全球首个社交媒体未成年人禁令实施已超过半年，作为先行者，澳大利亚交出的答卷并不乐观：大量青少年仍能绕过禁令使用社媒，相关平台“敷衍式合规”，监管部门也暂未开出一张罚单。而AI的狂飙突进更让年龄验证体系遭遇更强的挑战——生成式AI正从底层瓦解禁令赖以成立的技术前提。 监管的象征意义大于实际效果，真正的风险反而被遮蔽——孩子没有更安全，反而让家长降低了警惕性。但比禁令效果不佳更值得关注的是，问题本质可能不在“孩子太小不适合用社交媒体”，而在于算法驱动的注意力经济和成瘾性产品设计。如果监管始终停留在“限制接入”而非“重塑平台责任”，禁令再多，也只是把风险从明处推到暗处 （本文首发于南方人物周刊）

观察睿智而理性的数学家如何因应AI时代的机遇和挑战，也许有助于对更宏大、更遥远的整个人类的未来作出更好的评估。

复合型人才稀缺、创新与监管的平衡、分级治理的界定，是企业开展AI伦理治理面临的核心挑战。

人工智能的发展给公益行业带来了效率提升、服务精准化、模式创新等多方面变革，但也给公益岗位、传统筹款、决策模式等带来不同程度的冲击。未来需要构建AI向善的解决方案，更应在技术与人文之间寻找到平衡点。

截至2025年3月15日，总计32家银行宣布接入DS，其中10家是地处一隅的农商行。技术将消减马太效应？ 智能客服、智能风控和财报数据分析是DS集中赋能银行的应用场景。银行网点数字化水平可能超出客户想象，比如机器人主动识别客户的情绪。 不可否认的是，DS并未根本上解决人工智能领域长期存在幻觉、信息安全和算法“黑箱”等问题。这对于金融业是一个严峻的挑战。 在协议中，银行应向客户充分说明AI决策的影响因素及申诉渠道，增进客户对AI决策逻辑的理解。

L3自动驾驶的突破会让AI汽车进入“iPhone4时代”。 应用场景将是汽车公司跟人形机器人结合的巨大机会。 无论是车企还是人形机器人公司，都面临着数据来源的挑战。

最终人类所做的任何事情都可以通过AI和机器人的某种结合来完成，这种结合在提高效率的同时，也可能给人类社会带来异常复杂的挑战。

如果说有哪个地方比北约总部更重要，对冷战的影响更大，那就是兰德公司。兰德公司初期以国防安全相关复杂问题的研究模拟为主业，尤其从研究方法上开创了桌面推演和不确定性下的决策，这使得对数学建模和模拟成为必要的工具。这种对纯粹计算暴力的刚需，离不开超级计算机，而计算机无论过去还是现在都是AI得以发展的必要硬件条件。 具体而言，智库开发和应用通用AI大模型服务研究咨询的主要场景可以简要概括如下：一是数据收集与分析；二是政策模拟与预测；三是作为研究工具和提高研究效率。 作为比较典型的风险与挑战，首先是AI的意识形态基因问题，其次是可能导致的伦理困境与法律合规性，第三是警惕AI的讨好型人格，最后也要警惕对AI的过度依赖。

这位此前对光刻机一无所知的学生，下决心让AI代写一份有关光刻机的期末论文。她先是让AI生成大纲，一点点扩展成文。最终这篇论文得了87分。 很多时候AI还是难以应对专业作业。一次，严景修试图用AI写园艺学课程论文时，发现AI竟然还虚构了数篇参考文献。 一名副教授取消了平时作业，并将期末作业改为让学生与AI进行对话，探讨一个问题：《理想国》中，谁被苏格拉底说服了？ “我觉得在当前这个年代，一个人自主学习的愿望变得无比重要。AI的存在会让强者更强，弱者更弱。”