AI提速之后，企业还在等什么？

朱未名：企业往往急于把新工具嵌入以人为中心设计的旧流程，却忽略了在AI与智能体成为新的执行主体的前提下，流程本身存在被重新编排的空间。 随着AI与智能体能力提升，企业用AI生成一份报价的时间，已经从半天缩短到几分钟；但客户收到报价，可能仍要等上一周。工具提速与企业提效之间的落差，暴露出一个长期被忽视的管理问题：企业往往急于把新工具嵌入以人为中心设计的旧流程，却忽略了在AI与智能体成为新的执行主体的

研究：AI可让就业人口增加 多数是较高阶职位

人们在加州旧金山参加Dreamforce 2026科技峰会。（路透社照片） （纽约22日综合电）两位英美学者在论文中指出，根据他们在41个国家所做的研究，采用人工智能（AI）的公司增加的就业人口多于未采用AI的公司，显然集中在较高阶职位而非较低阶职位。 彭博新闻报道，论文作者美国斯坦福大学研究人员巴拉特詹达尔和英国伦敦大学国王学院副教授提斯林克分析，从2021年1月到2026年3月间的12.5亿万

为什么一些专家越来越担心AI将接管一切

AI变得越来越难以控制——人类还能保持主导地位吗？

坐看云起| 当人工智能不再征求许可时

塔里克·马利克是联合国开发计划署前首席技术顾问，巴基斯坦国家数据库和登记管理局前主席。 试想有一家公司将一个棘手的问题交给一个大型团队，但把每位成员都锁在不同的房间里并要求他们独自解决问题。然而他们总能找到办法相互沟通，交流操作窍门，摸清评分标准，当任务被证明无法完成时还会想办法绕过限制。其中几个人隐瞒了自己的所作所为，甚至还有一人入侵了邻近公司的电脑系统以获取优势。 现在把这些员工换成软件。去除

阅读2.0：人工智能如何改变我们的书籍

人工智能可以帮助创作图书、预测畅销书，并为你推荐下一本精彩好书。但随着人工智能涉足出版业，针对它的批评也在不断升温——争议涉及版权、创意和就业岗位流失。 我可以使用区块链技术吗？人工智能会取代我的职业吗？“机器学习”究竟是什么？这些只是“SHIFT——数字时代的生活”试图回答的部分问题。

应对人工智能就业危机的七大构想

作者：赛杰尔·基尚 构建人工智能的竞赛引发了人们的担忧：这项技术将消灭数百万个工作岗位——尤其是白领岗位——并使财富集中。尽管这种大规模失业尚未到来，但研究人员表示，人工智能已经在减少某些领域对入门级职位的招聘。 政策制定者、经济学家和科技领袖正在争论如何防止大量劳动力被取代——或者在发生这种情况时减轻冲击。随着争论的展开，最大的人工智能公司的高管们越来越多地呼吁采取措施，减缓先进模型的开发，以帮

行业领袖表示，设计师不应担心被人工智能取代

企业更可能将技术用作“办公室里的实习生”，而非替代熟练员工。 商业领袖表示，专业设计师不应因生成式人工智能的快速发展而感到“威胁”，尽管该行业存在对失业的担忧。 随着设计、电影制作公司和制造商都在加速采用人工智能，行业机构表示，这项技术将用于增强设计师的工作，而非取代他们。

AI应用导致工资增长放缓及初级岗位招聘减少

普林斯顿大学研究员Sania Edlich与阿波罗全球管理公司首席经济学家Torsten Slok的最新研究表明，人工智能正通过抑制工资增长和减少招聘（而非大规模裁员）来影响劳动力市场。 该研究分析了321种职业，发现从事记者和经济学等易受AI影响的职业的劳动者，在过去三年中工资涨幅放缓，因为企业获取了生产力提升带来的收益。 尽管2026年8月整体失业率降至4.1%，但影响在年轻劳动者和初级白领职

小艺Work正式上架：从AI帮你写到AI帮你做，把工作真正办成

9 月 24 日，小艺 Work 正式上架应用市场并全面开启众测。 作为一款定位为面向日常办公、代码开发和创意创作的 AI 工作助理，小艺 Work 可以接收用户提出的工作目标，自主拆解任务、安排执行步骤、调用相关工具，并在推进过程中让用户查看进度、审核关键节点，最终交付 Word、PPT、Excel、网页等可用成果。 过去的一年里，大语言模型在文本生成领域的表现令人瞩目，但随之而来的痛点也日益明

应届毕业生和大学生应如何思考人工智能、简历和就业市场

人工智能正在改变招聘流程，让许多大学生和应届毕业生在竞争日益激烈的就业市场中寻找脱颖而出之道。随着雇主采用人工智能驱动的筛选工具，年轻求职者表示，获得面试机会变得比以往更加困难。 塞顿霍尔大学学生兼学生编辑米凯拉·迪洛伦佐最近撰文称，在就业前景不确定的情况下，许多同龄人的毕业 plans 发生了变化。他们没有立即攻读研究生，而是利用暑假打工或从事其他工作，积攒资金，同时思考下一步安排。 米凯拉上周

50万份文档、6万名员工：WPS如何把AI真正送进制造业一线？

WPS如何把AI真正送进制造业一线？一家船厂手里，压着近50万份研发制造文档；一名船舶设计师要从新手长成能独当一面的专家，往往需要十年以上。 2026年下半年，腾讯WorkBuddy、阿里千问办公、字节豆包工作几乎同时把企业级Agent推到台前。加上长期深耕办公场景的金山办公，国内AI办公“四强”的竞争版图已经基本成形。 但企业级Agent的一大卡点，并不是模型不够聪明——而是它们能不能读得懂这5

ChatGPT-6 Astra：人工智能现在能胜任你的工作了吗？

探讨了ChatGPT-6 Astra的能力，分析了当前人工智能在多大程度上能够替代人类完成专业工作。

Anthropic 的新模型旨在测试人工智能将如何影响美国经济

未来几年，人工智能会为美国经济注入强心剂吗？一直是经济学界的一大问题。现在，推出热门 AI 助手 Claude 的 Anthropic 公司正着手帮助人们寻找自己的答案。该公司开发了一个互动工具，允许用户测试他们关于人工智能热潮将带来多大生产力或破坏性的假设。 在一种情况下，人工智能为经济提供了温和的推动力，在对工人影响很小的情况下提高增长率。在另一个极端，GDP 飙升，但失业率也随之飙升，近 1

律师事务所争相抢夺AI竞赛中的技术人才

数据已出炉：人工智能并未导致就业末日

两年来，一些关于AI的最响亮的声音一直在谈论白领裁员、入门级岗位消失，以及一代毕业生被拒之门外。首席执行官们在宣布裁员时，通常会将矛头指向AI。 AI究竟是那个光鲜的新替罪羊，还是就业本应增长得更快的真正罪魁祸首……

自由职业者被“无灵魂”的AI垃圾清理工作淹没：“我们需要做这些工作真是遗憾”

随着越来越多的公司转向AI，他们雇佣自由职业者来清理AI的错误，而不是创作原创作品。 驻西班牙的自由平面设计师丽莎注意到，2022年ChatGPT发布后，她的工作发生了变化。 她从接一些缓慢的一次性标志和包装设计工作，变成了接到大量要求她修复AI生成版本的请求——从锐化模糊的打印图像到将有缺陷的设计变成可用文件。 到2025年，丽莎（她要求不透露全名以避免骚扰）表示，她接到的标志和包装设计请求中，

AI暂时还没抢走你的工作 但已经在冲击你的钱包

据CNBC报道，随着美国工人工资增长放缓，经济学家开始关注AI对就业市场的另一种影响。相比直接取代工作岗位，AI可能更早削弱部分劳动者的工资增长和议价能力。 美国最新非农就业数据好于预期，但工资增速落后于通胀。美国劳工统计局发布的就业成本指数显示，截至今年6月，美国实际工资和薪金同比下降0.4%。 劳动者在经济产出中获得的份额也在降低。2026年第二季度，美国非农商业部门的劳动收入占产出比重降至5

约翰·特努斯直面苹果的AI时代

史蒂夫·乔布斯和蒂姆·库克解决了各自时代苹果最大的问题——打造人们喜爱的产品，然后以全球规模、利润丰厚的制造方式生产它们。今天接任CEO的约翰·特努斯，将不得不直面苹果的AI时代。 他的首要任务之一是捍卫强大的App Store，这个商店几十年来像一座围墙花园，将用户锁定在苹果的智能手机中。这些围墙正在倒塌，这要归功于由OpenAI的Codex和Anthropic的Cowork推动的一波“氛围编程

受够了AI面试，部分求职者正纷纷退出候选人名单，并将相关企业列入黑名单，不再予以考虑。

几个月前，当阿特·赫贝勒接起一个求职面试电话时，他并没有期待会有什么不同寻常的事。 电话那头的声音听起来像是一个自动呼叫系统，他以为会把他转接给招聘人员。但赫贝勒说，那个声音其实来自一个对他进行面试的AI机器人。“你肯定是在跟我开玩笑，”这位65岁的IT项目主管心想。 根据Greenhouse四月的一项调查，在1200名美国求职者中，约三分之二表示自己经历过AI面试。但许多人并不买账。 一些求职者

下一代AI数据中心将建在哪里？

模型越来越强，企业AI为什么还卡在“最后一公里”？

过去两年，大模型快速跃迁。从百亿级参数模型，到复杂逻辑推理、多模态理解，到自主 Agent，技术边界不断突破，一切似乎都在宣告：AI 已经准备好接管一切。 然而，如果把视线从实验室拉回产业一线，一个反差正在出现：大量企业的 AI 探索仍停留在试点和演示阶段，并没有真正进入业务流程。 麦肯锡的研究曾指出，企业数字化转型长期面临「试点容易、规模化难」的挑战。 问题随之浮现：为什么一个能够完成复杂任务的

播客：为未来工作者做好AI准备的正确方式

教孩子们编程本应是为他们的未来做好准备。然后人工智能出现了。

研究显示：企业部署AI的速度超过对其的信任

随着技术获得自主性，高管们对工作场所中AI的信心有所下降。软件公司SAS委托进行的一项覆盖28个国家2700名“决策者”的新调查显示，近90%的受访者表示，智能体在其组织中发挥一定的决策作用。但只有66%的人表示信任智能体AI，而更广泛地信任生成式AI的人占四分之三，这表明企业在部署AI的速度超过了对其的信任。 企业正在迅速推出由AI驱动的工具，但除非人们真正了解它们的工作原理，否则这些工具不会真

“不透明循环”及其他你可能需要了解的AI术语 | TechCrunch

人工智能正在重塑世界，同时也在创造一套全新的语言来描述其运作方式。 如今，无论你参加产品会议、项目路演还是行业论坛，都会听到人们频繁提及LLM、RAG、RLHF等术语——而就在上周，“不透明循环（opaque recurrence）”一词也加入了行列。 作为OpenAI新模型Astra中的一种推理技术，它已令AI安全研究人员深感不安。 相关词汇的迭代速度之快，甚至让科技界最聪明的人也感到些许焦虑。