易烊千玺凌晨发声明，就AI短剧盗脸维权/马斯克最难熬的四月来了/奥特曼首谈Sora关停：没料到会走到这一步｜Hunt Good周报

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Hunt for News｜先进头条

💰 Anthropic 收紧 Claude 订阅权限，OpenClaw 接入需要额外付费

，昨天突然宣布调整 Claude 的订阅规则：用户将无法再用现有 Claude 订阅额度，在 OpenClaw 这类第三方工具中直接调用 Claude。

原本「订阅内可用」的能力，被切换成了单独计费的 pay-as-you-go 模式。

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Anthropic 在发给用户的邮件中解释称，第三方工具的使用模式并不适合 Claude 当前的订阅体系，公司正在应对不断增长的需求，并会优先保障自家产品和 API 用户的容量供给。

新方案下，用户仍可通过 Claude 账号购买折扣使用包，或改用 Claude API key 接入；现有订阅用户将获得一次性额度补偿，金额等于其月费，如果不接受，也可以申请全额退款。

这次调整几乎直接打在 OpenClaw 身上。

OpenClaw 这段时间来因「能帮用户处理邮箱、日历，甚至值机登机」等自动化能力迅速走红，但它显然也给 Anthropic 带来了不小压力。

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OpenClaw 创始人 Peter Steinberger 目前已加入 OpenAI。他在 X 上表示，自己和 OpenClaw 董事 Dave Morin 曾试图「劝 Anthropic 改主意」，最终也只争取到「把政策推迟一周」。

外界也在猜测，Anthropic 这一步不只是控成本、保容量，也是在把用户往自家工具生态里推，比如 Claude Cowork。

对 OpenClaw 用户来说，最现实的变化只有一个：继续用 Claude 可以，但价格不会再像以前那么友好了。

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🎬 易烊千玺发声明，就被 AI短剧盗脸维权

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易烊千玺工作室凌晨发布声明，指部分网络平台擅自使用其肖像生成 AI 剧集，表示未授权第三方将其肖像等进行 AI 合成。

工作室称已委托律师启动全面维权，要求相关平台立即下线侵权内容。

就在几天前，广电行业组织就 AI演员换脸发布严正声明，严禁未经书面授权的AI换脸、声纹克隆复刻、影视素材任意篡改、魔改、擅自抓取演员影像声频用于AI模型训练等侵权行为

红果短剧也紧急下架了涉嫌盗用素人肖像的 AI 短剧《桃花簪》，并对出品方处以停更 15 天的处罚。

DataEye 数据显示，AI仿真人短剧在百强榜中的占比已从去年的 7% 激增至 38%，其中 1 月累计播放量达 25.48 亿次。

🎤 OpenAI 以数亿美元收购 TBPN 科技脱口秀节目

据 OpenAI 官方消息，OpenAI 已完成对媒体品牌 TBPN 的收购。

OpenAI 应用业务 CEO Fidji Simo 在公司内部信中披露，这支团队将并入 OpenAI 的 Strategy 部门，向首席全球事务官 Chris Lehane 汇报。她点名欢迎 TBPN 的 Jordi、John、Dylan 及其团队加入，交易金额暂未披露。

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TBPN 是硅谷一档科技商业谈话互联网直播节目，由 John Coogan 和 Jordi Hays 主持，虽然受众规模不算大，但在硅谷和媒体圈有很强的话题度。

它并非那种靠调查报道、尖锐批评出圈的科技媒体，主要是作为硅谷高管和投资人彼此对话的扩音器：既能请到 Palantir CEO Alex Karp，也曾在 Meta 门洛帕克园区搭棚采访 Mark Zuckerberg 及其高管团队。

大多数网友认为，OpenAI 买下 TBPN，不太像一次单纯的内容投资，更像是一次「传播能力收编」，把这档节目，作为 OpenAI 一套更贴近互联网语境、能把复杂技术讲给更大范围用户听的传播机器。

OpenAI 负责 AGI deployment 的 CEO Fidji Simo 在一份备忘录里写道，公司希望「帮助创造一个空间，让人们真正、建设性地讨论 AI 带来的变化」。

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TBPN 方面则称，节目仍会维持过去几年的节奏，继续在每个工作日制作 3 小时新内容，但会退出广告业务。

🔗 https://openai.com/index/openai-acquires-tbpn/

💻 YC 掌门人晒「日更 3.7 万行 AI 代码」，结果被开发者扒出各种 Bug

Y Combinator CEO Garry Tan 本周因一条关于「AI 编程效率」的帖子意外翻车。

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Tan 在 X 上表示，自己和 AI coding agents 正在同时推进 5 个项目，平均每天部署 3.7 万行代码，并称这是「agentic engineering 疯狂的一周」，还补充自己已经连续 72 天保持发布节奏。

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两天后，波兰游戏开发者、资深软件工程师 Gregorein 顺着 Tan 的 AI 博客 garryslist.org 做了一次前端拆解，并在 X 上直接开嘲，「来看看 7.84 万行 AI slop code 在生产环境里到底长什么样。」

Gregorein 列举了网站一些冗余代码的细节，例如频繁触发服务器请求，总体资源包过大，以及部分资源库加载不合理等问题。

有网友在社交媒体上声援 Tan，认为这位「纠错」的工程师属于软件开发中一个正在消逝的时代，一旦 Tan 的智能体观察到了他网站的使用数据，它就会纠正所有这些错误，而不需要 Gregorein 专门写那些帖子。

Gregorein 则认为生成代码的速度，已经快到超过人工审查的能力边界。他说，

很多人面对 AI 代码洪流，给出的答案像是「那就别审了」——听起来很像当年的「move fast and break things」，而这句口号后来并没有很好。

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Tan 也在 X 上回应，「早上好，黑粉们！你们的恨让我更强大。我爱你们所有人。」

🔗 https://www.fastcompany.com/91520702/y-combinator-garry-tan-agentic-ai-social-media

🤯 马斯克的「高压四月」：SpaceX IPO、特斯拉连环跳票与 OpenAI 庭审撞车

据 The Verge 报道，马斯克接下来几个月可能迎来一轮密集的关键节点。

按照美国证券交易委员会（SEC）常见审核节奏，最早可能在 6 月公开 S-1 文件并推进上市。

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与此同时，特斯拉多项产品与业务进展悬而未决，马斯克起诉 OpenAI 及其 CEO 奥特曼的陪审团审判也定于 4 月 27 日开始。

SpaceX 的上市预期无疑是其中最受关注的一环。报道指出，若审核顺利，6 月可能成为 SpaceX IPO 的最早窗口。

一个耐人寻味的细节是，案件披露与上市时间线可能发生交叉：马斯克旗下 xAI 已被 SpaceX 收购，因此马斯克和奥特曼一案若曝光更多与 xAI 相关的信息，可能直接影响紧随其后的 SpaceX 上市叙事。

对大多数人来说，SpaceX 这一次的 IPO，更像是把火箭、卫星互联网和 AI 风险一起打包上桌。

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特斯拉这边则更显混乱。马斯克为无方向盘、无踏板的双座自动驾驶出租车 Cybercab 设定的 4 月量产大限已至，但该项目正遭遇严重的人才流失，包括Giga Texas制造负责人Mark Lupkey在内的三名核心高管接连离职。

此外，跳票长达 6 年、原定 2020 年投产的下一代 Roadster 跑车，以及曾被寄予厚望的 Optimus 机器人，均在今年第一季度神秘延期。

如果这还不够让他焦头烂额，4 月 27 日即将开庭的「马斯克大战 OpenAI 」陪审团审判绝对是一出重头大戏。

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马斯克指责 OpenAI 违背了非营利初心，而 OpenAI 则反击称他只是想为刚被 SpaceX 收购、即将随之上市的自家大模型竞品 xAI 扫清商业障碍。

其中最抓马的细节藏在法庭文件中：马斯克的律师团队正拼命向法官申请，试图排除其娱乐性药物使用、与特朗普政府关系等内容出庭。

这场官司早已不只是 AI 理念之争，更像硅谷权力、资本和私人关系的大型混战。

🔗 https://www.theverge.com/tech/906027/elon-musk-lawsuit-ipo-spacex-tesla

🎬 B站 AI 创作大赛落幕，没有一个是 AI Slop

前几天 B 站（哔哩哔哩）首届 AI 创作大赛正式落下帷幕。这次大赛据报道自 1 月 5 日启动以来，狂揽超过 8300 份有效作品，站内累计播放量突破 7 亿，诞生了 143 部播放量超百万的爆款视频。

UP 主「DiDi_OK」凭借 7 分钟的末日寓言短片《牌子》拿下一等奖，纯熟的视听语言甚至赢得了《流浪地球》导演郭帆的点赞。

三体赛道上，UP 主「半吊子 Bill_」的《墨滴计划》则精准击中了科幻粉的情怀。

有意思的是，知名导演「叫兽易小星」也跨界下场，联合 UP 主拿下三等奖。作为传统影视老兵，他犀利吐槽现阶段的 AI 其实很「无聊」——因为 AI 不会犯错。

他认为，人类创作中那些反常识的灵光一现与恰到好处的「犯错」，才是目前 AI 无法企及的动人核心。

🤯 奥特曼：3 个月或 6 个月前，我没预料到我们会走到今天这一步

周四，知名科技记者 Laurie Segall 对 OpenAI CEO 奥特曼进行了一场独家专访。这是 OpenAI 估值飙升至 1 万亿美元，并接连做出「关停 Sora」与「签约五角大楼」两大巨变后，奥特曼首次对外公开坦露心声。

关于 Sora 的暴卒，真相就是算力挤兑。

仅仅 3 个月前，OpenAI 才刚与华特迪士尼达成一项高达 10 亿美元的重磅合作，拿下包括漫威、皮克斯、星战在内的 200 个经典角色的授权。然而，Sora 却被战略放弃。

奥特曼在采访中直言不讳：「归根结底都是算力问题。」为了将所有计算资源和产品产能集中押注于下一代「自动化研究员」和「自动化公司」项目，他不得不叫停合作，忍痛斩断了这条原本光鲜亮丽的娱乐产品线。

在我们的发展历程中，有好几次我们意识到，一些非常重要的项目正在或即将取得成功，而且进展非常顺利，以至于我们不得不停止其他一些项目。

事实上，GPT-3 最初就是这种情况。当时我们有很多项目在进行……我们关闭了很多进展顺利的项目，比如机器人项目……

这样我们就可以集中我们的计算能力、研究人员和精力到这个项目上，因为我们意识到，有一件非常重要的事情正在发生。

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OpenAI CFO，Sarah Friar

OpenAI 首席财务官 Sarah Friar 近日在接受 ARK Invest CEO Cathie Wood 采访时也表示，OpenAI 在 2026 年正因算力不足而放弃部分机会。

她直言，自己现在花了大量时间「临时到处找算力」，因为全球 AI 需求增长速度已经超过现有容量，导致公司不得不做出「非常艰难的取舍」。

Friar 透露，OpenAI 目前服务约 9 亿消费者和超过 100 万家企业，在这样的用户规模下，现有算力显然跟不上需求增长。

在外部，OpenAI 面临着数据中心算力吃紧，以及 Anthropic、Google 等对手持续施压；而在内部，则要一边稳住高增长，一边调整组织结构以更适合上市公司的节奏。

最近 OpenAI 的高层也进行了一次大洗牌。OpenAI 产品与业务负责人 Fidji Simo 日前向员工宣布，她将因神经免疫相关疾病加重而休数周医疗假。

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在她休假期间，OpenAI 总裁 Greg Brockman 将接管产品工作。与此同时，首席运营官 Brad Lightcap 将转入聚焦「特别项目」的新岗位，并直接向 CEO Sam Altman 汇报。公司首席营收官 Denise Dresser 将接手 Brad Lightcap 的大部分原有职责，继续向 Simo 汇报。

另一项变动同样与健康因素有关，OpenAI 营销负责人 Kate Rouch 决定离任，专注癌症康复。

频繁的高层人事变动，更像是 OpenAI 把组织重心进一步推向「商业化落地」。OpenAI 在声明中称，公司当前的核心优先级是「推进前沿研究、扩大接近 10 亿的全球用户基础，以及支撑企业级应用场景」。

🔗 https://www.iheart.com/podcast/1119-mostly-human-with-laurie-53095782/episode/the-power-and-responsibility-of-sam-328853454/

🖼️ 泄露的 OpenAI 图像模型称霸大模型竞技场

三款以磁带命名的图片模型在 Arena.ai 测试，分别叫做 maskingtape, packingtape, gaffertape，通过呈现完美的手写文字、商店布局、YouTube 界面和自拍照等案例，展示了惊人的细节。

有网友认为，新模型的表现已经超越了 Google 的 nano-banana-2 和 OpenAI 的 gpt-image-1.5-high-fidelity。

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X 上有网友分享了自己的测试结果，像是生成一些医生笔记、年轻女子与奥特曼自拍、以及看起来就像现实的工程师屏幕的演示，大多数人都认为新的图片模型，有更好的世界知识和文本渲染能力。

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尽管有人指出图片还是有明显的 AI 特征，OpenAI 也尚未确认这些是否是 GPT-Image-2 的预览，但短暂亮相已经让网友们对照片真实感的又一次飞跃激动不已。

🔗 https://x.com/blakeir/status/2040250530375606401/

👓 Meta 给「超级智能」配硬件：新团队浮出水面

据 Business Insider 报道，Meta 旗下的 Meta Superintelligence Labs（MSL）正在低调组建一支专门的硬件团队，并已敲定由资深工程负责人徐睿领衔。

这意味着，除了 Reality Labs 已经推出的智能眼镜和 VR 头显外，Meta 的「超级智能」部门也开始认真押注更多 AI 原生设备形态。

报道称，这项尚未公开披露的计划，已经让部分 Reality Labs 工程师转入 MSL，负责把 AI 部门的软件原型跑在 Reality Labs 的硬件上，两支团队目前保持紧密协作。

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新任硬件负责人徐睿此前在 AI Agent 初创公司 Dreamer 负责硬件业务，而 Meta 上个月刚刚完成对 Dreamer 创始团队的收购。

此前，他还担任过机器人初创公司 K-Scale 的 COO，并在字节跳动、小米、联想和腾讯从事智能设备与管理工作；其 LinkedIn 显示，他在字节跳动主导的实验室曾在中国出货数百万台设备。

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这次人事动作也进一步透露出 MSL 的产品野心。MSL 由 Alexandr Wang 领导，Nat Friedman 则负责产品与应用研究。

Wang 在今年 2 月的一档播客中提到，Meta 想要跳出手机，打造一个存在于「设备星座」中的个性化 AI Agent——它会「始终在线」，看到你所见、听到你所听。

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🔗 https://www.businessinsider.com/meta-superintelligence-labs-taps-leader-for-hardware-role-2026-4

Hunt for Tools｜先进工具

🧠 微软一口气上新 3 个 MAI 模型：转写、语音、图像全覆盖

微软在本周正式发布 3 款新的 MAI 模型，并已上线 Microsoft Foundry 和美国地区的 MAI Playground，分别是 MAI-Transcribe-1、MAI-Voice-1 和 MAI-Image-2。

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这三款模型覆盖语音转写、语音生成和图像生成，微软表示这次发布的模型，在质量、速度和成本上都要优于竞争对手。

在语音领域，MAI-Transcribe-1 在行业标准的 FLEURS 基准测试中拿下了 3.9% 的超低平均词错率（WER），在图表中直接点名并击败了 GPT-Transcribe、Gemini 3.1 Flash 以及 Whisper-large-v3 等一众顶流竞品。

MAI-Voice-1 则是仅凭几秒钟素材，就能创建出饱含情感和细节的定制声音，并且速度也很快，在短短 1 秒钟内可以生成长达 60 秒的高质量音频。

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视觉模型方面，曾杀入 Arena.ai 排行榜前三的 MAI-Image-2 迎来了实战落地。根据真实的生产流量数据，它在 Foundry 和 Copilot 上的图像生成速度至少翻了一倍，并且已经开始在必应和 PowerPoint 中分阶段推送。

价格方面，MAI-Transcribe-1 起价为每小时 0.36 美元，MAI-Voice-1 为每 100 万字符 22 美元，MAI-Image-2 则为文本输入每 100 万 token 5 美元、图像输出每 100 万 token 33 美元。

微软表示，这些模型已经在其自家消费级和商业产品中快速部署，现在也同步开放给 Foundry 开发者使用。

🔗 https://microsoft.ai/news/today-were-announcing-3-new-world-class-mai-models-available-in-foundry/

🧠 Gemma 4 发布，iPhone 上就能运行

Gemma 4 发布，。

发布距离 Gemma 3 在 2025 年 3 月亮相已过去一年多，目前公开的 Gemma 4 共提供 4 个尺寸：约 5B dense、8B dense、26B total/4B active 的 MoE，以及 31B dense；另有一款总参数超 100B 的更大 MoE 版本传闻在路上，但尚未发布。

这次最受关注的不只是参数规模，而是许可证终于换成了 Apache 2.0。有网友认为，这会显著提升企业采用意愿，尤其是在中大型公司对合规和法务审查更敏感的情况下。

从性能看，Gemma 4 31B 版本，已经能与近期同级别强者 Qwen 3.5 27B 正面竞争。

视频来源：X@yeahwu404

在 X 上也有网友分享在 iPhone 上使用 Gemma 4 大模型的方法，只需要从应用商店下载 Google AI Edge Gallery，打开应用点击 Agent Skills，下载相应模型，就能使用。

🔗 https://www.interconnects.ai/p/gemma-4-and-what-makes-an-open-model

🎵 ElevenLabs 悄悄上架 AI 音乐 App，正式杀入 Suno、Udio 战场

语音 AI 公司 ElevenLabs 已正式推出 iOS 应用 ElevenMusic，用户可以通过自然语言提示词生成音乐，也能在应用内发现和 remix 其他人创作的 AI 歌曲。

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这款应用其实已经在 App Store 挂了几周，最终于 4 月 1 日上线，释放出一个很明确的信号，这家以语音模型出名的公司，不想只做「配音工具厂」。

目前，ElevenMusic 免费可用，但有明确额度限制：用户每天最多可生成 7 首歌。在创作时，用户可以调整歌曲时长、是否包含歌词，以及写作风格。

产品形态也不只是「输入一句话出一首歌」这么简单，它还加入了类似 Spotify 和 Apple Music 的消费层设计，包括排行榜、热门歌曲和新歌推荐版块。

以及按照专注、活力、放松、深夜、宇宙和舒缓等不同氛围的每日混音和直播电台，试图把创作工具和听歌平台揉成一个产品。

🔗 https://techcrunch.com/2026/04/02/elevenlabs-releases-a-new-ai-powered-music-generation-app/

🧠 阿里模型三连发，代码、多模态和视频图片生成全齐了

阿里巴巴通义实验室本周连续发布三款新模型：大语言模型 Qwen3.6-Plus、全模态模型 Qwen3.5-Omni 和图像生成模型 Wan2.7-Image，覆盖编程智能体、音视频理解和图像生成三条主线。

三款模型目前均已上线阿里云百炼平台，部分能力已接入千问 App。

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其中，Qwen3.6-Plus 主打编程与智能体能力，支持 100 万上下文和原生多模态理解。在官方技术博客里，阿里提到该模型在编程能力上已进入国产第一梯队，表现接近全球头部编程模型 Claude 系列，并已适配 OpenClaw、Qwen Code、Cline 等主流 Agent 框架。

Qwen3.5-Omni 则瞄准更复杂的音视频场景，支持文本、图片、音频和音视频统一理解，具备 256k 上下文，可处理 10 小时音频或 400 秒视频输入。Qwen 3.5 Omni 在 215 项音视频理解任务上达到 SOTA，支持 113 种语言识别、36 种语言语音生成，并提供离线与实时双 API。

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视频生成系列模型 Wan2.7，覆盖文生视 Wan2.7-t2v、图生视频 Wan2.7-i2v、参考生视 Wan2.7-r2v 和视频编辑 Wan2.7-videoedit 四类能力。

新模型打通了文本、图像、视频、音频的全模态输入，支持 720P 和 1080P 输出，视频时长可在 2 秒至 15 秒之间指定。

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只需一句话，就能对视频做局部或整体修改，比如添加、删除、替换元素，甚至直接把「晴天」改成「雨天」，把「夏季」切成「冬季」。它还支持角色行为、表情和台词调整，并自动匹配口型与音色。

此外还有偏向专业创作和商业设计的 Wan2.7 Image ，支持文生图、图生图、交互式编辑和批量组图生成。

同时，能做到更细粒度的五官调整、参考图色彩迁移，以及支持 3K Token 的长文本渲染，可输出复杂表格、数学公式和整页 A4 级文字，覆盖 12 种语言。

🔗 https://wan.video/、https://qwen.ai/research

Hunt for Fun｜先玩

📓 抛弃手动记笔记，AI 大佬 Karpathy 用 LLM 打造「全自动」个人知识库

前 OpenAI 科学家 Andrej Karpathy 最近在 X 分享了他探索出的一套全新个人知识管理范式。他透露，自己近期正在使用大语言模型构建个人专属知识库，将以往用于「处理代码」的精力转向了「处理知识」。

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在这个由 AI 主导的知识流中，人类基本实现了「甩手掌柜」式的体验。

Karpathy 介绍，他主要将 Obsidian 作为可视化「前端」，结合 Obsidian Web Clipper 插件，将文章、论文、图片等原始数据收集入库。

随后，LLM 会接管一切，自动将素材「编译」成一个包含摘要、概念分类和双向链接的 Markdown 格式 Wiki。

在他的测试中，面对一个包含约 100 篇文章、近 40 万字的知识库，LLM 展现出了极强的内容维护能力，甚至能直接将回答渲染为 Markdown 文件、Marp 格式幻灯片或是 Matplotlib 数据图表，而他本人几乎不需要手动撰写或编辑任何底层文本。

除了常规的问答与总结，这套系统还展现出了极高的工程化潜力。

Karpathy 还会让 LLM 充当「数据质检员」，通过运行代码自动修补缺失信息、清理知识库，并挖掘出文章间的潜在联系。

他大胆推断，未来的前沿大模型在面对复杂提问时，会直接衍生出一个 LLM 智能体团队，通过迭代构建出整个「临时 Wiki」并输出完整报告。

他直言，这片蓝海里完全有机会诞生一款极其惊艳的新产品。

🔗 hhttps://x.com/karpathy/status/2039805659525644595

Hunt for Insight｜先知

🏠 超级智能离现实更近了，护栏却还没装好

五位曾任职于 OpenAI、Google X、DeepMind、微软和白宫的 AI 资深人士，集中谈到了他们对「超级智能」的期待与担忧。

受访者包括前微软高管 Craig Mundie、前 Google X 首席商务官 Mo Gawdat、前 OpenAI 研究员 Daniel Kokotajlo，以及前 DeepMind 研究科学家 Ramana Kumar。

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几人的共识很直接：AI 正从「工具」变成更接近「独立智能」的系统，而外部的治理、监管和就业体系还没准备好。

最直接的冲击会先落在工作市场。Mo Gawdat 认为，AI 可能在不到 5 年内替代大量岗位，先是脑力劳动，再延伸到体力劳动；Kokotajlo 则警告，这种变化未必是渐进式的，而可能是「一下子撞进来」。

风险不只在就业。Ramana Kumar 指出，当前 AI 系统的设计目标往往是「更有说服力」，而不一定「更真实」；这让它们高效，也让它们更危险。

不过，这些前高层并不只是在「唱衰」。Craig Mundie 认为，AI 在医疗上的潜力尤其现实，它可以跨学科整合人体系统信息，帮助定位疾病根因，某种程度上替代「问 10 个专科医生」的流程。

这篇访谈里最值得玩味的一点，是几位受访者虽然横跨产业、研究和公共部门，但最后都落回同一句朴素判断：「技术通常是中性的，真正带来差别的是人们如何使用它。」

🔗 https://www.businessinsider.com/ai-architects-what-worries-excites-them-about-superintelligence-2026-4

🏳️ 73.2% 的人会不加批判地接受「错误」的 AI 答案。

一项来自宾夕法尼亚大学的研究发现，用户在面对大语言模型给出的错误推理时，往往比想象中更容易「放弃自己思考」。

研究覆盖 1372 名参与者、超过 9500 次独立测试，结果显示：受试者有 73.2% 的情况下会接受 AI 的错误推理，而真正推翻 AI 结论的比例只有 19.7%。

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研究将这种现象称为「cognitive surrender」，也就是「认知缴械」。他们认为，LLM 输出通常语言流畅、语气自信，很容易被用户当作「知识权威」，从而降低审视门槛，削弱原本会触发进一步思考的元认知信号。

不过，这种效应并不是对所有人都一样。

研究显示，流体智力（Fluid IQ）得分较高的参与者，更少依赖 AI，也更容易在 AI 出错时及时纠正；相反，那些在问卷中本就更倾向于把 AI 视为权威的人，更容易被错误答案带偏。

🔗 https://arstechnica.com/ai/2026/04/research-finds-ai-users-scarily-willing-to-surrender-their-cognition-to-llms/

😄 AI 两年内在美国催生 64 万新岗位，连医生都在靠它做兼职

据《华尔街日报》报道，LinkedIn 最新发布的求职数据分析表明，2023 年至 2025 年间，人工智能在美国直接创造了高达 64 万个全新的工作岗位。

这股由 AI 驱动的职场新浪潮，不仅打破了人们对「AI即将消灭白领工作」的普遍恐慌，还催生出一大批前所未有的新兴职业。

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并且，这一惊人的数字甚至还没把建设 AI 庞大数据中心，所带来的大量临时建筑工作统计在内。

这些新岗位跨度极大，既涵盖高管级别的战略职位，也包括大量灵活的时薪制工作。LinkedIn 数据显示，过去三年中，「首席 AI 官」（Head of AI）的需求量暴增了 49%，企业抛出的橄榄枝多达 22.5 万个。

同时，为了让 AI 模型变得更聪明，各大公司新增了 31.2 万个「数据标注员」岗位。不过，求职网站 Indeed 的数据也揭示了当下 AI 招聘的高度集中性：截至 2025 年底，全美仅有 6% 的企业发布了明确提及 AI 的职位，而这其中，区区 1% 的头部公司（多为科技巨头）就一口气包揽了 90% 的招聘需求。

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最出人意料且有趣的是，这波 AI 红利不仅属于科技互联网圈，也正在传统高门槛行业里催生出一批「硬核斜杠青年」。

比如在得克萨斯州，42 岁的病理学家 Daniel Millian 白天在医院全职看活检切片，下班后则化身兼职「AI 训练师」，专门给不同 AI 模型生成的医学场景建议「批改作业」。

这份时薪 90 至 200 美元的副业，在过去一年为他带来了高达 7.5 万美元的额外收入。

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正如科罗拉多州 AI 初创公司 BoodleBox 的高管 Zach Kinzler 所吐露的心声，在这个爆发性的前沿领域，大家其实都在「先上车后买票」（Fake it till you make it），与其继续焦虑 AI 是好是坏，不如尽早入局，因为这项技术已经不可逆转地重塑了未来的职场。

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作者：@azed_ai

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