金融AI强监管落地，严控隐私红线告别野蛮生长
6月18日，国家金融监督管理总局正式发布《关于银行业保险业人工智能安全开发应用的指导意见》，这是国内首个针对银行、保险两大核心行业AI全生命周期的专项监管文件。随着AI大模型、智能风控等应用的全面普及，隐私泄露、决策失误、市场波动加剧等问题日益凸显，新政从机构治理、场景准入、数据安全、监管闭环四大维度立规矩，标志着金融领域人工智能无序试水、野蛮发展的阶段彻底终结。近年来金融业数字化转型加速，人工智能已从辅助工具转变为银行、保险业核心业务运转的底层支撑。从2026中国国际金融展的成果可见，国内各大银行均已完
智能安全防护探讨
点击上方蓝字谈思实验室获取更多汽车网络安全资讯本文综合考虑智能技术在模型、数据、承载系统上对安全性的要求，我们用保密性、完整性、鲁棒性、隐私性来定义智能技术的安全模型，并且给出了智能安全目前面临的三大威胁：智能模型安全性问题、智能数据与隐私安全性问题，智能系统安全性问题。针对不同的安全威胁，提出了不同防御方法，包括数据投毒攻击、对抗样本攻击、数据隐私威胁。但在实际场景中， 智能系统遇到的威胁往往十分复杂，仅靠单一的防御技术无法有效抵御实际威胁。因此本文总结国内大厂采用的智能安全解决方案，然后再从这些方案中
AI十事|美为AI电力开绿灯,G7密谋对华设限
端午安康。今日的人工智能领域，一面是美方不惜打破常规为AI供电亮绿灯，另一面则是科技巨头在G7宴席上密谋对华设限——这两条线索交织，宣告AI角逐已迈入“不择手段”的时期。国内同样波澜起伏：银行信贷不再由AI独自定夺，本土AI芯片商试水家用电脑市场，甚至有个AI雇员静悄悄地揽入两千万美元营收。1｜G7宴席上，AI巨头筹谋将中国拒之门外6月17日，在G7峰会的闭门午餐会上，Anthropic掌门Dario Amodei与Google DeepMind负责人Demis Hassabis联合建言：构建由美国牵头的
智能支付赛道加速冲刺,安全性成决胜关键
6月16日，支付宝发布全平台AI（人工智能）升级版本"阿宝"，用户只需在首页向右滑动即可唤起对话界面，通过一句话指令即可完成点餐、缴费、出行等数万种服务，所有涉及资金流转的操作均需本人验证授权。仅隔一日，微信支付推出"AI专属卡"功能，将AI消费限制在一张与主账户完全分离的虚拟卡片中，每笔交易都要求用户在移动端输入密码确认。短短两天内，两大支付巨头先后亮出AI支付王牌，争夺的核心正是AI时代用户与服务之间的首要入口位置。各方都想在AI支付赛道抢占先机。支付宝的"阿宝"致力于打破传统应用的层级菜单模式，用A
3-6岁选AI学习机？奇多多四大核心优势揭秘
先说结论：AI学习机是否值得入手，关键看孩子年龄与家长的陪伴困境。适合购买的家庭：孩子3-6岁，正处于语言爆发与好奇心旺盛期；家长为双职工，白天难以全程高质量陪伴；孩子天天问‘为什么’，而家长精力与知识有限。不建议购买的家庭：孩子已读小学高年级，主要需求是刷题与系统网课；家庭有充足高质量亲子互动时间；孩子已明显沉迷电子设备，且家长无管控意愿。判断AI学习机好坏，不在于课程多少或屏幕多大，而在于能否真实融入带娃场景。我花了一个多月对比主流产品，并深度体验了天猫、京东年货节AI玩具销量冠军——奇多多AI学伴机
AI支付需谨慎：支付宝智能支付的风险与使用指南
支付宝中的AI功能（主要指AI支付及相关智能体服务）目前可正常使用，但伴随一定安全与隐私风险。其核心机制是让AI智能体代为执行支付任务。一、能用吗？可以正常使用，且已进入大规模商用阶段。· 功能成熟：支付宝的"AI付”已支持95%的通用智能体框架，完成数亿笔AI智能体支付，并推出"AI代买”等功能。用户可通过语音或文字指令，在聊天窗口内直接完成商品选购与支付，无需跳转传统页面。· 生态接入：该能力已接入淘宝购物、智能眼镜、车载系统等场景，并支持第三方开发者通过标准接口接入。二、会有危险吗？
AI觉醒时代：企业合规的三大法律红线
2026年6月，被誉为‘AI教父’的杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）在多伦多家中发出前所未有的警示。这位新晋诺贝尔物理学奖得主坦言：‘超级智能在未来5至20年内出现的概率约为50%。’更令人震惊的是，面对‘AI是否具备感觉’这一敏感议题，他直言：‘恐怕已经具备。’作为法律从业者，我们关注的并非科幻想象，而是当AI具备主观体验、共情能力与扩散能力时，企业法律防护体系该如何重构。辛顿通过一个思想实验揭示AI的‘主观性’：若一个装有摄像头的机器人因棱镜折射误判物体位置，并声称‘在我的体验中，物体就
欧盟拒当苹果背锅侠 Siri推迟上线引争议
6月9日，欧盟委员会针对美国苹果公司表示不满，指出苹果将欧盟地区语音助手Siri的AI升级版推迟发布，竟然推卸责任给欧盟的《数字市场法》。欧盟方面强调，这纯属苹果的一意孤行，与欧盟的法律规定毫无瓜葛。 2024年3月4日，于比利时布鲁塞尔市中心，记者孟鼎博拍摄了一家美国苹果公司门店。 虽然苹果在8日举办的2026年全球开发者大会上推出了搭载AI的Siri升级版，但欧盟用户暂时无法在iPhone或iPad上使用。苹果声称，这是因为他们不同意《数字市场法》中要求向竞争对手开放访问权限的条款。苹果担心，如果开放
AI企业合规运营指南：服务提供者的实践框架
《人工智能应用伦理安全指引1.0》（以下简称《指引》）作为我国首部专注于人工智能应用伦理安全的技术规范，由全国网络安全标准化技术委员会（SAC/TC260）于2026年5月19日正式发布（文件编号：TC260-005）。该文件定位为原则性、参考性技术规范，旨在推动人工智能应用坚持人本理念、秉持向善原则，帮助各方正确认识并有效应对伦理安全风险，保障AI技术在规范有序、安全可控的环境中持续发展。其核心目标是为企业和个人开展人工智能应用活动提供方向指引，同时为主管部门、行业组织和相关机构开展伦理安全治理工作提供
AI治理实践：构建负责任的人工智能管理体系
活动背景分享主题邀请嘉宾Great Gu 顾伟健康医疗行业资深信息安全和隐私保护专家、某上市生物科技公司担任全球首席信息安全官直播报名直播时间：6月17日（周三） 19:30-21:00直播流程：19:30-19:35 主持人开场19:35-20:45 嘉宾分享20:40-21:00 互动答疑直播平台：腾讯会议直播报名：扫码预约报名，备注：0617直播注：星球会员无须预约，关注群通知即可。关于合规社合规社是国内领先的企业数据安全合规专业平台，致力于为法务、合规、安全从业者提供知识服务与交流平台。我们持续追
智能时代的数据安全：你的信息正在被机器洞察
智能时代的数据安全你今日搜索的内容、购买的商品、出行的轨迹、沟通的对象——这些信息正被机器学习与分析。AI比你更清楚你的行为模式、兴趣爱好与潜在弱点。数据安全并非"未被窃取"——而是"被利用了你却毫不知情"。一、你的数据流向何处搜索痕迹：每次搜索都在向AI透露你的思考内容。Google每日处理85亿次查询——每一次都被记录、解析、用于训练智能模型。你搜"头痛怎么缓解"，AI便能推断你近期或许压力过大或睡眠质量欠佳。社交资讯：你在微信、微博、朋友圈发布的每条动态，都在被AI解读。你的社交网络、情绪变化、政治
弃车转 AI：苹果 Siri 迎 15 年来最强蜕变
北京时间 6 月 9 日凌晨，苹果在全球开发者大会上隆重推出全新 Apple Intelligence 智能架构，实现了其智能生态的全面革新，推动所有终端设备的智能化水平迈上新台阶。此次更新的核心焦点在于历经 15 年才迎来的重磅重构——Siri 智能助手，这也是苹果历史上规模最宏大的 AI 交互升级。新版 Siri 融合了先进的大模型技术，彻底告别了以往机械式的指令交互，拥有了卓越的上下文理解、屏幕场景感知以及连续对话能力。得益于新技术的加持，该助手能够跨应用协同操作，自主执行连贯任务，显著提升了手机、
人工智能能否完全信赖？
AI不仅仅是工具，更像是“半可靠的伙伴”—既要信赖也要核查。五大需警惕的风险维度风险解决办法信息准确性AI可能“一本正经地胡说八道”（幻觉现象）核心事实务必自行核查，特别是数据、法律及医疗相关隐私安全交流内容或许会被用于训练模型切勿输入身份证号、密码、商业机密或个人隐私信息版权归属生成内容的权利归属尚不明晰商业用途中，AI生成的内容不可直接视为原创思维依赖长期依赖AI思考会导致判断力下降AI适合起草，最终决策需由人主导超越界限医疗诊断、法律裁决、投资决策这些领域AI仅能辅助参考，不可做最终决定一个常被忽视
如何识别可靠的“AI 中转平台”
近期，提供国内外大模型访问服务的“AI 中转站”在国内迅速兴起。然而，部分平台存在运营资质缺失、安全防护不足、用户隐私泄露及数据倒卖等问题，引发广泛担忧。对此，国家安全部门已发布专项风险提示。 作为新兴网络服务模式，“AI 中转站”究竟为何物？其类型有哪些？为何能在国内快速走红，又为何伴随诸多风险？用户应如何规避风险，辨别可靠的“AI 中转站”？ “AI 中转站”是连接用户与 AI 模型厂商官方服务的中间代理层。它将多家 AI 厂商的 API 统一整合至一个平台，再向用户开放，相当于用户与大模型之间的“桥
医疗影像AI：诊断精准度背后的责任与隐私挑战
AI阅片能力能否超越人类？在肺结节、眼底病变以及皮肤癌等诊疗中，AI医疗影像的识别精度已超越资深专家。然而，高准确率并不等同于直接可用——责任由谁承担？数据隐私如何维护？医生职业是否会受到冲击？一、AI诊断的精准度究竟如何二、AI为何能胜过医生AI阅片的优势并非在于“更智慧”，而在于“更稳定”。人类专家难免出现疲劳、走神或因经验不同导致的判断波动。AI则不会，它能全天候保持高度专注，以恒定的标准处理每一张片子。数据优势明显：放射科医生一生或许只能阅片10万张，而AI几天内就能处理1000万张。这种数据量的