竟是什么？带着这些疑问，我集中观看了三场与AI相关的深度对话。访谈对象包括凯文·凯利、牛津博士兼南方科技大学教授马兆远，以及硅谷创投机构a16z的联合创始人Marc Andreessen和Ben Horowitz。这些受访者的背景各有侧重：有人长期追踪技术趋势，有人身处
医疗机构拥抱AI：理性看待，拒绝神化与盲从
随着人工智能（AI）在医疗行业的深度融入，从辅助诊断到手术机器人，从流程优化到患者服务，医疗机构正站在一个关键的抉择路口。抵制还是接纳？全有或全无？这些二元对立的答案显然已经过时。真正的智慧在于：理性。所谓理性，就是在狂热中保持清醒，在质疑中寻找价值，在风险中权衡得失。让我们从四个方面深入剖析这个复杂命题。想要理性应用 AI，首先要明确其能力范围。AI 并非万能药，但在特定领域有专长。以皮肤癌检测为例，谷歌 DeepMind 开发的 AI 系统在识别恶性黑色素瘤时，准确率高达 95%，甚至超过了 21 名