Meta 宣布暂停其备受争议的员工追踪计划“模型兼容性倡议”（MCI），原因是该计划收集的敏感数据因内部安全问题暴露给了其他员工。该项目自2024年4月在美国员工中推出以来，一直因隐私、安全及个人自由问题遭到抵制。 ## 事件始末 MCI 工具通过收集鼠标移动、点击位置、键盘输入以及屏幕内容等数据，旨在训练 AI 系统像人类一样操作软件。Meta 高管曾多次为其辩护，称员工是 AI 学习的“最佳范例”，且员工最初无法选择退出，后因抗议才获得有限退出权。 周一，一名 Meta 工程师发布内部安全通知，指出 MCI 数据库暴露在内部网络中，任何员工都可能访问。尽管公司发言人 Tracy Clayton 表示“目前没有迹象表明数据被不当访问”，但项目仍被暂停以进行调查。一名前员工将此称为“一团糟”，并指出员工此前曾警告过此类风险，但领导层“加倍下注，未能承认风险”。 ## 员工反应与行业背景 内部论坛上，员工对安全问题的批评声浪高涨，最终促使 Meta 暂停项目。这一决定令部分员工感到震惊，因为公司此前对 MCI 的态度极为坚持。 该事件折射出 AI 训练数据收集中的核心矛盾：企业为提升模型能力需要大量真实人类操作数据，但内部监控可能侵犯员工隐私并引发信任危机。Meta 并非唯一面临此类争议的公司——此前多家科技巨头也曾因员工数据监控而遭到抵制。 ## 后续展望 目前 Meta 尚未公布调查结果及 MCI 的后续计划。分析认为，此次事件可能促使 Meta 重新审视其数据收集策略，或引入更强的隐私保护措施。同时，这也为其他布局“AI 训练+员工监控”的企业敲响警钟：在技术效率与员工权益之间，需要更谨慎的平衡。
Employees had previously raised concerns about the initiative, which involves collecting workers’ keystroke data to train AI models.
随着 AI 网络攻击能力的担忧加剧，OpenAI 于周一宣布了一系列网络安全举措，包括推出改进版的专用安全模型 GPT-5.5-Cyber、扩大与政府机构的合作，以及启动“修补地球”（Patch the Planet）计划，旨在帮助开源项目修复漏洞、增强长期韧性。该计划与 Trail of Bits、HackerOne 等安全公司合作，为开源维护者提供免费安全咨询，协助他们利用 AI 工具提升代码安全。OpenAI 表示，此举旨在应对 AI 漏洞挖掘工具带来的挑战，减轻维护者负担，并展示 AI 编码工具的正面价值。
随着大科技公司投入数十亿美元建设美国的数据中心，为这些巨型设施布线的电气工人迎来了大量就业机会。然而，在全国范围内对数据中心日益增长的反对声中，一些工人开始质疑这份工作的伦理代价。 ## 机遇与矛盾并存 国际电气工人兄弟会（IBEW）认为其成员正在“为AI革命提供动力”，并在3月发布的“数据中心原则”中强调，工会劳动力对AI的未来至关重要。科技公司也在积极应对：Meta最近宣布了技能培训学院项目，谷歌则承诺投入5000万美元用于熟练技工培训。但与此同时，围绕数据中心建设的伦理争议正在工人社区中悄然发酵。 在拥有约50万月活用户的Reddit板块r/electricians上，关于AI如何影响经济的讨论日益增多。一些用户担心工作最终会导致大规模失业，另一些人则不确定自己的劳动是否使他们在当地社区遭受的损害中成为共犯，或者承接数据中心工作本身是否不道德。 ## 工人的两难选择 对于部分人来说，答案是否定的——归根结底，工作就是工作。但一位中西部电气工人告诉WIRED，他不再向他人透露自己的职业。作为一名“试图约会的单身汉”，当他说出自己从事的工作时，“对话要么转向，要么直接结束”。他回忆起几次对方直言“你参与这样的事太糟糕了”的经历，“那通常是你最后一次听到他们的消息。” 这位工人因未获授权对媒体发言而要求匿名。他坦言自己也有一些担忧，主要是关于诈骗泛滥以及“企业贪婪”可能对工人造成毁灭性打击。但他当初是特意寻求数据中心工作的，甚至愿意接受降薪入门。他看到了独特的晋升机会——入职后几个月内就从电气工晋升为管理职位，并希望最终转向工程岗位。 “我确实只是把它看作是‘这很可能是我们未来的重要部分。’如果你不能打败他们，那就加入他们。”他说。 ## 行业反思与未来 这一现象折射出AI基础设施建设中的深层矛盾：一方面，数据中心为熟练技工提供了前所未有的职业发展通道；另一方面，这些设施带来的能耗、环境及社区问题，正让从业者陷入道德困境。随着反对声浪扩大，类似讨论可能从线上延伸至工会内部，促使行业重新审视其社会影响。
世界杯不仅是球迷的狂欢，也成了网络犯罪分子的“黄金机会”。随着2026年美加墨世界杯临近，利用AI生成的假网站、深度伪造视频、逼真的钓鱼邮件等骗局层出不穷，传统识别方法已逐渐失效。 ## 骗局规模空前 据统计，仅2026年1月至5月间，就有超过13,000个与FIFA相关的域名被注册。网络安全公司TrendAI的区域董事总经理Tarek Jammoul指出，截至5月初，其中约每41个域名中就有1个被识别为可疑或恶意——而此时距离开赛尚有时日。FIFA预计将有超过600万球迷涌入球场，而售票窗口开放前15天内，门票申请量已超过1.5亿张，是往届赛事的大约30倍。 ## AI加持下的“进化” 过去，识别骗局相对简单：可疑的邮箱地址、蹩脚的英语或明显的拼写错误往往就能露出马脚。但如今，AI生成的网站、深度伪造视频、合成音频以及令人信服的钓鱼活动，让犯罪分子能够轻松冒充合法机构。网络安全与区块链公司Naoris Protocol的首席战略官David Holtzman表示：“世界杯对骗子来说是完美的机会——你找不到更好的了。足球让人感觉有趣且无害，这降低了人们的防备。” ## 常见骗局类型 - **假票销售**：伪造的电子门票、二维码和确认邮件，几乎能以假乱真。 - **克隆网站**：不法分子注册与FIFA官方极其相似的域名，诱导用户输入个人信息或支付。 - **签证与移民服务诈骗**：声称提供快速签证办理，实为骗取费用。 - **虚假住宿和周边商品**：利用赛事热度，提供不存在的酒店预订或假冒纪念品。 Group-IB的研究识别出超过4,300个冒充FIFA官方网站的欺诈域名，以及6个并行诈骗计划和4个独立威胁行为体。 ## 如何保护自己？ 专家建议球迷通过**官方渠道**购票，仔细核对网址域名，避免点击不明链接。对于任何要求提供个人信息或提前付款的邮件、电话或网站，务必保持警惕。记住：如果某个“好机会”看起来好得不像真的，那它很可能就是假的。
人人都会用ChatGPT，但通过巧妙的提示工程，你能获得更有趣、更深入的结果。本文总结了28条实用技巧，从角色设定、多模态输入到思维框架，帮你挖掘AI的潜力。无论你是新手还是老手，都能从中找到提升对话质量的方法。 **1. 让孩子式的好奇心帮你挑刺** 让ChatGPT扮演一个充满好奇心的10岁孩子——它不会一味附和，而是会不断追问，帮你发现计划中的漏洞。无论是度假安排还是副业构思，这种“童言无忌”式的反馈往往能触及你忽略的关键问题。 **2. 手机拍照，即拍即问** 在ChatGPT App中，点击“+”按钮选择相机，拍下地标、昆虫或路牌，AI就能识别并提供信息。将视觉信息融入提示，让交互更直观。 **3. 运用“80-20法则”抓重点** 帕累托法则指出80%的成果来自20%的努力。在提示中要求AI聚焦于最关键的20%信息，可以避免内容过载，快速获得核心要点。 **4. 反向思维：先问不该做什么** 与其直接问“如何成功”，不如先问“哪些做法会导致失败”。这种逆向提示能帮你规避常见陷阱，从反面锁定正确路径。 **5. 为AI设定“人格”与“语气”** 明确指定角色（如“你是一位资深律师”）和语气（如“用简洁、专业的语言”），能让回答更贴合场景。例如，要求“用莎士比亚风格写一封辞职信”会带来意想不到的创意。 **6. 分步骤拆解复杂任务** 将大问题分解为小步骤，让AI逐步思考。比如先要求“列出关键因素”，再“针对每个因素给出建议”，最后“总结成行动清单”。这种链式提示能提升输出的条理性和深度。 **7. 提供示例，引导格式** 在提示中给出一个范例，AI会模仿其结构。例如，“请用以下格式回答：问题-分析-建议”，并附上一个示例。这能显著提高输出的一致性。 **8. 使用“思维链”提示** 让AI展示推理过程，而不仅仅是最终答案。例如，“逐步解释如何解决这个问题，并给出最终答案”。这种方法尤其适合数学、逻辑或复杂决策场景。 **9. 限定输出长度或格式** 通过“用100字以内回答”“以表格形式呈现”或“用项目符号列出”等指令，控制输出的详略和结构，避免冗长或杂乱。 **10. 要求引用来源或数据** 虽然AI可能编造信息，但要求“提供数据来源”或“基于2023年后的研究”能促使它更严谨。付费版还可启用联网搜索来获取实时信息。 **11. 迭代优化：基于前一轮回答继续追问** 不要满足于一次回答。针对AI的输出提出“能否更具体？”“换个角度解释？”或“给出反例”，通过多轮对话逐步逼近理想答案。 **12. 使用“温度”参数调整创造性** 在API或某些界面中，温度值越低（如0.2）回答越确定，越高（如0.8）越有创意。对于事实性问题用低温，对于文案写作用高温。 **13. 角色扮演场景模拟** 让AI扮演面试官、客户或竞争对手，进行模拟对话。例如，“你是一位挑剔的投资者，评估我的创业计划”。这种练习能帮你提前应对挑战。 **14. 结合“如果…那么…”假设** 通过条件语句引导AI思考多种可能。例如，“如果预算减少50%，那么方案需要如何调整？”这能提升回答的灵活性和适应性。 **15. 要求AI自我修正** 在提示中加入“如果你不确定，请说明”或“如果存在错误，请指出并纠正”。这能减少AI的过度自信，提高可靠性。 **16. 利用“少样本学习”** 在提示中给出2-3个输入-输出示例，AI便能学会模式。例如，先展示“用户问A，AI答X”的样例，再让AI处理类似问题。 **17. 指定受众水平** 明确告知AI你的知识背景，如“向高中生解释量子力学”或“为专家撰写技术报告”。这能自动调整术语密度和解释深度。 **18. 使用否定指令排除不想要的内容** 例如，“不要使用专业术语”“避免给出模糊建议”或“不要提及任何品牌名称”。清晰排除项能更精准地控制输出。 **19. 要求多方案对比** 让AI生成多个选项并比较优劣。例如，“给出三种营销策略，分别列出优缺点”。这有助于决策时全面权衡。 **20. 引入时间维度** 要求AI考虑短期 vs 长期效果，或按时间线规划。例如，“制定一个12个月的成长计划，分季度列出里程碑”。 **21. 利用上下文记忆** 在长对话中，定期总结已讨论内容，并明确下一步方向。例如，“回顾我们之前讨论的三个要点，然后深入分析第二个”。 **22. 强制AI从假设出发** 如果问题开放，先定义假设前提。例如，“假设用户增长率为每月5%，请预测年度收入”。这能使回答更有依据。 **23. 使用“反问”技巧** 让AI先问你问题以澄清需求。例如，“在回答之前，请先问我三个关键问题以明确目标”。这能避免AI误解意图。 **24. 结合外部工具** 在提示中要求AI生成代码、图表或公式，然后手动验证。例如，“用Python写一个函数计算斐波那契数列”。 **25. 对敏感话题设置护栏** 在讨论争议性话题时，明确要求“保持中立，列举正反观点”或“基于主流科学共识”。这有助于获得平衡视角。 **26. 使用“总结-扩展”模式** 先让AI总结已知信息，再要求扩展。例如，“用三句话总结当前AI伦理争议，然后提出三个未解决的挑战”。 **27. 设定输出格式为“可执行清单”** 对于行动指南，要求AI输出步骤清单，并标注优先级、时间估计和所需资源。这能让建议更实用。 **28. 不断实验，记录有效模式** 提示工程没有万能公式。建议建立自己的提示库，记录哪些指令组合效果最好，并定期更新。 掌握这些技巧，你就能从“会用ChatGPT”进阶到“善用ChatGPT”，让AI真正成为你的高效助手。
苹果在 iOS 27 中推出了全面革新的 Siri AI，它不再是过去那个笨拙的语音助手，而是变得能对话、无处不在且真正有用。记者带着 iPhone 前往旧金山实地测试，体验了 Siri AI 作为旅行导游的能力。 ### 从“死板”到“灵动”的蜕变 过去，Siri 常被诟病为“人工智障”，但这次升级带来了质变。Siri AI 不再是一个孤立的语音界面，而是**深度融入 iPhone 搜索栏**：在屏幕中间向下滑动即可唤醒，支持语音和文字混合交互。回答以**简洁的单段落**呈现，避免长篇大论；关键信息会以**粗体**显示，方便快速浏览。你还可以向下滑动文字答案，获取更多细节——比如当记者询问“金门大桥附近看日出的海滩徒步路线”时，Siri 不仅推荐了 Presidio 和 Marin Headlands 两条路线，还能展开描述每条路线的特点。 ### 对话式交互与个性化记忆 最令人印象深刻的是它的**对话连贯性**。你可以连续追问，而 Siri 能记住上下文。例如，在推荐了早餐地点“Eats”后，记者继续询问“那里有素食选项吗？”，Siri 立即结合之前的推荐进行回答。所有对话历史会保存在一个**专用应用**中，方便随时回溯。这种体验得益于苹果与 Google 的合作——**Google Gemini 模型**为 Siri 提供了底层语言理解能力，使其能更精准地解析自然语言问题。 ### 实测：它真的能当导游吗？ 在旧金山一日游测试中，Siri AI 展现了不俗的实用性： - **餐厅推荐**：基于记者过往的邮件、信息和照片，Siri 能个性化推荐“你可能会喜欢”的餐厅，甚至直接调出之前朋友发过的推荐链接。 - **路线规划**：对于“从渔人码头到九曲花街怎么走最省力”这类问题，Siri 会综合考虑实时交通、坡度等因素，给出最优步行方案。 - **突发需求**：当记者临时想找附近的咖啡店时，Siri 立即调用地图数据，并筛选出评分 4.5 以上的店铺。 ### 仍需打磨的 Beta 版 不过，当前版本仍有一些局限： - **第三方应用整合有限**：虽然 Siri 可以打开 App，但无法深入执行复杂操作（如直接预订餐厅）。 - **偶尔的“幻觉”**：在询问某个小众博物馆开放时间时，Siri 给出了错误信息，需要手动核实。 - **环境噪音影响**：在风大的户外，语音识别准确率有所下降。 ### 行业意义：AI 助手的“苹果式”进化 Siri AI 的升级并非简单的功能堆砌，而是苹果一贯的“软硬结合”思路： 1. **隐私优先**：所有个性化数据在设备端处理，不上传云端。 2. **无缝体验**：Siri 贯穿系统级搜索、地图、信息等原生应用，而非独立 App。 3. **生态壁垒**：与 Google Gemini 的合作，既补足了 AI 能力，又保持了苹果对用户体验的控制。 对于整个 AI 助手行业，Siri AI 证明了一件事：**“有用”比“炫技”更重要**。当竞品还在比拼参数和功能数量时，苹果选择回归本质——让助手在恰当的时候，用最简洁的方式，解决真实问题。 ### 小结 Siri AI 是一次迟到的但扎实的升级。它或许没有颠覆性创新，但将 AI 助手的体验拉到了“可用”甚至“好用”的及格线以上。对于普通用户来说，这意味着你终于可以放心地把 Siri 当成一个真正的旅行伙伴，而不是一个只会设置闹钟的摆设。
根据WIRED获得的泄露文件，由彼得·蒂尔联合创立的私密网络Dialog俱乐部采用一套隐藏的评分系统，根据财富和知名度对会员进行排名，并利用算法决定谁该见谁、谁该坐在一起，以及谁不再适合留在俱乐部。 这份内部数据包含近200名计划参加今年夏季年度 retreat 的知名人士的个人信息，包括家庭住址、私人电话号码、电子邮件、出生日期、照片、紧急联系人，以及部分会员自愿提供的食物过敏信息和政治倾向。 ## 系统运作机制 Dialog的评分机制并非简单的一维排序，而是多维度的综合评估。**财富和知名度是核心指标**，但系统还会追踪会员之间的人际关系网络。算法根据这些数据动态推荐社交配对——例如，在晚宴上安排谁与谁邻座，或者在 retreat 期间建议哪些人应该进行私下会面。 当会员的评分低于某个阈值，或者其社交价值不再符合俱乐部标准时，系统会将其标记为“不再适合”，并可能面临除名。这种算法驱动的社交评分，实际上构建了一个**隐形的社会等级制度**。 ## 俱乐部背景与规模 Dialog成立于2006年，由彼得·蒂尔与数据经纪人Auren Hoffman共同创办。这是一个仅限受邀者的私人俱乐部，汇聚了政界人士、投资者、企业家、军事领袖、高管、学者和记者。根据一份过去参与者分享的文件，Dialog拥有**超过1000名付费会员**，而参加过其年度 retreat 的人数已超过2500人。 俱乐部区分两种产品：**会员资格**和**retreat活动**。会员可以参加在全球会员家中或私人场所举办的晚宴、会员主导的全球旅行、礼宾服务以及私人群聊。而retreat则召集200人以上的群体（不一定是会员）进行为期3-4天的会议。 ## 最新活动与数据泄露 今年8月，会员、演讲者和嘉宾计划在爱尔兰都柏林郊外聚会两天，讨论人工智能、地缘政治和现代战争等话题——从北约的未来、战场技术到伊朗战争——由现任和前任立法者、外交官和国家安全官员主持。 值得注意的是，这批泄露数据与本周早些时候在网上流传的另一份名单不同。后者是Dialog网站上暴露的松散目录，似乎包含非会员，如马里兰州州长Wes Moore（前活动演讲者）以及其他曾与Dialog有过交集的外部嘉宾，有些信息甚至来自数年前。 ## 行业影响与反思 这一事件再次引发了对**精英社交网络透明度和隐私保护**的讨论。Dialog并非孤例，许多高端社交俱乐部都采用类似的评分机制来维持圈层价值。然而，当算法开始决定人际关系的价值时，社交的本质可能被异化为一场**冰冷的排名游戏**。 对于AI行业而言，Dialog的做法也提供了一个警示：**数据驱动的社交评分系统**如果缺乏监管和透明度，很容易演变为权力和资本的合谋工具。
## 一场没有明确规则的AI监管风波 本周，特朗普政府向AI公司Anthropic发出出口管制指令，迫使这家全球领先的AI实验室将其最先进的模型**Claude Mythos**和**Fable 5**下线。然而，近一周的谈判后，双方仍未就模型恢复上线达成一致。更令人困惑的是：**Anthropic声称自己并未违反任何具体规则，而白宫则认为其行为“鲁莽”**，但从未明确说明违规细节。 这起事件暴露了美国AI监管的深层问题：在缺乏明确法律框架的情况下，白宫正通过临时、不透明的行政指令来约束前沿AI发展。一位前白宫技术官员匿名表示：“问题在于，白宫一直持极端反监管立场，但当真正的AI能力到来时，他们却没有系统性的政策准备，只能采取这种临时措施，让整个行业陷入困境。” ## 模糊的指控与谈判僵局 据知情人士透露，Anthropic不认为自己违反了特朗普政府制定的任何程序或规则。但白宫方面坚持认为，Anthropic的行为表明其无法被信任以安全地发布前沿技术。讽刺的是，美国政府从未明确说明Anthropic究竟做错了什么——目前最权威的说明来自白宫技术顾问David Sacks在X平台上的一则概括性帖子。 这种不透明性使得谈判陷入僵局。Anthropic无法针对具体指控进行整改，而白宫则凭借模糊的“鲁莽”定性施加压力。**这起事件本质上成为了一场“规则在实时制定”的博弈**，而非基于既定法规的执法行为。 ## 反监管姿态下的矛盾 特朗普政府一直反对为AI行业设置护栏，认为这会阻碍美国创新并让中国等竞争对手领先。自重返白宫以来，特朗普签署了多项行政令，包括撤销拜登时代的AI国家框架，并成立联邦工作组挑战各州可能被视为“繁重”的AI法规。 然而，此次对Anthropic的强硬行动表明，**白宫并非完全放任AI发展，而是倾向于通过非正式、个案化的方式行使权力**。这种“临时起意”的监管方式给AI公司带来了巨大不确定性：它们无法预判哪些行为会触发政府干预，也无法通过合规来规避风险。 ## 讽刺的结果：创新可能受损 前白宫技术官员指出，白宫的行动可能适得其反，反而损害了其声称要保护的创新。**缺乏明确规则的环境迫使公司在发布前沿模型时更加谨慎，甚至可能将研发活动转移至海外**。此外，不透明的执法过程也会削弱美国在全球AI治理中的公信力。 ## 小结：AI监管的“狂野西部” Anthropic事件标志着美国AI监管进入了一个新阶段：**没有成文法律，只有实时制定的行政指令**。对AI公司而言，这意味着不仅要应对技术挑战，还要在模糊的政治边界中摸索前行。当规则本身成为博弈筹码时，整个行业的长期健康发展将面临更大风险。
在最新一期的WIRED播客《Uncanny Valley》中，主持人深入探讨了Meta新组建的AI部门内部的功能失调问题，以及这一问题如何将本已低迷的员工士气进一步推向谷底。 ## Meta AI重组：一场“糟糕透顶”的混乱 Meta的AI部门重组被内部称为“糟糕透顶”。据节目透露，Meta首席技术官安德鲁·博斯沃思（Andrew Bosworth）本人也承认，这次重组过程“糟糕透顶”。员工们对重组后的管理混乱、目标不明确以及资源分配不均感到极度不满，甚至出现了公开反抗的迹象。有内部消息称，员工直接对上级表示“告诉他他是个混蛋”，反映出团队内部的紧张关系已经白热化。 ## 彼得·蒂尔的秘密社团曝光 节目还讨论了科技亿万富翁彼得·蒂尔（Peter Thiel）共同创立的邀请制秘密社团“Dialog”。该社团的成员名单和内部消息最近被泄露，引发了外界对其影响力的关注。蒂尔作为硅谷的保守派代表人物，其秘密网络触及政商两界，此次泄露可能暴露其试图影响科技政策方向的深层意图。 ## SBF的最后一搏：向特朗普求赦免 FTX创始人山姆·班克曼-弗里德（Sam Bankman-Fried）目前正在积极寻求特朗普政府的赦免。在因欺诈罪被判刑后，SBF的法律团队正试图利用政治渠道获得转机。这一举动与特朗普团队与加密货币行业的暧昧关系形成呼应，引发了关于司法公正与政治交易的讨论。 ## 其他动态：SpaceX收购Cursor与Anthropic的政府僵局 此外，节目还分享了SpaceX收购AI编码工具Cursor的消息，以及Anthropic与白宫在Claude模型监管问题上的持续分歧。前者标志着太空探索公司向AI开发工具的延伸，后者则反映了AI安全领域企业与政府之间的典型博弈。 ## 收听指南 你可以通过WIRED官网的音频播放器收听本期完整节目，或在Apple Podcasts、Spotify等平台订阅《Uncanny Valley》。
三名亚马逊软件工程师因公开呼吁西雅图市议会监管数据中心，被公司内部调查，指控其未经授权代表公司发言。他们认为此举是非法报复其政治表达，已联合向西雅图民权办公室投诉。 ## 事件背景 本月初，五名亚马逊员工罕见地公开呼吁西雅图市议会监管数据中心，这是科技行业工人一次前所未有的倡导行动。如今，其中三名员工称他们正因“未经批准代表公司发言”而接受内部调查。 “这完全是无稽之谈，”受影响的员工之一 Patrick Schloesser 表示，“简直荒谬至极。”这三名软件工程师来自亚马逊不同部门，均居住在西雅图。他们认为自己因表达政治观点而受到不公平针对。 ## 法律依据 根据西雅图当地法律，私人雇主不得因员工的政治信仰或所属组织而歧视他们。代表员工的律师 Abby Lawlor 指出：“西雅图是全美少数几个禁止雇主基于政治信仰歧视员工的司法管辖区之一。我们拥有法律工具来反击，确保科技工作者能在重要的地方讨论中充分参与民主。” ## 双方立场 亚马逊发言人 Margaret Callahan 此前表示，公司尊重员工表达意见的权利，并努力在运营所在社区成为负责任的管理者。但涉事员工认为，公司所谓的“尊重”只是空话，实际行为却是打压不同声音。 ## 行业意义 这一事件凸显了科技行业员工在公共政策议题上的表达困境。随着数据中心能耗、环境及社会影响日益受到关注，员工倡导与公司利益之间的张力正在加剧。西雅图民权办公室是否受理此案，将可能成为类似争议的标杆。 截至发稿，亚马逊和西雅图民权办公室未回应置评请求。
英国政府计划从明年起，在边境使用面部年龄估计（FAE）技术来判定寻求庇护者的年龄。然而，WIRED、Lighthouse Reports与《独立报》联合调查获得的英国内政部内部测试报告显示，该技术存在严重缺陷：系统经常将儿童误判为成人，且对撒哈拉以南非洲人群的估计误差显著更大——而这一群体正是当前经英吉利海峡小船抵达英国的最大移民群体。 年龄验证技术正在席卷网络世界，从澳大利亚的社交媒体禁令到美国多州的色情内容限制，AI扫描面部猜测年龄已成为日常。但英国政府将其引入线下边境管控，可能带来改变人生的后果：若儿童被错误归类为成人，他们将失去部分法律保护，并被安置在成人拘留中心。 内政部测试了七种FAE算法，报告主要详述了其中表现最佳的一款，但未公开开发公司名称。结果发现，该系统对撒哈拉以南非洲人群的年龄估计表现显著差于其他群体。根据内政部数据，2025年接受年龄评估的移民中，该群体占比最大。报告还揭示了其他偏见问题，表明技术在高风险场景下的可靠性存疑。 这一做法正值全球反移民情绪高涨之际。第二届特朗普政府及多国政府加大反移民政策力度，同时斥巨资部署监控技术，而弱势群体往往对技术的使用、原理及申诉途径一无所知。WIRED获得的泄露文件显示，内政部明知技术局限仍计划推进，引发对政府决策伦理的质疑。 专家指出，面部年龄估计技术本身存在系统性偏差，其训练数据多来自西方人群，对非裔等群体的准确性难以保证。将不成熟的技术用于决定个人命运，尤其是在庇护申请这一高度敏感的领域，可能造成不可逆的伤害。人权组织呼吁政府暂停部署，并优先采用更可靠的年龄评估方法，如骨龄检测或多源证据综合判断。 目前英国内政部尚未就调查结果做出正式回应。但这一事件再次敲响警钟：在AI技术尚未充分验证前，不应将其作为政策工具，特别是当错误代价由最脆弱的群体承担时。
## 事件始末：从合作到封禁 在Anthropic将最先进的AI模型下架前几天，白宫下令该公司撤销SK Telecom对Claude Mythos的访问权限，理由是这家韩国电信巨头被指与中国存在关联。这一事件迅速发酵，最终导致Anthropic决定完全关闭Mythos和其公开版本Fable 5的访问。 据知情人士透露，特朗普政府此举源于对SK Telecom所谓“中国背景”的担忧。更关键的是，亚马逊随后向白宫报告了其在Fable 5中发现的漏洞——研究人员声称能够绕过部分安全护栏，接触到Mythos强大的网络能力。尽管Anthropic和外部安全专家辩称这些风险并非Claude独有，但多重因素叠加，最终让白宫认定无法信任Anthropic自主管控其最前沿的AI技术。 ## 白宫指令与Anthropic的抉择 上周五，特朗普政府正式要求Anthropic撤销所有外国国民（包括美国境内的移民）对Mythos和Fable 5的访问权限。然而，按国籍限制访问在实施上极为困难，且可能侵犯隐私。权衡之下，Anthropic选择了彻底禁用这些模型。 目前，白宫与Anthropic在经过数日谈判后仍未就恢复模型访问达成一致。Anthropic拒绝置评，白宫与SK Telecom也尚未回应评论请求。 ## 各方回应与争议焦点 《华盛顿邮报》此前报道称，特朗普政府官员对Mythos的接收方包括一家“据信与中国有联系的韩国电信公司”感到震惊，但未点名具体企业。SK Telecom随后向韩国媒体澄清：“外媒匿名消息来源的言论缺乏事实依据，我司与中国并无关联。” 接近Anthropic的人士则强调，公司认为SK Telecom的访问权限与亚马逊发现的漏洞是两起独立事件。值得注意的是，美国政府要求Anthropic限制访问的信函中并未提及亚马逊的漏洞报告。 ## 行业影响与后续展望 这一事件折射出AI技术出口管制与地缘政治博弈的复杂性。Anthropic作为OpenAI的竞争对手，其Claude系列模型一直被视为AI安全领域的标杆。此次风波不仅影响了模型可用性，更可能动摇海外合作伙伴对美方AI技术的信任。 目前，Mythos和Fable 5仍处于离线状态，而白宫与Anthropic之间的僵局短期内难以化解。未来，类似事件或将成为AI行业常态——技术领先者不得不在国家安全、商业利益与全球协作之间走钢丝。
在深圳，一家名为 **IO-AI Tech** 的初创公司正将《头号玩家》式的 VR 操控技术带入现实——工人佩戴 VR 头显、手持控制器和动作追踪设备，远程操控人形机器人在工厂和便利店工作。这不仅是一份奇特的新工作，更是为未来机器人自主运行收集训练数据的关键环节。 ### 从“比中指”到叠衣服：人机交互的直观体验 记者受邀体验了 IO-AI 的多项技术。首先是一副定制动作追踪手套，它能将手指的细微动作实时传输给 **10 台来自不同公司的人形机械手**，共 50 根手指。记者承认自己做的第一件事是让所有机械手竖中指——这多少有些尴尬，但随即被技术的流畅度所震撼：动作传输几乎没有延迟，而且触觉反馈同样出色，当球被放入一只机械手时，记者能清晰地感受到压力。 更贴近实际场景的体验是模拟便利店货架整理。通过 VR 头显和一对夹爪，记者尝试从货架上拿起药盒。起初会有些晕眩，因为自己的动作与 VR 画面中机器人的动作存在细微偏差，但经过几分钟适应后，就能像“机器人老板”一样熟练地堆叠货架了。 在另一个房间，记者看到工人使用全身动作追踪系统操控 **Unitree 的小型人形机器人**。一名工人戴着 VR 头显，通过机器人的“眼睛”观察环境，同时自己的行走、弯腰、伸手等动作被实时映射到旁边的机器人身上，完成从衣架上取下衬衫并折叠的整套动作。 ### 为什么需要人类“驾驶”机器人？ IO-AI 的核心技术在于将人的动作转换到不同形态的机器人上。当前中国市场上已有数十种人形机器人和机械手，IO-AI 的算法需要兼容这些异构硬件，同时将人类控制与一定程度的自主性结合——因为人与机器人的身体结构并不完全一致，算法需要实时补偿差异，例如调整关节角度以保持平衡或避免碰撞。 这种“遥操作”模式在短期内具有明确价值： - **完成复杂任务**：在完全自主的机器人成熟前，人类可以直接“驾驶”机器人完成高难度操作，如精密装配、危险环境作业。 - **收集训练数据**：每一次人工操作都在为机器人提供高质量的示范数据，用于训练模仿学习模型，最终实现自主运行。 ### 蓝领工作的新形态？ IO-AI 的客户包括一家中国便利店连锁品牌，正在测试用遥操作机器人完成货架补货。这表明，在仓库、工厂、零售等场景中，“机器人操作员”可能成为一种新型蓝领岗位。工人无需在恶劣环境中体力劳动，而是坐在舒适的办公室里，像玩游戏一样远程控制机器人。 当然，这一模式仍面临挑战：时延、传感器精度、操作者疲劳等问题需要解决。但 IO-AI 的尝试揭示了一个趋势：人形机器人的商业化落地，可能不是一步到位的全自主，而是“人在回路中”的渐进式路线。 ### 小结 从深圳的实验室到便利店货架，IO-AI 展示了一条务实的机器人应用路径——先用人类智能“驾驶”机器人干活，同时积累数据迈向自主。这种“半人马”式的人机协作，或许比纯粹的 AI 更早走进现实。
特朗普政府与Anthropic就Claude Fable 5模型的分歧正迅速激化。白宫官员向WIRED表示，若Anthropic希望重新发布因越狱风险而被出口管制的Fable 5，必须确保其护栏无法被绕过。然而，独立安全专家指出，这实际上是不可能完成的任务——因为越狱攻击的本质是利用模型固有漏洞，而完全封堵所有可能性在技术上不现实。 ## 事件背景 Anthropic在出口管制压力下主动下线了Claude Fable 5模型，原因是美国政府（尤其是国家安全局）认定存在可禁用该模型安全护栏的方法，涉及网络安全、化学与生物学领域的敏感能力。Anthropic此前辩称越狱影响微乎其微，但官员们表示“争论已无意义”，因为NSA的结论已明确漏洞存在。 ## 白宫的立场 知情人士透露，美国政府认为问题应由Anthropic自行解决。商务部AI标准与创新中心和NSA均缺乏人力与资源去逐一排查每个模型的越狱漏洞。因此，白宫要求Anthropic更主动地持续测试所有前沿模型，自行发现并上报潜在越狱风险。 ## 专家的质疑 独立网络安全专家普遍认为，AI模型的护栏只是权宜之计。熟练用户和未来AI模型总能找到绕过约束的方法——这意味着白宫的要求在根本上是不可行的。专家指出，与其追求绝对安全，不如建立更灵活的风险评估与响应机制。 ## 行业影响 此事件凸显了AI安全治理中的根本矛盾：政府希望零风险，但技术现实是越狱攻击无法根除。Anthropic的处境可能成为其他AI公司的前车之鉴，尤其是在出口管制与国家安全审查日益收紧的背景下。未来，企业或需在模型发布前与监管机构达成更明确的安全标准协议。
时隔六年，Google 终于推出了新一代智能音箱。这款售价 **100 美元** 的设备不仅是产品线的更新，更标志着 Google 从 **Google Assistant** 向 **Gemini** 智能助手的战略迁移。 ## 设计焕新，色彩多样 新 Google Home Speaker 提供 **Berry、Jade、Hazel 和 Porcelain** 四种颜色，其中 Berry 和 Jade 为美国市场专属。外观采用类似 HomePod 的织物包裹设计，更融入家居环境。 ## Gemini 加持，对话更自然 与旧版 Google Assistant 相比，Gemini 在自然语言理解上有了质的飞跃。用户无需使用僵硬的指令句式，即使中途改口或语法错误，Gemini 也能准确理解意图。例如，你可以说“关掉所有灯，但床头灯不要关”——这种包含例外情况的复合指令，Gemini 可以轻松解析。 **连续对话** 功能也得到了扩展：在 Gemini 回答后，麦克风会保持短暂开启，让你无需反复唤醒即可追问。该功能此前仅支持英语，现已覆盖所有支持的语言。 ## 智能家居控制与安全联动 作为智能家居中枢，新音箱可与 **Nest 摄像头** 联动。你可以问“FedEx 今天送过包裹吗？”或“狗有没有偷吃柜台上的饼干？”——Gemini 会分析摄像头画面并给出答案。不过，这一功能并非音箱独有，已加入 Gemini 的现有 Google Home 设备也能使用。 ## 上市时间与定价 预购将于 **6 月 17 日** 开启，**6 月 25 日** 正式发售，定价 100 美元。这一定价与上一代产品持平，但鉴于 Gemini 的加入，性价比显著提升。 ## 小结 Google Home Speaker 的归来，不仅是硬件迭代，更是 Google 在 AI 助手领域的一次关键布局。Gemini 的落地让智能音箱从“语音命令工具”进化为“能理解上下文、处理复杂需求的对话伙伴”。对于智能家居用户和 AI 爱好者来说，这或许是今年最值得关注的产品之一。
上周，Anthropic 被迫将旗下两款新模型 **Claude Fable 5** 和 **Mythos 5** 下架，原因是美国政府发布出口管制指令，禁止“任何外国公民”使用这些服务。Anthropic 自 4 月推出 Mythos 5 以来就反复强调其“双刃剑”特性：既能帮助安全专家发现漏洞，也可能被恶意行为者利用来实施攻击。公司起初通过“Project Glasswing”工作组向特定联盟发布 Mythos Preview 版本，并对公众版 Fable 5 设置了生物与网络安全领域的回答限制。但特朗普政府认为这些防护可能被绕过，从而构成国家安全风险。 然而，安全专家指出，这一事件不过是延缓了必然趋势。TPO Group 首席安全官 Tarah Wheeler 表示：“认为没有其他公司能开发出类似 Mythos 的能力，甚至认为它们尚未拥有，是极其短视的。”实际上，多家公司及开源模型开发者很可能已经具备或即将具备相近能力，只是静观 Anthropic 的遭遇再决定如何行动。 ## 禁不住的潘多拉魔盒 Anthropic 的遭遇揭示了一个行业困境：**AI 能力的提升不可逆转**。即便美国能够限制本土公司的模型出口，全球范围内的开源社区和其他国家企业仍会快速跟进。Mythos 5 所展现的高级漏洞利用能力，本质上是大模型推理与代码理解能力发展的自然结果。一旦技术路线公开，复制与改进只是时间问题。 从更宏观的视角看，**“危险”的定义本身也在动态变化**。今天被认为危险的模型能力，可能在未来成为安全工具的标配。例如，自动漏洞挖掘早已是网络安全研究的热点方向，AI 的加入只是加速了这一进程。与其试图封禁，不如建立更精细的监管框架和负责任的发布机制。 ## 行业影响与下一步 此次事件对 Anthropic 的商业策略造成直接冲击：Fable 5 作为面向大众的旗舰产品被迫下架，而 Mythos 5 的受限则可能影响其与政府部门的合作关系。但更深层的影响在于，**它可能倒逼企业调整技术路线**——未来模型发布可能更倾向于完全开源或完全闭源，中间路线（如受限公开）将面临更大的政策风险。 与此同时，全球 AI 竞赛不会因此减速。中国、欧盟等地区的开发者正加速追赶，而开源社区如 Hugging Face 上已出现类似能力的实验性模型。**真正的挑战不是阻止“危险”模型出现，而是构建全球协作的安全评估与响应体系。** ## 小结 Anthropic 的遭遇是一个信号：**AI 安全的治理必须超越单一企业或国家的边界**。技术发展不会等待政策完善，而政策制定者需要认识到，全面封禁既不可行也不可持续。未来的重点应放在风险分级、跨国合作和透明研究上，而不是试图关上已经打开的大门。
随着全球老龄化加速，越来越多的老年人希望在自己的家中安享晚年，即“居家养老”。但子女远在他乡、看护资源紧张，让这一愿望面临现实挑战。如今，AI 驱动的监控设备正试图填补这一空白——通过始终开启的麦克风或传感器，实时监测老人的安全状况。 ## 一个真实的案例 一位 86 岁的老人在西雅图家中步履蹒跚，险些摔倒；而他的儿子远在 5000 公里外的奥地利，数月后才通过 AI 设备 **Sensi.ai** 的转录记录得知此事。Sensi 是一种始终开启的 AI 麦克风，能捕捉咳嗽声、冲马桶声，甚至私人对话片段。它最初作为免费附加服务被推荐给老人的看护团队，旨在帮助老人保持独立，同时让远方的家人安心。 ## 居家养老的吸引力与隐忧 研究表明，搬入养老院的老年人认知能力下降更快。对许多老人而言，家不仅是物理空间，更是记忆的容器——文中老人的家仍保留着已故妻子的痕迹。然而，跌倒风险是居家养老的最大隐患之一。过去几年，老人的步态恶化已成为家人和看护者的持续担忧。 AI 监控设备看似两全其美：一个不起眼的白色盒子放在桌下或椅旁，静默监测危险。但隐私问题随之而来。老人一向注重隐私，不愿表露情感，而 AI 设备却记录下所有声音——包括私人对话。这种“为安全牺牲隐私”的权衡，引发了伦理层面的讨论。 ## 行业背景与技术展望 目前，类似 Sensi 的产品在美国居家看护市场中逐渐普及。除了麦克风，还有基于红外线、雷达或压力传感器的设备，可检测跌倒、活动异常甚至生命体征。AI 算法能区分正常行为与紧急事件，减少误报。 然而，技术并非万能。**误报可能引发不必要的焦虑，而漏报则可能延误救治**。此外，数据存储与分享的合规性、老人是否真正同意被持续监控，都是待解难题。 ## 小结 AI 监控为居家养老提供了新的可能性，但它无法替代人的情感连接。技术的介入需要平衡安全、隐私与尊严。当老人说“我想在家摔倒的权利”时，我们是否准备好用算法回应这种渴望？
我们如今对家有什么需求？
新上线《WIRED》和《Architectural Digest》全球编辑总监联合探讨了当代家居面临的复杂需求：从气候风险、材料成本到AI技术的无缝整合。文章指出，智能家居虽承诺自动适应偏好，但实际落地仍有距离；同时，弹性设计已从极端概念变为必需，例如悬空23英尺的抗洪住宅。此外，全球建筑师正转向本地低科技材料，以平衡美学与可持续性。
随着企业大规模部署 AI 工具，token 消耗量激增引发了对“tokenomics”（代币经济学）的关注。软件公司 8x8 通过使用 Anthropic 的 Claude 替代数十款订阅软件，每年节省约 500 万美元，而 AI 账单远低于此，令 CFO 满意。但更多公司面临成本压力：加拿大皇家银行 token 使用量半年增长 500%；思科三分之一的员工每天使用内部 AI 聊天机器人，token 消耗“相当疯狂”；Amplitude 的顶级工程师每月花费数千美元。Box CEO 称 token 预算已成为最热门话题之一。WIRED 分析显示，4-5 月约 300 家公司在财报会议中提及 AI token 问题。企业正试图在效率提升与成本失控之间寻找平衡，tokenomics 正成为 AI 时代的新管理挑战。