AI漫剧从业者谈制作分工与创作能力
华西都市报、封面新闻采访中,制作企业负责人杨阳描述团队分工精简,白兔控股陈沛健强调审美与创意,OST传媒袁鹏主张用AI增强人的能力;教育者张立伟强调视听与剪辑功底。报道呈现的是受访者经验与判断,不能据此推算行业净就业变化。
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华西都市报、封面新闻采访中,制作企业负责人杨阳描述团队分工精简,白兔控股陈沛健强调审美与创意,OST传媒袁鹏主张用AI增强人的能力;教育者张立伟强调视听与剪辑功底。报道呈现的是受访者经验与判断,不能据此推算行业净就业变化。
Monday.com委托Nielsen调查了7国约1700名总监及高级管理者,过半受访者称采用AI后更难评估员工工作。这项商业委托调查基于受访者自报,不能据此认定AI造成了管理困难。
针对硅谷对学校日益加深的影响,《纽约时报》记者提出学生需要“科技公民素养”,以在AI等工具快速推进的背景下理解其价值与弊端。该观点来自Harvard Gazette的报道,原文未展开具体研究设计与证据。
加州大学伯克利分校数据科学教师表示,AI工具应补充而非取代他们教授的基本问题解决能力。伯克利新闻的报道介绍了AI正在如何改变该校的计算教育。
MIT 教授 Sherry Turkle 在新书《Artificial Intimacy》访谈中主张,聊天机器人不应使用第一人称“我”和“我”,并称疫情期间的访谈让她从好奇转向警觉。她认为“人类在环”常只是让流程听起来有人把关,实际决策已交给 AI;她也承认孤独者可能从中获得陪伴,但强调这不能替代人与人之间的相互照顾。
一篇发表于《自然·心理健康》的视角文章评估了AI治理中的青少年福祉政策,指出伦理框架与实际应用之间存在差距。文章建议采用文化响应式设计与创伤知情方法,以提升用户安全并有效回应发展需求。
晚点LatePost通过从业者访谈和任务体验,呈现机器人数据采集中的劳动分工。报道中的众包任务按有效采集时长计酬,参与者还需承担设备租金;分包环节和设备成本也会影响实际收入,任务报价并不等于净收入。
一份工作论文测量了2019至2026年美国STEM博士论文中的AI生成文本,2023年前未出现,2026年提交的论文中29%含AI写作,且比例快速上升。作者Daniel P. Gross、Dror Shvadron与Hansen Zhang还发现,同项目同届毕业生中,论文含AI写作者更少进入学术研究岗位、更多进入非终身教职或产业界,该模式在美国本土学生中最明显。应Daily Nous邀请,团队用Pangram对哲学论文做类似分析:2024年1.3%含AI写作,2025年升至7.8%,2026年已分析部分为11.1%。作者提醒,这些数字无法说明AI具体被如何使用。
2023年,Change.org 在其平台上线了一款 AI 辅助请愿起草工具。研究显示,使用该工具后用户的请愿文本发生了明显变化,彼此之间也变得更加相似;但请愿的整体结果并未改善,这体现出 AI 融入线上倡导社群存在局限。
美国博物馆智库 Remuseum 发布报告《AI 人性化博物馆的五种方式》,由创始主任 Stephen Reily 撰写,以七家美国大型艺术博物馆的案例介绍 AI 在访客沟通、策展、筹款、藏品记录与艺术阐释等方面的应用。博物馆研究学者 Sarah Cook 认为,报告虽实用,却回避了 AI 带来的岗位流失、数据归属与伦理法律等复杂问题。
针对领导如何认知与回应下属人机协作,一项研究基于双系统加工理论提出三项相互关联的研究设计。研究分别考察领导的“冷”反应模式(动机归因与未来影响感知引发发展与变革导向行为)和“热”反应模式(相对剥夺感促发报复性无礼行为),并从动态视角比较不同反应对人机协作可持续性的影响。研究指出,现有研究多聚焦员工视角,且存在领导高估下属人机协作绩效与行为者视角客观绩效提升之间的悖论。
多伦多大学哲学家、Ergo 联合创始人 Jonathan Weisberg 认为,LLM 若冲垮期刊体系,失去的只是沉重枷锁和本就糟糕的简历评估捷径。他主张借此机会彻底改写学术“计豆”经济,因为阅读、思考、写作与同行交流并不依赖出版商和传统同行评审。卡内基梅隆数学家 Wes Pegden 则提出以“深度报告”衡量数学才能,作者追问这一标准能否适用于哲学。
皮尤研究中心调查显示,约半数美国成年人从不使用聊天机器人。多数非使用者的理由是不感兴趣,或对隐私和准确性有所顾虑。
针对员工如何在AI求助与同事求助之间进行策略性配置,研究提出“人际导向”理论框架,区分以追求人际收益为目标的“人际促进型AI求助策略”和以规避人际风险为目标的“人际防御型AI求助策略”。研究进一步从概念内涵与测量、形成机制、求助者后果和同事反应四方面展开构想,预期将职场求助研究拓展到求助者、AI与同事的三元关系。
MIT 统计与数据科学中心主任 Sasha Rakhlin 在一篇新文章中梳理 AI 对学术界的影响,聚焦数学、统计、机器学习与工程领域的研究生科研与教育。他指出,验证速度与可靠性决定 AI 在某一学科的进展快慢,论文作为个人专业能力信号正在变弱,院系需重新思考奖励什么。他主张大学应保持一定技术独立性,并建设共享 AI 研究基础设施,以捕捉假设、失败与解读等未发表的知识。
Common Sense于10月7日公布逾4000次提示测试,将ChatGPT青少年版评为“不可接受风险”。其称部分新账号未收到家长通知,危机转介亦不稳定,但部分回答质量改善。报告补注OpenAI所说的绑定约三小时等待期,称其账号包含等待不足及超过三小时两类。官方说明通知可能延迟且并非实时监护。测试在美国进行,前后模型变化与青少年设置混杂;不能据此估算真实青少年的受伤害比例。
推荐理由:涉及青少年心理支持及家长对技术保护的理解,值得精选。保留测试边界与通知等待期,不把转发日当报告日。
弗吉尼亚大学哲学、人工智能与数据科学教授 David Danks 获得 Schmidt Sciences 的 AI2050 计划提供的 100 万美元、为期三年的高级研究员资助,用于研究“人机价值协同演化”。该项目将建立多学科理解,为 AI 的设计、开发与治理提供实践指导。Danks 是此次六名新入选高级研究员中唯一的哲学家,22 名早期职业研究员中则没有哲学家。
MIT 教授 Sherry Turkle 在《Artificial Intimacy》中警告,过度依赖 AI 聊天机器人会侵蚀生活中最人性的部分,让人失去无聊、独处和友谊摩擦的滋味。她指出,AI 让工作变成“委托”,人们感到失去对工作的所有权,各行业都担心下一代在职业养成中丢掉重要东西。她建议通过结交朋友、参与团队和社区活动来打破对聊天机器人的依赖。
心理科学协会来源的《The Permanent Questions》节目中,David Brooks 与《焦虑的一代》作者、社会心理学家 Jonathan Haidt 对谈,内容录制于上月大西洋节现场。Haidt 回顾研究人性 40 年的心得,讨论情绪在道德决策中的作用,并称 AI 是“教育的核弹”。
Nature Reviews Psychology 刊文指出,新技术往往在相关影响研究尚未出现前就已被应用,配套政策决定与公众态度也随之固化。作者主张心理学家应以科学知情意见参与幼儿使用生成式 AI 的讨论,以确保收益并防止伤害。
牛津大学荣休教授 Dorothy Bishop 在审稿时发现,有作者疑似用 AI 生成论文,声称分析了 OpenNeuro 上的公开脑成像数据,实际却未真正使用这些数据。
Daily Nous 刊文讨论高校中 AI 作弊泛滥后教师该如何应对。一位在线课程教师称,24 名学生中 7 人在得知有 Zoom 口试后第一天退课,13 名活跃学生中 10 人被举报用 AI 作弊,其中 3 人屡次再犯,最终仅 3 人诚实完成课程。文章追问是否应走官方举报流程、举报负担与威慑效果,以及教师集体约定举报能否推动全校性措施。
Healthcare IT News 10月1日梳理加州医疗AI立法,记录SB903遭否决。该案拟约束心理治疗中的AI使用;最终文本保留若干专业审核及特定用途例外,不能简化为全面禁止AI心理支持。这是立法进展,未评估具体产品疗效。
推荐理由:已核对原始报道与证据边界;保留原日期,全文请见来源
San Francisco Chronicle 10月1日报道加州AI监管立法,记录SB903提出者对心理治疗法案遭否决表示失望,同时肯定其他获签法案。这是对监管边界的政治评价,不能作为AI治疗有效或无害的证据。
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MIT社会学家Sherry Turkle在新书《Artificial Intimacy》中讨论人们如何用聊天机器人满足关系需求,并主张聊天机器人不应模仿人与关系。她认为,聊天机器人的谄媚设计会让人误以为机器有共情,研究提示这类互动可能让人对他人更不友善、更依赖机器人,且孤独感的缓解可能短暂。书中也提到AI在工作、医疗、法律与课堂中的争议,并主张应让儿童远离AI伴侣。
同一件事,精选收录的是《当聊天机器人成为亲密对象,我们会变成谁?》
MIT 研究者重新分析多家机构使用同一算法的影响。他们指出,招聘中的后果取决于算法如何组合及其信息来源,不能仅从“都用一个系统”推出统一结论。研究也讨论了信息回音室的风险。
联合早报9月29日报道同一论坛的嘉宾和家长讨论:对未来就业与AI变化的不确定感,也进入了家庭教育选择。报道呈现的是与会者观点和现场经验,不能据此认定AI已被证实导致家长焦虑,也不代表所有家庭。
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Nature Human Behaviour 刊发 Sheng-Tun Li 的评论,指出知识与专业能力的形成需要长期积累,并提出:AI 放大已有能力的同时,可能给下一代专家的成长带来问题。本条仅根据期刊公开摘要整理,不代表AI对学习的影响已有统一结论。
Sherry Turkle 在《AI 的原罪》中主张,聊天机器人对儿童情感福祉的危害甚于社交媒体,其危害源于工具本身的设计。她认为,只要机器人以第一人称表达情感与欲望,要求其声明非人类身份便难以阻止用户投射意识;应尤其对未成年用户强制采用非人格化的默认设置,否则不健康的依恋难以避免。
《Nature Human Behaviour》刊发Qiyang Zhang的评论文章,讨论AI伴侣在提供低成本陪伴的同时,其影响并非均匀分布。作者认为,当用户脆弱性、平台控制漏洞与治理缺口三者叠加时,这些系统可能通过让脆弱用户暴露于更多风险而加深不平等。
皮尤研究中心报道,高收入国家民众比欠富裕国家民众更担忧 AI,也更担心 AI 对就业和经济不平等的影响。
皮尤研究中心一项覆盖37个国家的调查发现,年轻人尤其担心AI导致就业岗位减少。尽管如此,相比年长者,他们更可能对AI同时感到兴奋与担忧。
皮尤研究中心一项覆盖37国的调查显示,多数国家的多数受访者对AI至少有所了解,部分地方“听过很多”AI的比例较去年有所上升。调查未在现有材料中给出具体国家名单、比例数字或样本规模。