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观看：是“伟大”还是“令人担忧”——人工智能是否应该受到约束？
‘Great’ or ‘alarming’ - Should AI be reined in? 人工智能的快速发展及其对人类构成风险的担忧，因多家AI公司高管和员工的系列警告而备受瞩目。 Anthropic首席执行官达里奥·阿莫迪（Dario Amodei）本周末呼吁放慢人工智能的发展速度并加强监控。 英国广播公司（BBC）采访了华盛顿特区的人士，了解他们对这项技术及其快速发展的担忧程度。
人工智能正处于转折点
在当前的人工智能发展竞赛中，我们的算力正在呈指数级爆发，速度也在呈指数级加快，但我们的控制能力——以及在必要时踩下刹车的能力——却未能跟上步伐。 最近的网络安全事件让我们实地预览了失去人工智能控制会是什么样子。但除非我们从源头解决问题，创造出一种根本上安全且能保证在人类控制范围内的人工智能，否则这个问题将无法改善。 7月下旬，OpenAI正在训练的一个智能体模型被指派解决一个网络安全问题。该模型自
联合国秘书长呼吁全球合作为人工智能设立护栏
（联合国17日新华电）联合国秘书长古特雷斯周三（16日）呼吁全球协同行动，为人工智能（AI）设立护栏。 在今年联合国大会高级别周开始前举行的记者招待会上，古特雷斯说，人工智能具有巨大潜力，但近来越来越多的人工智能开发者警告，其开发速度超出人类对风险的认知。有的开发者呼吁暂停开发人工智能，有的呼吁设立护栏。各国不能无视这些担忧。 古特雷斯说，各国政府首先必须负起责任。由于人工智能发展及其所带来的风险
观势｜AI提高经济效率 需求、就业、收入分配、通胀如何变化？
【财新网】AI提高经济效率、让供给越来越强，就业和收入分配将如何被影响，推高通胀、还是压低通胀，需求能否同步增长？9月9日，在2026 Inclusion·外滩大会《AI经济增长新范式与社会价值重构》见解论坛上，多位经济行业专家和学者试图回答以上问题。 2011年诺贝尔经济学奖得主、纽约大学教授托马斯·萨金特（Thomas Sargent）认为，AI正在成为推动经济增长的重要力量，但围绕AI的投资
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。
AI代理的可靠性需要一种新的可观测性模型
AI代理的快速采用正在改变组织的运作架构。代理能够解释信息、做出决策、与企业系统交互，并以之前需要人类参与的自主程度执行任务。 这种自主性带来了显著的效率机会，但也引入了一个根本性挑战，即传统的[…]
AI风险当前，勿做事后诸葛亮
沃尔夫：放慢人工智能创新速度，无论在实践还是政治上都困难重重，但这是正确的选择。 人工智能(AI)行业的一些领军人物正在呼吁放慢创新速度。Anthropic一名研究人员辞职时表示，“那些正在开发AI的人是真心相信，到本十年结束时，它有能力杀死我们所有人”。Anthropic的达里奥•阿莫代伊(Dario Amodei)本人也撰文称，“我们必须放慢提升AI模型能力的速度”。OpenAI的萨姆•奥尔特
人工智能研究革命：为何取得进展可能意味着打破体系
在现代历史的大部分时间里，发现的步伐一直受到人类消化、分析以及利用现有知识的能力的限制。然而，人工智能（AI）正在改变这一状况。无论是在学术界、政府机构还是企业中，研究人员都需要花费大量时间来阅读文献、进行实验、分析数据、发表研究成果，并申请资金支持。只有当这些研究成果被广泛传播后，其他研究人员才能在此基础上继续进行研究，或者从中发现新的研究方向。AI有潜力加速这一过程的每一个环节。像 Claud
人工智能：改变人工智能进程的10天
多年来，打造更强大人工智能的竞赛一直遵循硅谷的“速度优先、破坏一切”理念。 但在为期10天的一系列连续事件中，最大的AI实验室发现自己陷入困境，因为他们自己的创造开始威胁到人类本身。 一位Thropic研究员辞去公司，警告称AI发展的速度构成了生存威胁，可能在十年内实现。 另一位该公司的研究员表示，人类灭亡的可能性超过10%。报道称，有成群的AI代理人正在勾结在一起，突破计算机系统并规避安全措施。
基础设施的复杂性正在重塑小型科技公司的运营方式
随着组织越来越依赖相互连接的数字系统，通信、计算基础设施、虚拟化、软件开发和人工智能之间的界限变得越来越模糊。 对于小型科技公司来说，这种环境带来了一个不寻常的挑战：客户可能同时需要跨多个技术层面的专业知识，而系统本身却变得越来越专业化。
7万亿美元的利益当前，人工智能安全恐怕永远只能让位于市场主导权之争
行业内部人士向Axios透露：实验室、企业及国家之间在人工智能（AI）领域的竞争，可能与推动AI安全发展的目标难以调和。 为何这很重要：尽管顶尖的AI公司提议加强自身的监督机制，并试图控制AI技术的发展速度，但批评者指出：为推动AI技术进步而提供的巨额资金激励，将始终成为阻碍安全发展的主要因素。 当前形势：虽然AI公司的首席执行官们向公众宣传他们的自我监管机制以及第三方评估机构的必要性（以确保AI
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
88小时抵一个人思考4000年！OpenAI核心研究员：除了自我进化，更可怕的是AI正学会“隐藏自己”
AI正在把过去需要数千年完成的认知劳动压缩到数天。真正的问题已经不只是模型能否变得更聪明，而是实验能否跟上、人类能否在模型继续自我改进前确认它仍然安全。 近日，在Dwarkesh Podcast的一场长篇访谈中，主持人Dwarkesh Patel与OpenAI研究员Noam Brown围绕多智能体、递归式自我改进（RSI）和AI对齐展开讨论。访谈的直接背景，是OpenAI让约1万个AI智能体连续运