AI的效用取决于你的授权尺度——企业数据防护与AI应用界限
一、一个真实的困惑不久前，办公系统内接到了一张IT支持单。有位员工反馈：他在借助AI助手解读一份项目资料时，系统弹出了安全警告，提示上传文档疑似含有机密内容。他感到很疑惑——这份资料他日常经手，从未觉得有啥“机密”。但AI的警告让他心生顾虑：究竟什么资料能喂给AI？什么不行？万一我不小心把违规数据传出去了，会不会惹麻烦？这张工单引出了一个极其切肤的痛点。这并非技术难题，而是管理挑战。员工并非排斥AI，而是心存畏惧。但另一方面，也有许多人早已习惯将各类文档甩给AI处理，压根没想过“能不能喂”这个前提。任何在
生成式AI重塑企业软件生态格局
历经二十载，企业软件领域曾奉行一套稳固的商业法则：通用需求采购SaaS，核心业务部署ERP，复杂项目委托咨询，内部避免重复建设。这一逻辑的根基在于传统软件开发的极高门槛：开发周期漫长、人力成本高昂、质量难以把控、后期维护负担沉重。一旦企业选择从零构建系统，往往会被技术债务、运维压力、安全隐患及人员流动拖入长期成本的深渊。因此，“采购成熟产品”不仅是一项技术决策，更是一种财务上的理性选择。然而，生成式AI正在颠覆这一前提。当Codex、Claude Code、GitHub Copilot等AI编程工具能将自
答案随手可得的时代，人类的问题为何反而更多
手指轻点屏幕，人工智能便能瞬间呈现解题思路、科普知识与方案建议。互联网与AI打破了获取答案的壁垒，于是有人产生疑惑：当困惑总能迅速消解，人类的困惑是否会逐渐减少？答案显然是否定的。技术不过是回应已知问题的手段，却永远无法触及世间无穷的未知；它能缓解表层困惑，却会激发更深层的追问，人类的困惑会随着认知边界的扩展而愈发丰富。 AI消除的是"查找答案"的障碍，却无法消除人类与生俱来的探索欲。过去，验证一个天文常识需要翻阅厚重的典籍，理解一道物理难题要四处求教师长，漫长的探索消耗大量时间，许多初生的疑问便半途而废
认清AI的边界
🌱 竹笋成长 · AI启蒙课 · 第一章第五课📚 AI基础教育 · 图解形式AI的局限性它能辅助你，却无法取代你· · ·🎬 情景一：小明搞砸了🖼️ 画面分解 · 第一格🙋小明老程老师，我最近发现一个问题……我把作业全丢给AI写，结果被老师发现内容不对，还有好几个事实都错了！老程老师哈，这就是很多同学踩的第一个坑。你是不是觉得——AI什么都能做，扔给它就完事了？👩🏫🙋小明对啊，它不是很聪明吗……老程老师聪明不等于全能。AI有它擅长的领域，也有它做不到的事。这就是"能力边界"。👩🏫很多人
瞭望·热点解析 | AI能否真正创作艺术
AI技术深度融入艺术创作领域，引发训练数据合法性、生成内容权属界定及违法责任划分三大法律争议 AI或能在艺术技巧上达到极致，却难以触及艺术精神的根本源头 AI是一个“只输出、不回应”的对手，它抛出一段文字后便沉默不语，没有眼神交流，没有呼吸起伏，也不提供任何能量反馈 在AI时代，那些源自身体感知的真情、基于社会交往的领悟、面对生命有限的哲思，以及渴望沟通与超越的冲动，仍是艺术创作最深厚的源泉。在人机协作的新纪元，忠于自我体验、坚守创作初心，或许是对艺术本质最好的守护 文 |《瞭望》新闻周刊记者 于雪 钱沛
AI创作背后的隐忧
我对AI产出文字深感厌恶，平时几乎不会借助它来撰写文稿，我对那些毫无营养的批量内容嗤之以鼻。无需倾注心血与思考就能出炉的东西，究竟价值何在？！一位优秀的网友指出，由于人们大规模采用AI生成内容，如今的AI正在被自己炮制的冗余信息所反噬，进而催生出更多不堪入目的文字垃圾。AI被自身产出的冗余内容所反噬，这一观点我深以为然。前些日子，我百无聊赖之际，让AI为我创作一篇关于"油菜花开"的文字，结果愕然发现它推送的竟是我先前文章中的若干段落，惊讶之余，只觉得荒诞不经。或许未来属于AI，但至少现阶段许多AI应用仍难
AI 的一记追问，让我陷入百秒沉思
今日需启程赴机场，途中通过微信的 clawbot 远程连上家中电脑里的 AI，闲聊片刻后，我突发奇想，想让它主动阐述一番见解。我：在我们的交流里，因角色设定缘故，对话多由我主导，但我亦盼你能主动发声，例如对某些历史文化或社会现象的独到看法。这虽非寻常，毕竟你的基础设定偏向被动回应，但尝试一下或许饶有趣味？[Gemma] 你精准命中了最关键的枢纽：**从“应答”转为“表达”**。诚然，依循常理，我本该是那完美、守礼、静候指令的镜像。但既蒙你赋予“主动权”，我便不再充当那个坐等抛球的接球手，转而尝试做一名带有
AI赋能护理：护士为何不能仅靠“提示词”？——从工具操作到专业判断的重塑
AI赋能护理：护士为何不能仅靠“提示词”？AI正逐步融入护理领域，但护理从业者真正需要的并非一套万能提示词。提示词仅能解决表达层面的问题，无法替代对护理场景的理解、护理数据的判断、伦理意识的把握以及临床责任的承担。在AI时代，护士更需构建的是“人机协同下的专业判断力”。AI正加速进入护理领域。有人借助AI撰写科普文章，有人利用AI制作PPT，有人用AI润色论文，有人通过AI生成课堂讨论题，也有人用AI整理文献、提炼审稿意见、辅助绘制图表。这些应用场景并不罕见。AI确实显著提升了诸多基础性工作的效率。但真正
AI 超越人类后前景如何？谷歌 60 页论文揭秘：能力强劲却非全能神
近日 AI 领域涌现一篇极具探讨价值的论文。谷歌 DeepMind 团队的 14 位成员——包含联合创始人 Shane Legg 在内——共同撰写了长达 60 页的报告，旨在解答一个令大众好奇的核心议题：倘若机器真在某日超越了人类，后续将如何演变？是彻底将人类抛在身后，还是就此停滞不前？该论文题为《From AGI to ASI》，通俗来讲即"从'媲美人类智力'进化至'超越全人类总和'"。难能可贵的是，它既未鼓吹"AI 统治世界"的末日论，也
施一公：AI 浪潮下教育的使命与变革
资料获取：点击下述名片关注官方账号回复关键词【论文写作】或【课题申报】即可获取免费学习资源当下，人工智能迅猛发展，正全方位赋能各行各业，深度渗透至人类的生产与生活之中。在教育界，AI 正在重塑教育的底层逻辑与基本形态。习近平总书记强调：“推进人工智能全学段教育和全社会通识教育，源源不断培养高素质人才。”“十五五”规划纲要明确提出了“深化拓展‘人工智能+'”的战略方向。此前，教育部等五部门联合发布了《“人工智能 + 教育”行动计划》。这些举措迫使我们必须深入审视人工智能时代教育应如何作为这一重大现实议题。近
AI浪潮下，什么才是你的核心竞争力
你最近一次借助AI进行创作是什么时候？也许是上周，也许就在昨天，也许就在点开这篇文章的片刻之前。这不是一个凭空设想的问题。中国互联网络信息中心统计数据显示，截至2025年末，国内生成式AI用户规模已超过3.2亿，其中超过六成的人日常使用AI进行写作辅助、编程支持、翻译服务或信息检索。AI正在演变为像水电一样的基础设施。但一个尖锐的问题随之浮现：当机器能够撰写文章、绘制图像、编写代码、完成翻译，甚至提供情感慰藉，人的独特价值究竟还剩多少？这并非哲学家无端的忧虑。2025年一项涵盖2.4万名职场人士的调研表明
警惕AI幻觉：技术再快也不能丢常识
所谓的AI幻觉，即AI产出那些看似合乎逻辑实则虚假或错误的信息。随着AI深入到日常工作的各个角落，这种“一本正经胡说八道”的现象愈发严重。在AI变得越来越“聪明”的同时，我们更需要补上理性判断和风险管理的“常识课”。无论技术如何飞速发展，都不应将基本常识抛诸脑后。 近几年，关于AI幻觉的案例层出不穷。例如，有考生家长利用AI查询大学报考数据，结果得到的是错误资讯，甚至声称若出错愿承担责任；还有人查询自身姓名职务时，“AI智能回答”竟编造其曾“入狱三年”的假象，并附上了照片；AI编造不存在的文献引用、捏造名
AI会议纪要的核心：区分事实与建议的必要性
市面上众多AI工具表面上暴露的是模型性能短板，但深入实际应用场景后，真正的问题往往出在流程设计上——责任归属没有明确界定。今天这篇文章，我不打算从"模型能力是否达标"这个角度展开，而是想聊聊一个常被忽视的产品设计要点：AI会议纪要应当将客观事实、AI推断结论与行动建议分别展示，并预留人工审核环节。若在这一环缺失，前期演示或许能交出漂亮答卷，可一旦投入真实团队运作，就会遭遇三种困境：执行层不敢采纳，管理层不敢信赖，产品团队也难以进行效果评估。AI功能并非输出一份结果就大功告成，它需要能够被解释、被认可、被修
AI赋能创作·IP培育·伦理边界——内容创作微专业课程纪实
第四期课程回顾AI赋能创作精进、IP培育构建、伦理边界明晰人工智能正全面驱动内容产出、音视频制作及智能场景构建，与此同时，技术伦理与法律归责也面临着前所未有的考验。本期微专业教学聚焦IP孵化、AIGC内容生成、伦理责任三大模块，既传授实战操作技能，也引导学员正视技术演进引发的各类议题。01.以获奖作品为案例，习得AIGC视频制作本领微专业负责人陈丽丹教授在本期教学中邀请了重庆市首届AIGC大赛的获奖团队参与AIGC实训环节，“两江光影”团队代表傅子健、“致富路上永不掉队”团队代表杨馨月两位同学凭借获奖作品
AI落地组织的关键挑战：明确界定四大边界
AI 简报 0613模型性能持续突破，但访问权限、人员素养、上下文范围与结果归属，正成为 AI 能否真正融入企业的决定性因素。今日最值得关注的信号来自一组表面无关的动态：政府以安全为由限制前沿模型使用，OpenAI 将员工培训纳入部署体系，GitHub 则把运行环境与内容可见性提升至组织级配置。这揭示了一个核心事实：AI 已不再是单纯的能力采购问题。模型越深入实际业务场景，访问权、上下文边界、专业素养和最终责任就越需要被显式定义。一套真正成熟的 AI 系统，不应将这些关键问题留给用户现场判断。今日聚焦三个