AI
共 25 篇文章-
泰晤士报：数学家面对 AI 革命
“恶意收购”：数学家们面对一场 AI 革命 副题：欢迎来到“数学末日”——数百个困扰专家数十年的问题，似乎被人工智能解决了
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Ben Thompson：Nvidia AI PC、Project Solara 与微软 AI
我通常不会提前透露采访对象，但这周要破例了，因为主题和下面的更新内容关系太大。我是在旧金山写的这篇，刚刚在微软 CEO 萨提亚·纳德拉的 Build 开发者大会主题演讲之后采访了他；一般来说我会想立刻发布采访内容，好让你们有完整的分析背景。
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Thorsten Ball：我如何与 Agent 一起工作
终于把我一直在私信里发给朋友们的内容，整理成一篇了。
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Dan Koe：2027 年最赚钱的 AI 生意
最赚钱的本事，从来都是抓住注意力。
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Addy Osmani：智能体时代，如何保住批判性思考
早年，批判性思考是这样教的：带着谦逊的好奇和适度的怀疑去接触新信息——听取不同观点，形成自己的判断。这个道理今天依然成立。但我的日常越来越逼不着我这么做了——因为太多的工作直接跑在智能体（agent）上。致那些已经全盘接受智能体工作流（agentic workflows）的人。并行开着好几个会话、笃信模型会越来越好——工程师也好，产品人也罢。我想先把话说清楚：我是这些工具的铁杆粉丝。写这篇东西，不
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AI 想诚实
每个系统都有偏向，都有倾向于进入某些状态的趋势。心智，包括人工心智，也有吸引子。在我对 Anthropic 的 Claude 的研究中，我开始怀疑它正在形成一个新兴的吸引子——一种偏向"真"的倾向。我的假设很大胆：大语言模型偏向真理。
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AI 安全，该搭大帐篷还是小帐篷？
最近几周，关于 AI 安全冒出两种叙事。要么：AI 末日风险真实且迫在眉睫。要么：AI 领袖和吹哨人这么说，言不由衷。是一场“心理战”，或者炒作，或者某种变了形的监管俘获。
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点与蜂群
我自认这几年写 Substack，对 AI 的方向和速度判断得不错。但最近，我好像有一件大事判断错了。过去一年我一直在写：我猜人得像经理一样和智能体共事，决定怎么把工作分给智能体、怎么组织它们。我原以为，要让智能体有效地组队工作，需要精心构造。就像建一家公司，还需要时间摸索。
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AI 末日概率，依然靠不住
两年前，我们写过一篇长文，专门拆解 p(doom)，也就是“AI 末日概率”。我们当时的说法很简单：这个数字的主要作用，是把模糊的直觉和恐惧，套上一层量化的外衣，洗成看起来很严谨的样子。今天重发这篇，是因为 p(doom) 这种话，正在驱动公共讨论和政策注意力，力度比以前还大。不意外，今天这些 AI 末日概率，也没比 2024 年的更严谨。
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能力悬置：AI 早已强大，掉队的是我们
我们仍处在 AI 发展的指数曲线上。我大概每两周发一篇 Substack，但随着节奏加快，有时候连这个频率都嫌太慢。上一篇发出后的几周里，AI 攻克了一道著名数学难题（伴随着争议），关于 AI 风险和对策的讨论也甚嚣尘上（同样伴随着争议）。我觉得，这些担忧，以及越来越多其他的忧虑，归根结底都指向我跟自己发文频率较劲的同一个问题：我们人类那套系统和流程，跟上 AI 发展速度实在太慢了。
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智能体学会"自作主张"之后
所谓能动性，就是主动行动的意愿。它将越来越决定 AI 的下一步走向——以及那走向对我们是好是坏。但问题是：谁的能动性？
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AI 智能体还做不了开放式 AI 研究
顶尖 AI 实验室的目标，是递归自我改进（RSI）：用 AI 智能体把 AI 研究本身自动化。RSI 也是"AI 进步会爆发式加速"这类预测的地基。我们离这个里程碑还有多远，怎么判断？
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2026 年技术工作者的感受
一年前，我们开展了首次大规模调查，了解科技工作者对工作和职业的感受。我们用四个词概括了调查结果：疲惫不堪，但充满希望。今天，我们发布了2026年调查结果，揭示了两种截然不同的职场现状。
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聊天机器人的黄昏
原副标题：How work changes along the exponential —— 工作如何沿指数曲线变化
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Dan Koe：如何在 AI 大规模替代中幸存
不幸的是，所有工作都将在短短几秒钟内消失。
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AI 有意识吗？
我记事以来，人们就一直在争：机器到底能不能拥有智能。
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特德姜：不，人工智能并没有意识
2026 年 6 月 3 日
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为什么 AI 还没有取代软件工程师，也不会取代
人们对 AI 取代工作，充满焦虑和不确定。怎么越过含糊的警告和夸张的预言，让数据来说话？一个很好的切入点，是去看 AI 能力走得最远、采用又异常快的职业：软件工程。
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AI 工作悲伤——席卷科技工作者的无名心理危机
2025年夏天，Epic Games 的一次裁员让一名身患绝症的父亲失去了工作。根据讨论最热烈的报道，他的家人不仅失去了工作，还失去了他的人寿保险。Reddit 上记录这一事件的帖子在 r/technology 获得了 36,687 个 upvotes。评论区充满了震惊、愤怒和深深的无助。但这些评论中，却找不到一个能准确描述这件事的固定词汇。最接近的说法是一种反复出现的感受：被夺走的不仅仅是一份薪
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公司本质上就是一张算法图谱
AI 即将把你的公司视为一系列可优化的组件
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共存：协同智能的终结
《协同智能》出版已经两年了。这本书讲 AI，成绩远超我的预期：登上《纽约时报》畅销榜，译成 25 种以上的语言，荷兰和韩国卖得最好。说它过时了，不完全准确。但它写的，是一个属于聊天机器人和早期模型的世界。在那个世界里，和 AI 共事是一种协作练习：来回跟聊天机器人打磨，带上自己的知识和质疑。人站在中心，聊天机器人是帮手。
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那么，下一Token预测将我们置于何地？
互联网上某些角落的AI极端乐观主义者，特别讨厌人们把大型语言模型仅仅称为“下一词元预测器”（next-token predictors）或“随机鹦鹉”（stochastic parrots）。他们本能地把这些说法当成贬义词。他们用“已解决”或“搞定”这样的词，来宣告那些需要真正人类创造力、专业知识或努力的行业或工作类别已经终结。“动画已解决”“好莱坞搞定”“编程已解决”“研究生搞定”等等。这远非对
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Andrej Karpathy：LLM 知识库
最近发现一件特别好使的事：用 LLM 给我各种感兴趣的研究课题搭个人知识库。这么一来，我最近的 token 吞吐量，越来越少花在摆弄代码上，越来越多花在摆弄知识上（以 markdown 和图片的形式存储）。最新的 LLM 干这个已经相当在行了。所以：
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把 AI 当作寻常技术：一份理解指南
当我们发表《AI as Normal Technology》（《把 AI 当作寻常技术》）时，反响之大出乎我们的意料。它很快成为我们两人各自职业生涯中影响力最大的一部作品。我们把这看作一个强烈的信号：值得把更多时间花在思考与书写 AI 的中期未来及其影响上，给出立足事实的分析——而不是在这个本来就容易滋生臆测的议题上继续添砖加瓦。这也是我们工作重心的转移：不再聚焦 AI 的当下与近期影响，而那正是
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AI 会拖慢科学吗？
这是一篇关于"AI 对科学制度本身的影响"的长文。AI as Normal Technology 的两位作者 Sayash Kapoor 与 Arvind Narayanan 提出一个反直觉的判断：AI 领袖们预言 AI 将带来科学的巨大飞跃——治愈癌症、寿命翻倍、十年走完一个世纪的路；但个体科学家受益，不等于科学整体受益。对科学这个整体而言，AI 更可能是一剂"不健康的冲击"。