迫于内部压力，Meta缩减员工鼠标追踪计划
Meta在周二发布的一份内部备忘录中透露，由于几周内遭到员工的强烈抵制，公司决定缩小通过记录员工鼠标轨迹、键盘敲击等行为来训练人工智能的数据收集项目规模。 这份备忘录由Meta人工智能模型研发团队“超级智能实验室”的副总裁斯特凡·卡斯里尔起草。他指出，全新的控制选项将赋予员工每次最多中止30分钟数据抓取的权利，并且可以提出免除参与该项目的申请。 卡斯里尔提到，针对员工关于该程序耗费过多数据并引发家庭网络流量暴增的吐槽，研发小组已经采取了“一系列优化手段”，旨在降低对电脑电池寿命的损耗。 “虽然我们对上线时
警惕AI换脸敲诈：挂号信揭新型骗局
一封来源不明的挂号信，打开竟是本人的“私密照片”？信中更威逼“不交钱就曝光”。近期，河南南阳内乡县多家邮局陆续收到此类诡异信件。寄件人究竟是谁？这些照片又是如何获取的？一切线索都指向一名可疑的寄件者。今年3月，一名男子连续多日穿梭于当地各个邮政网点，批量寄送挂号信，收件人多为全国各地的银行职员。该男子行色匆匆、举止反常，引发了邮局员工的注意。中国邮政南阳市内乡县分公司员工吴迪：每次至少寄送50封，分散在不同网点，时间也不固定，上午或下午都有，我们觉得十分可疑。他为何要寄送如此多的挂号信？工作人员百思不得其
AI 赋能：智能穿戴设备的革新之路
昔日，智能穿戴设备往往被视为手机的“配件”——手环负责计步，手表推送通知，耳机用于通话与音乐。它们虽带来便利，却难以称得上彻底改变了生活方式。然而，伴随人工智能技术的迅猛演进，智能穿戴领域正经历一场深刻的变革。如今的智能手表、耳机及 AI 眼镜，已不再仅仅是“可连接”的电子玩具，而是正向“懂理解、善判断、能主动服务”的方向迭代。它们愈发洞察用户的身体状况、生活韵律及真实诉求，从而逐渐从科技饰品蜕变为贴身智能管家。可以说，AI 正在重构智能穿戴设备的定义，同时也重塑着我们的日常起居。健康，是智能穿戴设备最先
(203)CLXXXV – 美国AI权利法案：拜登政府划定数字人权新底线
（203）CLXXXV – 人工智能权利法案（Blueprint for an AI Bill of Rights）：非虚构即现实，美国拜登政府企图在AI纪元为美式人权确立“红线”引言：2022年10月的一个平凡午后，华盛顿特区白宫艾森豪威尔行政办公大楼内，一份名为《人工智能权利法案蓝图》（Blueprint for an AI Bill of Rights）的文件悄然发布。彼时，生成式AI的洪流尚未席卷全球，ChatGPT也还未成为大众熟知的名字。然而，这份由白宫科技政策办公室（OSTP）推出的文件，却
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
中韩学者共议AI法治前沿议题与法律规制
深圳大学创新发展法治研究院名誉院长、中国社会科学院法学研究所研究员王晓晔以“算法个性化定价的法律与经济学”为题，指出个性化定价本质上属于价格歧视。近年来，全球主要经济体对算法个性化定价明显转向高强度监管。从经济学主流观点来看，个性化定价是一级价格歧视在数字领域的演进与发展，是互联网时代信息高效流通的反映。但从法律角度看，个性化定价严重挑战了消费者的“公平交易权”，侵害了消费者的合法权益，总体上应当予以禁止。她主张统筹适用《反垄断法》《消费者权益保护法》与《个人信息保护法》。作为数字时代企业定价的创新，算法
AI"变脸"骗术大揭秘
这幅漫画形象展现了AI"换脸"诈骗的作案手法，属于当前频发的新型网络欺诈手段之一。1.隐私泄露：犯罪分子借助社交媒体、公开影像等途径，收集被害人亲友或同事的面部特征、声纹数据。2.智能伪造：运用深度学习算法，将获取的人脸信息动态嵌入视频通话画面，同步合成相似声音，达到冒充熟人的逼真效果。3.诱骗转账：以视频连线为遮掩，以借款理财、急难求助等借口，诱使被害人汇款转账。在此特别提醒各位加强防范：⚠️ 牢记关键要点：眼见未必为实，汇款前务必通过其他渠道确认身份，切勿被犯罪分子的"以假乱真"所蒙蔽。针对此类欺诈手
苹果深化端侧AI战略，聚焦终端设备本地化智能处理
当前科技圈竞相投入巨资建设人工智能算力中心之际，苹果计划进一步凸显iPhone等终端设备本地运行AI模型的竞争优势。下月举行的苹果全球开发者大会上，多款延期已久的iPhone人工智能增强功能将成为核心看点。同时，苹果将重点突出一个被市场低估的AI差异化优势：借助全球庞大的苹果设备生态，实现AI模型的终端本地化运行。据熟悉大会筹备情况的人士透露，苹果有望展示其历时15年自研专用芯片的技术沉淀——从iPhone、Apple Watch到Mac系列处理器，这套技术架构能够支撑AI模型在用户设备上高效运转。行业普
AI理财时代：你的财务隐私正在被谁窥探？
数据安全人工智能正悄然重塑投资理财的格局。智能投资顾问、AI市场分析、线上资产管理已蔚然成风。快速浏览持仓、智能组合配置、AI精准产品推送，这些便利体验的背后，个人财务数据正沦为极易被觊觎的敏感资源。持仓详情、消费记录、风险承受度、绑定银行卡等私密信息，在AI运算过程中被积累解析。一旦发生泄漏，很可能面临精准欺诈、账号被侵入乃至资金损失等风险。AI在提升理财效率的同时也放大了数据安全漏洞，平台过度采集信息、算法肆意抓取、AI钓鱼欺诈、非法数据交易等隐患层出不穷。多数人只盯着理财回报，却忽略了理财数据才是资
揭秘AI网关：企业智能化转型的核心防线
过去一年，众多企业纷纷涌入大模型浪潮。虽然谈论AI重塑业务的人很多，但鲜少有人察觉到致命隐患：我们的核心业务是否正处于无保护状态？将业务代码直接挂载到大模型API上，虽然看起来灵活，实则如同在悬崖边缘起舞。价格波动、服务中断、数据泄露或模型被锁定，任一风险都足以导致业务瞬间崩溃。此时，一个关键角色应运而生，它就是AI网关。简单来说，AI网关充当了大模型与企业应用之间的“大堂经理”。所有请求均需经由它处理，它负责安全检查、路由指引、费用结算以及异常兜底。首先，它解决了令人头疼的模型锁定问题。面对OpenAI
苹果深耕端侧 AI：摆脱云端依赖的新战略
在即将于下月召开的苹果年度开发者盛典上，备受瞩目的 iPhone 人工智能功能升级终于要亮相了。与此同时，业界普遍预测，苹果将展示其角逐 AI 赛道的独特王牌：利用遍布全球的庞大设备群，实现 AI 模型在终端本地的直接运行。 据熟悉苹果全球开发者大会筹备内情的消息源透露，苹果计划展示其过去十五年间为 iPhone、Apple Watch 及 Mac 电脑自主研发定制芯片所积累的技术底蕴。这份深厚的积淀，将成为其在设备端本地部署 AI 模型的核心竞争力。相比之下，当前主流方案依赖搭载高性能 AI 芯片的大型
可信AI智能体综述：安全、鲁棒性、隐私与系统保障
大语言模型正从"被动应答系统"向"具备规划能力、可调用外部工具、拥有记忆体系、支持长期交互的智能体架构"演进。这一技术跃迁在提升自动化水平的同时，也引入了更为棘手的安全隐患：一次恶意的提示注入攻击，其后果可能不再局限于生成错误文本，而会触发危险的工具调用、导致敏感数据外泄，甚至在高风险应用场景中酿成真实的物理后果。本综述《Towards trustworthy agentic AI》围绕可信AI智能体展开论述，着重深耕两个最核心的维度：安全性与鲁棒性，以及隐私保护与系统防护。论文并未将可信性停留在抽象的理
苹果AI战略：挑战与突破
2022年ChatGPT横空出世，有力印证了AI对话机器人能够迅速吸引海量用户的关注与兴趣。 对苹果(308.82, 3.83, 1.26%)来说，研发一款真正具备智能、交互自然的语音助手，借助AI模型在本地设备上执行多样任务，有望驱动消费者升级至最新款iPhone。 然而打造此类产品，并非苹果既有硬件优势所擅长的领域。一位前高管坦言：“苹果在这一块确实存在不足。我完全确信，仅论硬件，他们能制造出外观惊艳、品质卓越的产品，可如今的竞争焦点已转移到设备的'大脑'层面。” 一位曾负责Siri迭代工作的前员工补
AI模型训练数据合规新趋势
2026年5月19日，全国网络安全标准化技术委员会发布了《人工智能应用伦理安全指引1.0》（简称“《伦理指引》”），其第6.3条（f）明确规定“确需收集使用者数据用于训练模型、改进服务的，宜持续对使用者提示收集数据的状态，并显著告知关闭方式”。而在2025年11月1日实施的《网络安全技术 生成式人工智能服务安全基本要求》（GB/T 45654-2025）（简称“《人工智能基本安全标准》”）已有类似表述“当收集使用者输人信息用于训练时,对服务提供者的要求如下：a）应为使用者提供关闭其输入信息用于训练的方式,
马维斯：腾讯AI执行者的关键落子
Marvis（马维斯）表面上是一款 AI 助手，实则是腾讯在终端入口与智能体领域的一次重要探索。腾讯于 5 月 20 日宣布 Marvis 正式推出，官网已开放 Windows、macOS 及安卓三端下载，无需邀请码即可使用；iOS 版本官网显示正在审核中，预计 6 月中旬上线。根据腾讯的产品定位，Marvis 旨在将终端系统、文件、应用、算力及跨端连接整合至同一 AI 中间层。这并非腾讯单纯再造一个问答机器人，而是推动 AI 应用从“内容生成”向“任务执行”迈进的关键一步。当前许多 AI 应用仍更像屏幕