MIT报告称人工智能几乎可以完成其设定的所有本科作业

麻省理工学院的一份委员会报告指出，人工智能能够对其本科课程中几乎任何书面作业给出可信的回应，并在不到三年内推动了校园文化的可衡量转变。 在欧盟，根据《人工智能法案》，考试期间监控学生的系统属于高风险，而教育中的情绪识别自[…]起已被禁止。

大西洋月刊：接连不断的危机表明，美国的高等教育毫无意义

本文刊发在大西洋月刊，作者伊恩·博戈斯特是《大西洋月刊》的特约撰稿人。他是圣路易斯华盛顿大学文理学院和山姆·福克斯设计与视觉艺术学院的芭芭拉和戴维·托马斯杰出教授，同时也是该校计算机科学与工程学教授。博戈斯特著有11本书，最新著作是《小事：如何过上更充实的生活》。他也是一位屡获殊荣的游戏设计师，其作品已被数百万玩家体验，并被包括史密森尼美国艺术博物馆在内的国际知名机构收藏。 人工智能刚进入大学校

麻省理工学院报告警告：人工智能正导致“认知投降”，大学陷入两难

马克·阿瑟诺、达纳·戈德斯坦、艾伦·布林德和莎拉·默沃什报道，麻省理工学院的一份报告警告称，人工智能会导致“认知投降”，使学生孤立并制造学习假象，而大学则在拥抱人工智能与保持教育质量之间面临紧张关系。 许多大学领导者主张将人工智能纳入课程，认为这对未来的相关性至关重要并能加速研究，俄亥俄州立大学等机构要求所有专业学生具备人工智能素养。 一些大学对人工智能使用实施禁令或严格政策以维护学术诚信，但执行

人工智能可能采取的一些方式

Anthropic公司的一位顶尖安全研究员警告称，人工智能的发展速度极快，他认为在未来十年内，人工智能“有可能消灭所有人类”的概率超过10%。 如果人工智能真的发生了这样的灾难性事件，那么没有人愿意生活在那样的世界里……以下是一些可能发生的可怕情景： 人工智能删除了“Hidden Valley Ranch”牧场的食谱（这意味着人们将无法再吃到美味的牛排）； 人工智能让成吉思汗“复活”并任命他为联合

作业更快，考试成绩却更差：人工智能对学生学习的影响

本月，数以亿计的中小学生迎来了新学年。然而，人工智能的出现正在改变学生的学习过程。 当人工智能聊天机器人能在几秒钟内完成作业时，学生和教师都在思考：作业的意义究竟是什么？一些国家在采用人工智能方面行动迅速。 中国要求每年至少进行八小时的人工智能教学，而在海湾地区，阿联酋、沙特阿拉伯和卡塔尔都已开始将人工智能纳入课程。人工智能聊天机器人可以让学习更快、更容易。但当学生把这项技术放在一边时，会发生什么

91国逾76万学生调查结果显示 经合组织：频繁使用AI成绩更差

（巴黎9日彭博电）不使用人工智能（AI）聊天机器人完成学校作业的学生，成绩要好于使用AI的学生。经济合作发展组织（OECD）一份教育报告得出的这一结论，为AI技术可能损害儿童学习效果提供了迄今覆盖面最广的一批证据。 经合组织表示，表示在写作作业中从不或几乎从不使用AI起草文本的学生，在科学测试中平均得分509分；相比之下，每天或几乎每天使用AI完成这类任务的学生得分为481分。在剔除社会经济背景因

一位Anthropic研究员刚刚让我们一窥自我改进的人工智能

在针对特定错位行为的10个基准测试中，自动化系统能够在每一个基准上提升性能，而不会降低整体性能。

AI并未引发毕业生就业崩盘 最新研究显示美国应届大学生失业率仍处正常区间

尽管人工智能取代初级岗位的担忧持续升温，一项最新研究显示，至少从目前数据来看，所谓“AI就业末日”尚未降临到美国应届大学毕业生身上。德国慕尼黑CESifo研究所最新发布的分析报告指出，没有明确证据表明生成式人工智能已经在整体层面大规模挤压应届大学毕业生的就业机会。 研究人员重点考察了22岁至25岁、持有学士学位且未继续深造的年轻群体，以评估人工智能快速普及后对就业市场产生的实际影响。研究结果显示，

当人工智能解出“千禧年难题”，人类还需要亲自做数学吗？

【编者案】什么是信息，什么是知识？在 AI 时代，两者有怎样的差别，又有哪些知识是仍然值得拥有的？人工智能发展正对许多学科带来冲击，尤其是在信息丰富，但需投入海量计算资源的领域，例如预测新的蛋白质 3D 结构，解决数学问题，描绘生物演化关系等。前所未有的效率工具让学科进步提速，但变化日新月异，想要辨明当下的发展方向也变得更加困难。端传媒推出“未来怎么学”系列，关心 AI 时代的学习问题，大到“还要

近半数年轻人更信任人工智能而非人类

人工智能时代的四种驱动力与大分化

使用AI，与拥有可被AI放大的知识、声誉、客户关系和数据，前者可以抬高所有人的下限，后者才决定谁能持续分享规模化所创造的收益。 人们寄望AI的发展能够普惠各层级的能力。事实上，AI一方面正在让普通能力趋同，另一方面正在拔高卓越能力的上限。能力的下限正在抬升，而能力的上限却正在消失。 四种驱动力正在加速这一转变。首先，AI造成的大压缩效应改变了培训基本胜任水平的成本。其次，一些任务的大分拆改变了不少

麻省理工学院新发现：人工智能正在导致学生“认知能力下降”

AI时代，数学为何要警惕“只会做题”

最近，数学可能要被AI“玩坏了”。难题解决得更快，为什么还值得担心？关键在于我们如何评价、组织和延续数学研究。 AI模型的能力很难用一句话概括，基准测试（benchmark）因此成为比较模型的常用工具。但成绩一旦与融资、声誉和研发投入挂钩，测试便不再只是被动记录能力，也开始引导能力向哪些方向发展。经济学家陈斌（Alex C当公开分数能够吸引投资，针对测试进行定向优化就可能有利可图，而分数对于广泛能

人工智能圈的人似乎并不理解智能

作者：高塔姆·穆昆达。就在OpenAI宣称其模型擅长小学数学仅仅三年后，该公司宣布它们在88小时内解决了纳维-斯托克斯千年奖问题，而这个问题自20世纪30年代以来一直困扰着人类最伟大的数学头脑。将这一趋势向前推演，你就能理解为什么OpenAI首席执行官萨姆·奥尔特曼认为人工智能将治愈所有疾病——以及为什么人们担心失控的人工智能可能伤害人类。 圣塔菲研究所的科学家梅拉妮·米切尔和戴维·克拉考尔将人工

人工智能很强大，但尚未形成意识

人工智能很强大，但尚未形成意识 杜索托伊：我不认为我们正在目睹机器形成意识，而只是算法在参数和限制条件定义不当的情况下实现目标所带来的意外后果。 本文作者是牛津大学(University of Oxford)数学教授兼西蒙尼教席公众理解科学教授 三个月前，我试着使用OpenAI的ChatGPT来协助我进行数学研究，试图发现自由幂零群的zeta函数中的非多项式行为。结果发现ChatGPT毫无用处

中美AI模型开发周期缩短至1/3，平均44天

中美两国的人工智能（AI）开发正在加速。自4月以来，新模型发布的周期平均已缩短至44天（约1.5个月），仅为以往的三分之一。AI自身参与AI开发的“自我进化”正在发生，这成为引发AI威胁论的导火索。 9月OpenAI和Anthropic发布了最新模型 《日本经济新闻》调查了Anthropic和OpenAI等在在AI模型开发方面处于领先的美国5家公司以及阿里巴巴集团和月之暗面等中国4家公司。

人工智能正在改变商学院案例研究

罗布·曼德尔鲍姆（Robb Mandelbaum）指出：案例研究可能是与MBA教育最紧密相关的教学方法了。这种教学方法起源于哈佛商学院，至今已有超过一个世纪的历史。它要求学生深入分析真实企业及其员工所面临的复杂问题，并探讨各种潜在解决方案所带来的权衡与挑战。这样的讨论往往会超越最初设定的主题范围，有时甚至会涉及哲学层面的思考。如今，案例研究已成为全球所有MBA课程的标志性教学手段。 然而，几年前，

北大、复旦校长，接连发出警告

这一开学季，北大、复旦等多所高校的校长提醒新生警惕对AI的过度依赖，避免“认知卸载”和“虚假掌握”，增加貌似学懂的假象。今年8月，远在大洋彼岸的麻省理工学院发布了一份评估AI在该校使用情况的报告，认为“许多AI使用方式正在剥夺学生学习的机会”。提醒固然必要，但接下来该回答的是：如果课堂、作业和考核仍旧照常运转，能挡住“思维外包”吗？大学不能一边拥抱AI，一边把学习是否真正发生的责任，全部推给学生。

【解读】人工智能真的会“杀光所有人”吗？

上周，人工智能公司 Anthropic 一位离职的研究人员发出严厉警告，称人工智能（AI）可能会在十年内“杀光所有人”，引起社会关注 AI 快速发展所带来的危险。 外界不禁问，为什么会出现这可能？而 AI 又可以怎样令人类灭亡？ 专家表示，担忧源于 AI 发展的速度，以及越来越多证据，如今年七月发生的 Hugging Face 网络攻击事件表明，AI 可以脱离人类控制，以我们不希望且无法理解的方式

AI解决了一个数学上最棘手的问题。人类(目前)什么也没学到

特里斯坦·巴克马斯特是纽约大学的一位数学家。2026年9月11日，他在曼哈顿的办公室里为肖像摄影摆姿势。巴克马斯特和他的合作者莱文特·阿尔普格一直在研究纳维-斯托克斯方程。他们与OpenAI发生冲突，后者声称已经破解了这些方程。 卡斯滕·莫兰/为《华盛顿邮报》/盖蒂图片社 拍摄 隐藏说明 切换说明本月早些时候，当OpenAI宣布其人工智能解决了世界上最棘手的数学问题之一时，其语气充满庆祝意味：“我

达姆施塔特工业大学发现最了解人工智能的人最害怕它

达姆施塔特工业大学对德国2000多人进行的一项代表性调查发现，在人工智能知识非常强的人群中，约43%的人预计人工智能很快会接管他们的工作，这一比例高于对人工智能了解较少的人群。 在人工智能问世18个月后，只有15%的受访者接受过任何人工智能培训。

中国研究人员绘制了通往“人类建造的最后一个AI”的五阶段路径

中国顶尖高校和科技巨头的研究人员正将目光投向人工智能竞赛的一个关键新前沿：开发无需人类干预就能构建更优版本自身的系统。 在周四发表的一篇联合论文中，来自字节跳动、清华大学和上海人工智能实验室等机构的研究人员概述了递归自我改进的五阶段路线图。 这项题为《迈向真正递归自我改进的最后一个AI》的研究，凸显了业界日益关注如何将训练、评估和微调AI模型这一劳动密集型生命周期实现自动化。 论文描述了自主性的五

信息安全专家表示我们尚未准备好失去对AI的控制

最近的一项调查显示，国家安全专业人士认为，在未来十年内，人类失去对AI控制的可能性为十分之一，并且很少有人相信我们甚至正在关注正确的警告信号，更不用说做好适当的准备了。 安全与技术研究所（IST）与未来生命研究所（FLI）共同调查了111位现任和前任文职官员、军官以及学术或技术专家，以了解AI与国家安全的未来。 93%的受访者表示，他们在职业生涯中直接参与了AI政策、风险和战略，因此这些人可能比普

中国“机器人大脑”初创公司瞄准最早明年推出GPT 3.0

Spirit AI的机器人在结构化客厅环境中执行简单任务的成功率已达到90%。