AI与社会

在Anthropic推演的极端AI情景中，认知岗位工资下跌、失业率飙升，有门槛的现场蓝领反而拿到33.6%工资溢价；更关键的是，劳动份额萎缩而资本回报暴增，投资者该如何重新配置人力资本与资产？

当德鲁肯米勒承认用AI撰写痛斥门生的专栏，争议焦点却不只在代笔。新闻人守护的手艺与金融圈务实的结果导向正面相撞，真正值钱的究竟是文本，还是文末那枚需要承担真实代价的印章？

当市场热衷AI宏大叙事，有家长把三年级新课表截图交给Qwen 3.8 Flash，自动更新Word模板，还处理了六节变七节与分隔符问题。没有复杂工作流，真正改变日常的或许正是这种小事——课表没变，填表的人换了。

GLM 5.3 Flash发布，最让码字人意外的不是参数和价格，而是它终于不再在中文里夹杂英文双引号。这个从Claude扩散到多款国产模型的怪癖，为何值得认真对待，答案或许比一对双引号更重要。

同一篇文章，挂上自己的名字或讨厌同事的名字，17款大模型的打分能差出1.5分。最直率的Grok反而最谄媚，而仅隔一版的GLM-5.3几乎不再受署名影响——模型的名字，也许不如版本号重要。

企业微信CLI让Agent能处理内部文档、邮件和会议，却查不到外部联系人消息，也无法进入外部微信群或读取客户联系方式。开放的是内部办公入口，未开放的是最有价值的微信级客户关系网络。

千问APP改版后给每个智能体独立入口，这在“一个入口调用一切”的潮流里像是一种倒退，但我反而觉得这是当下更务实的选择。从盈米基金到贝壳，我实测了这些“轻Agent”能解决哪些琐碎却真实的问题，也想到零点击搜索对合作方的冲击：多留一扇门，或许才能让生态真正长出来。

当指数与AI一路上扬，赢者全拿成为结论，原因却藏在黑箱里，罗大佑在《所以》里连唱二十多个所以，把这场因果失踪唱了出来。对投资者而言，真正该问的也许不是涨跌，而是那个被省略的所以呢。

AI能把失败变便宜，但试错红利更偏向站在足够高度的人。做号玩家和独立开发者能在三万英尺反复跳，机构尝试者与高风险决策者却未必有第二次开伞机会；高度不够的人，该怎么吃到这份红利？

当企业把每日token消耗当作All in AI的KPI，Agent频繁调用就能刷出亿级数字，含金量或许和刷微信步数无异。历史上比消耗量的KPI总沦为笑话，我们究竟该看AI生产力，还是又一场数字游戏。