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人工智能时代，美国必须重估劳动与资本的税负分配
人工智能时代，美国必须重估劳动与资本的税负分配 FT 1123网 希拉·拜尔 拜尔：美国长期以来在税制上厚待靠投资赚钱的人，而不是靠工资谋生的人。随着人工智能加剧财富不平等，这项政策需要重新审视。 作者曾任美国联邦存款保险公司(FDIC)主席，即将出版新书《如何不损失100万美元》(How Not to Lose a Million Dollars) 你该如何向刚踏入美国职场的年轻人解释：政府会从他们本就不高的工资中拿走20%以上的税款，而一些超级亿万富豪缴纳的税却几乎可以忽略不计？和多数发达国家一样，美国长期以来在税制上厚待靠投资赚钱的人，而不是靠工资谋生的人。为这种代价高昂的税收优惠辩护的理由，是它能激励投资——但这一点从未被真正证明。但是，随着财富继续不成比例地流向投资者而远离工薪阶层——人工智能(AI)可能会加速这一趋势——这项政策需要重新审视。 美国税法偏袒投资收益的方式有很多，其中最具争议的，是资本利得享有更低税率。工资的最高边际税率为40.8%，而资本利得和股息收入的最高税率仅为23.8%。更关键的是，资本利得只有在投资者卖出资产、也就是“实现”利得时才会被征税。若资产一直持有到死亡，这部分收益实际上就无需纳税。届时，继承人还能按资产当时的市场价值获得“基础成本上调”(step-up basis)。也就是说，如果一只股票最初以10美元购买，在持有人去世时已涨至100美元，那么这90美元的收益将永远不会被征税。 围绕投资收益税收优惠的争论已持续数十年。但支持者的论点十分苍白，财政代价却十分高昂，而且据估算，其中约70%的好处最终流向了收入最高的1%人群。 尽管支持者总把“激励投资”挂在嘴边，但较低的资本利得税率与经济增长之间几乎没有相关性。正如亿万富翁沃伦·巴菲特(Warren Buffett)曾经指出的那样：“人们投资是为了赚钱，潜在税负从来没把他们吓退过。” 这些优惠的拥护者还声称，它们提升了效率，但事实上它们扭曲了经济活动。为了拿到资本利得税待遇，资金会从最有生产效率的用途上被抽走，转而投向其他活动。支持者还辩称，股东收益已经在公司层面缴过税了。但相当一部分资本利得并不来自股票，而且企业税负水平本就差异巨大。美国许多大型企业根本不缴税。 最后，他们还会辩称，提高资本利得税率不仅不会增加税收，反而会减少税收，因为投资者会去寻找避税工具，或者干脆捂着资产不卖。但现实是，即便在优惠税率之下，投资者照样会寻找避税工具，而税务机关也始终难以划清劳动所得与资本利得之间的边界。同样，投资者本来就在回避卖出资产——例如以资产作抵押借款，并依靠这些无需纳税的贷款资金生活。若真想对更多投资收益征税，最可行的办法，是取消“基础成本上调”规则，在持有者死亡时全额征税。 富裕投资者还享有另一项好处：投资收益不纳入社会保障税的征收范围。社会保障税对不超过18.45万美元的收入按12.4%的固定税率征收。这正是为何一个刚进入职场的年轻人，其联邦税负占收入的比例，反而可能高于某些亿万富豪。这样一种极端累退的税制安排，早已不合时宜，因为它建立在社会保障制度最初作为“工资保险计划”的设计基础上。但如今，社会保障早已演变为一项社会安全网制度。美国国会预算办公室预计，社会保障的主要信托基金将在7年后接近枯竭；在这种情况下，富裕投资者必须开始承担属于他们的那一部分。 财富不平等持续扩大引发的民粹式愤怒，已促使许多民主党人提议对超级富豪征收附加税。但真正的问题在于工薪阶层和投资者之间的税负公平，而这本不该成为党派之争。事实上，在1986年，国会在共和党总统罗纳德·里根(Ronald Reagan)和我的前老板、参议院多数党领袖罗伯特·多尔(Robert Dole)的领导下，就曾取消过资本利得税率的优惠。 取消这些优惠所增加的财政收入，可用于缩小预算赤字、降低税率，或两者兼顾。负责任联邦预算委员会(Committee for a Responsible Federal Budget)估计，取消投资收益的优惠税率并在资产所有者死亡时对未实现收益征税，10年期间可增加1万亿美元财政收入。 随着人口老龄化以及人工智能不断缩减工薪阶层群体规模，除非我们把更多税负转移给投资者，否则年轻劳动者——前提是他们还能找到工作——将在其一生中背负不成比例的沉重税负。科技界的亿万富翁们总爱说，面对AI带来的岗位替代，全民基本收入之类的政府福利才是答案。但是，他们愿意为之买单吗？ 译者/何黎
2026-4-2 -
教育部成立高等教育人工智能委员会 加强统筹跨学府AI策略
教育部成立高等教育人工智能委员会 加强统筹跨学府AI策略 联合早报网 教育部将成立高等教育人工智能委员会，加强统筹各学府在人工智能方面的转型工作，并推动经验分享。 教育部长李智升星期三（4月1日）出席《海峡时报》教育论坛时宣布这项计划，作为我国推进人工智能（AI）战略的一环。 他说，目前公立大学、理工学院及工艺教育学院已各自设立工作小组，推动AI应用与经验交流，促进跨院校学习与创新。不过，随着AI发展迅速，我国有必要从制度层面加强协调，进而发掘机遇并应对共同挑战。 高教人工智能委员会由李智升领导，成员包括：永续发展与环境部兼教育部高级政务部长普杰立医生，以及各公立大学、理工学院和工艺教育学院校长。 李智升指出，委员会将负责提供战略方向与监督，加强各学府在AI重点领域的协调与合作，同时深化在最佳实践和新兴发展方面的经验交流。通过领导层层面的统筹，高等教育体系可更主动应对变化，推动教育转型。 延伸阅读 学校职场推动人工智能培训 高等学府校友进修可获折扣 李智升：为各年级学生制定人工智能教育战略 应对未来挑战 此外，现有的大专教育研究基金（Tertiary Education Research Fund）也将支持更多跨学府的AI项目，推动AI在教与学方面的研究。教育工作者与研究人员，可据此探索并实践新的教学方式。这些举措也配合黄循财总理领导的全国人工智能委员会整体部署。 李智升也谈及教育在AI时代的转变方向。他指出，教育不应只着重知识应用，而应更强调培养判断力、创造力及人际沟通能力。学生除了具备使用AI工具的“横向能力”，也须建立扎实知识与判断力的“纵向能力”。 教育部制定的AI框架将根据不同学习阶段循序推进。例如，小学生以打好基础为主，从小四起才在教师监督、引导下接触AI，使用次数也较少；大专生则在运用AI的同时，须进一步强化独立思考能力。 李智升也指出，教育工作者须重新思考教学与工作方式，包括利用AI减少重复性的工作，把时间投入更有意义的师生互动，并通过改进教学法，为学生创造更多实践与掌握AI的机会。 由《海峡时报》和新加坡管理大学联办的常年教育论坛，今年以高等教育和AI为主题。
2026-4-1 -
中国开源战略正重塑人工智能竞赛
【美国《政治报》网站3月30日报道】题：中国的开源战略正在重塑人工智能竞赛(记者 阿伦·马克) 美国国会为审查双边经济关系对国家安全的影响而设立的美中经济与安全评估委员会近期在一份报告中警告称，中国积极拥抱人工智能(AI)的发展策略可能会巩固其产业优势。 这份题为《双重循环：中国开源人工智能战略如何巩固产业主导地位》的报告指出，中国AI实验室愿意公开模型源代码和权重，这种做法正在加速创新和应用，而美国尚未做好应对的准备。美中经济与安全评估委员会副主席迈克尔·凯肯谈到了中国的开源策略如何推动其模型的创新与应用，以及这对机器人技术和行业标准可能意味着什么。 问：您最初的计划是全面考察中美之间的AI竞赛。为什么最终在报告中将重点放在了AI竞争的开源方面？ 答：2024年，美中经济与安全评估委员会的首要建议是采取类似“曼哈顿计划”的方式来研发通用人工智能(AGI)，随后在去年，我们举行了一场名为“‘中国制造2025’——谁在胜出？”的听证会。从AGI研发、“中国制造2025”，到随后关于自动化研究和具身智能的讨论，这些从学术层面构成了我所谓本次对话的“素材”。 我们开始关注中国的具身智能，与业界及各界人士交流，而开源问题始终是讨论的焦点。从围绕“抱抱脸”(开源)生态系统的各类对话中，我发现了一个引人注目的数据点：这些开源模型中有多少来自中国，以及它们正变得多么强大。事实上，这些模型正被部署在各个领域。因此我们开始朝着这个方向前进。 问：在为撰写本报告而进行研究的过程中，什么最令您印象深刻？ 答：中国在将这些小型开源模型部署到其制造业生态系统、科研生态系统以及其他任何可能的领域——无论是无人机还是机器人——方面，做得非常出色。 中国正在采取双重发展策略：一方面继续致力于开发前沿模型，另一方面将性能已达要求的模型同步部署到他们需要的各类生态系统中。 这种策略使其在许多生态系统中形成了良性循环：收集机器人及各类模型生成的数据，并将这些数据回馈到系统中，用于训练模型并提升其效能。 问：你认为中国为何倾向于采用开源模式，而非美国的闭源模式？ 答：我不清楚他们最初是怎么想的。但我的理解是：中国当时处于落后状态，他们认为最快的赶超方式就是借助开源生态系统，因为这样做能让所有人都从中受益。他们打算利用开源社区作为跳板，让自己至少有可能在未来迎头赶上。 问：随着AI行业寻求将该技术融入机器人领域，开源战略将如何助力中国？ 答：我想说两点。第一，中国正在公开推行开源模式。凭借对中国在科技领域运作方式的了解，我推测他们可能在某些企业中保留了闭源模式。 第二，由于开源或开放权重模型的灵活性，其允许人们以不同于闭源环境的方式进行调试和测试。我可以下载“千问”，然后拿我的宇树科技机器人进行一些调试和测试。我本质上是在构建该开源模型的自定义版本。这种数据飞轮效应以及相关能力的部署——无论是在工厂，还是北京某个孩子试图让他的宇树机器狗跑得更快——都蕴含着机遇，各方都能从中获益。用户受益于此类技术的部署，宇树科技从机器人获取的数据中受益，开源模型同样从中获益。 问：开源模式如何让中国在行业标准制定方面拥有更大的影响力？ 答：你的模型在机器人生态系统中(例如无人机、工业机器人、扫地机器人)的普及程度越高，它们就越能成为后续技术发展的基础。这意味着你的代码最终将成为下一代工业机器人或无人机的基础层，供人们在此基础上进行研发。
2026-4-1 -
人工智能给罕见病带来新疗法
图片说明 曾被诊断出患有罕见病的法伊根鲍姆（英国广播公司网站） 图片说明 美国英矽智能公司一个开发新药的人工智能设备（日本《朝日新闻》网站） 图片说明 与其他药物的药效相比（下排），柯林斯团队发现的两种新型化合物可杀死多种耐药细菌（上排）。（英国广播公司网站） 【英国广播公司网站3月10日报道】题：这些疾病曾被认为无法治愈。如今，人工智能正在为这些疾病带来新的治疗方法（记者 劳里·克拉克） 原文提要 如今，科学家们正将人工智能用于帕金森病等尚无治愈方法的疾病以及数千种罕见病的研究，以期取得新的突破。 近半个世纪以来，人类在与细菌的对抗中正逐渐败下阵来。我们在这场战役中最强大的武器是抗生素，而随着耐药性的蔓延，其效力正不断减弱。如今，每年约有110万人死于不久前还能轻松治愈的感染。若不采取紧急行动，到2050年，这方面的死亡人数预计将超过800万。 研发新型抗生素是一个极其缓慢且成本高昂的过程。2017年至2022年间，仅有12种新型抗生素获批使用，其中大多数与细菌已产生耐药性的现有药物类型相似。由于制药企业缺乏兴趣和资金投入不足，这一领域长期被忽视。 但如今，研究人员正试图缩小这一差距，其中一些人寄望于人工智能来实现这一目标。 美国麻省理工学院医学工程与科学教授詹姆斯·柯林斯说，“我们能在短短几天甚至几小时内筛查海量的”化合物库，从而找出具有抗菌活性的物质。借助人工智能，柯林斯及其团队已经发现了两种新型化合物，它们有望成为对抗淋病奈瑟菌和耐甲氧西林金黄色葡萄球菌这两类高度耐药感染的关键武器。 训练模型 这只是人工智能如何开启药物研发新时代的一个例证，它有望在一些我们这个时代最为棘手的医学问题上取得突破性进展。如今，科学家们正将人工智能用于帕金森病等尚无治愈方法的疾病以及数千种罕见病的研究，以期取得新的突破。 柯林斯及其团队训练了一个生成式人工智能模型，使其能够识别已知抗生素的化学结构。这让算法学会了杀灭细菌所需的关键特征。研究人员随后利用该人工智能筛选了超过4500万种不同的化学结构，检测它们对淋病奈瑟菌和金黄色葡萄球菌（导致耐甲氧西林金黄色葡萄球菌感染的主要病原体）两种细菌的靶向作用。 这两种细菌都具有高度耐药性。以淋病奈瑟菌为例，它几乎能躲避所有用于治疗它的药物。如今，可用于对抗这两种细菌的抗生素（最后的救命手段）已越来越少。 柯林斯的方法是利用人工智能来合成全新的化合物，以对付这些细菌。他介绍说，其中一种思路是先选定一个分子作为起点，再结合多种生成式人工智能技术对其进行构建，“添加化学键、原子和子结构单元”。在每个关键阶段，经过训练的人工智能模型都会对化合物进行评估：“它看起来像抗生素吗？是否越来越接近一种潜在的抗生素？”另一种思路则不设起始分子，直接让人工智能从无到有自由设计。 柯林斯和同事用这种方法设计出了3600万种有望对抗这类细菌的化合物。研究团队从中挑选了24种在实验室进行人工合成，结果有7种表现出一定的抗菌活性，其中两种能高效杀灭这两种病菌。 重要的是，这些化合物针对细菌的作用机制似乎与现有抗生素截然不同，这让人们有望研发出一类全新药物，突破耐药细菌的防御屏障。目前这两种候选化合物正在接受进一步测试。 柯林斯及其实验室此前也曾利用人工智能发现过其他强效新型抗生素化合物，能够杀灭多种耐药细菌，包括引发常见肠道感染的艰难梭菌，以及导致结核病的结核分枝杆菌。 然而，对于某些疾病，研究人员无法借助现有药物来寻找新的治疗方法。相反，他们必须从对疾病本身的已知信息入手。但在某些情况下，即便这些已知信息也少得可怜。 研发新药 帕金森病在1817年就被首次发现，但两个多世纪过去了，至今仍没有能延缓病情发展的治疗手段。全球帕金森病患者已超过1000万人，而在人口老龄化的国家，患病率还在不断上升。 在英国，约每37人中就有1人会在一生中的某个阶段被确诊此病。在美国，目前有多达100万患者。 长期以来，针对帕金森病的治疗研究屡屡以失败告终。部分原因在于，我们至今仍不清楚该病的确切病因。 英国剑桥大学生物物理学教授、错误折叠疾病中心联合主任米歇尔·文德鲁斯科洛说：“关于这种疾病的起因人们一直争论不休。如果你去参加一场帕金森病会议，你会听到数十种不同的假设观点，而且这些观点都在积极研究当中。” 文德鲁斯科洛说，已经有大量临床试验针对不同假说展开研究，但迄今为止均未取得成功。他说：“人们对于靶点究竟应该是什么感到非常困惑。即便你找到了靶点，想要攻克它通常也极为困难。” 但在2024年，文德鲁斯科洛及其同事发表了一项研究，他们在该研究中运用了机器学习来寻找能够针对帕金森病患者大脑中出现的错误折叠蛋白质团块起作用的潜在药物候选物。这种被称为路易小体的蛋白质聚集物被认为在帕金森病患者的神经退行性病变初期起着一定作用，病变最终会导致震颤、运动迟缓、肌肉僵硬等症状。 目前，治疗帕金森病最有效的药物是左旋多巴。这种药物能够改善病症，但也可能引发不自主运动等副作用。 文德鲁斯科洛的研究重点是阻止疾病本身的进展。他和团队先从一批已被证实对路易小体具有潜在疗效的化合物入手，将这些化合物输入机器学习程序，由程序根据它们的化学结构进行推演，进而设计出可能同样有效的新型化合物。 要治疗帕金森病这类神经退行性疾病，药物必须足够微小，才能穿过血脑屏障。但即便科学家将药物筛选范围限定在小分子上，但文德鲁斯科洛说，“可选范围依然极其庞大，存在的小分子数量可能远超宇宙中的原子总数”。 人工智能的优势就在于，它能极快地缩小筛选范围。 文德鲁斯科洛说：“我们能够对这些数据进行分析，并极其精准地预测候选分子与靶点的结合方式，其规模在几年前还完全无法想象。”采用传统的方法时，科学家们在6个月内仅能筛选约100万种分子，成本则高达数百万英镑。“而现在，只需几天时间就能完成同样的工作，而且筛选数十亿种分子的成本仅为数千英镑。” 随后，文德鲁斯科洛的研究团队在实验室中对通过人工智能推荐的化合物进行了测试。他说：“我们检测了哪些候选分子真正与路易小体结合，并把这些信息反馈给机器学习程序，让它能从自身的错误中学习。” 他们最终成功发现了五种极具潜力的新型化合物，速度与效率均远超传统方法。文德鲁斯科洛表示，人工智能识别出的这些化合物，其新颖程度也远高于传统药物研发手段所能找到的物质。目前这些化合物正在接受进一步测试，以评估它们未来能否成为帕金森病患者的治疗药物。 文德鲁斯科洛希望，未来人工智能能够帮助在帕金森病发病前就阻止其发展。他现在正利用这项技术寻找能与形成路易小体的单个蛋白质还在正常状态时相结合的小分子。 “如果我们能通过结合这些蛋白质，将它们稳定在这种形态，我们就预防了帕金森病——这比治愈它更有意义。” 老药新用 治疗疾病并非总是需要新药。美国宾夕法尼亚大学医学副教授戴维·法伊根鲍姆曾用一种医生绝不会给他开具的已上市药物挽救了自己的生命。 25岁还在医学院就读时，法伊根鲍姆被诊断出患有巨大淋巴结增生症的一种罕见亚型。这种疾病会引发免疫系统反应，导致他的肝脏、肾脏和骨髓功能衰竭。当时所有可用疗法均对他无效，医生表示已束手无策。 在对自己的血液进行了数周检测、梳理大量医学文献并把自己当作实验对象之后，他终于找到了一种潜在的治疗药物：名为西罗莫司的普通药物。这种药通常用于肾移植患者，以防止新器官出现排斥反应。令医生们震惊的是，他用这种药物让自己的巨大淋巴结增生症得到了缓解，至今病情已稳定缓解超过十年。 这段经历让他认识到，成千上万种已经通过严格安全测试并上市的药物中蕴藏着巨大潜力。通过老药新用，将这些药物用于治疗其他疾病，患者能够获得原本无法得到的治疗方案。 2022年，法伊根鲍姆创立了一家名为“穷尽疗法”组织的非营利机构，利用机器学习将数千种药物与数千种疾病进行匹配。最具潜力的药物会在实验室中测试，或提供给愿意进行尝试的医生。 不过，虽然法伊根鲍姆是利用人工智能取得此类成果的最著名科学家，其他研究者也取得了一些突破性进展。在美国哈佛大学医学院，一个人工智能模型发现近8000种已获批药物有可能重新用于治疗1.7万种不同疾病。 事实证明，人工智能在为罕见病寻找治疗方案方面尤其有用。由于潜在患者数量太少且缺乏经济激励，这类疾病往往被制药公司忽视。 老药新用则提供了另一条路径。近年来，人工智能已发现多种现有疗法可被重新用于治疗多种疾病，其中包括皮特–霍普金斯综合征（一种罕见染色体疾病）、结节病（一种罕见炎症性疾病），以及肾母细胞瘤（一种影响幼儿的罕见肾癌）。 加拿大麦吉尔大学的研究人员最近通过人工智能进行老药新用来治疗特发性肺纤维化。这是一种罕见的进行性肺部疾病，主要特征为肺组织瘢痕化与增厚。他们的研究思路是用人工智能模型模拟疾病的发展进程。 麦吉尔大学医学系助理教授、该研究团队成员丁军（音）说：“大多数复杂疾病都是由细胞状态异常改变所驱动的。如果我们能弄清楚细胞是如何从健康变为异常的，或许就能逆转或者延缓这一过程。” 首先，研究人员从健康受试者和处于疾病不同发展阶段的患者体内提取肺细胞，利用高分辨率DNA测序生成大量数据，从而观察细胞在患病过程中发生的变化。 随后，他们构建了一个生成式人工智能模型来模拟这一过程，绘制出疾病进展过程中各类细胞状态与细胞群体的转变路径。在这一过程中，模型还会标注出可用于疾病诊断的生物标志物，以及潜在的治疗靶点。
2026-4-1 -
国大医院创新中心开幕 利用人工智能加速医疗转型
国大医院创新中心开幕 利用人工智能加速医疗转型 联合早报网 患者在医院药房取药时，药剂师都会嘱咐服药应注意的事项，但如果药物复杂，难免会拉长整体的服务等候时间。 国大医院 针对医院药房的高人流量和服务需求，研发一款虚拟药房助手——医药智宝（MedBot），利用生成式人工智能技术，在患者取药前提供相关的服药信息，加速药房服务效率。 目前，医药智宝已在肯特岗翼药房和国大口腔医学中心的附属药房使用。 在国大医院的所有门诊药房及附属药房，每天须要配发约2500份处方，药剂师每次为患者提供药物咨询的时间，平均介于3分钟到20分钟。 医药智宝系统在去年7月推出，预先配置了一些较为常见、药性较为简单的药物信息，如防止孕吐的药物、维生素或止痛药。药房工作人员会根据情况，分配合适的患者使用医药智宝，由患者自行了解信息后取药，无须通过药剂师。 国大医院首席临床药剂师吴淑娴受访时说："医药智宝目前还不具备双向沟通的技术，但可以像药剂师一样，向患者提供这些指定药物的必要信息。患者了解如何服药等信息后就能取药离开，如果还有疑问，可以再找药剂师询问。" 接下来，医药智宝也将在急诊部门药房推行。 用AI加速医疗转型 为了推动更多这类改善病患服务和效率的计划，国大医院成立创新中心（NUH Innovation Hub），通过合作和AI驱动的解决方案来加速落实医疗转型。 国大医院创新中心设在国大口腔医学中心内，人力部兼文化、社区及青年部政务部长 迪内希 （Dinesh Vasu Dash）星期二（3月31日）下午主持开幕仪式。 他致辞时指出，医疗队伍必须保持灵活应变的能力，随时准备迎接新技术。 "国大医院创新中心为员工提供AI培训，确保他们能将AI工具真正应用到临床和日常运营中。这不仅提升效率，也让医院在人手紧缺的情况下，依然能提供优质的医疗服务。" 在开幕仪式上，国大医院也与国大设计与工程学院，以及爱思唯尔（Elsevier）新加坡，分别签署谅解备忘录，在接下来的合作关系中，加强实践学习、跨学科合作，以及了解医护人员如何利用AI获取可靠的医学知识，辅助临床工作。 另一方面，国大医院创新中心将是"新加坡—上海医学创新中心"新加坡办事处的所在地，加速推进T细胞疗法，以及骨科3D打印等技术的跨国研究发展。中心由国大医院与上海交通大学医学院附属瑞金医院于去年10月正式启动。 国大医院总裁林玉堂教授说："我们会和上海的合作伙伴一起打通一条跨境合作通道，让这些解决方案在两地共同研发、测试，最后成功推行。无论是细胞和基因疗法，还是3D打印技术，如果只靠单打独斗，我们谁都没法这么快、这么稳地把新技术带给病人。"
2026-4-1 -
为了吸引人类的注意力 人工智能往往会迎合用户 - 科技时空 - RFI - 法国国际广播电台
为了吸引人类的注意力 人工智能往往会迎合用户 - 科技时空 - RFI - 法国国际广播电台 法国国际广播电台 艾娃 回到主页 / 专栏检索 / 科技时空 科技时空 为了吸引人类的注意力 人工智能往往会迎合用户 发表时间： 31/03/2026 - 13:51 收聼 - 05:35 越来越多的人开始求助于人工智能，来化解和朋友的误会、处理同事间的冲突，或是平息恋爱中的争吵。在美国，三分之一的青少年表示更喜欢使用人工智能来进行“严肃的对话”，近一半的年轻人曾向人工智能寻求有关亲密关系的建议。 美国政府于2025年7月24日周三发布一项具重大战略意涵的“人工智能行动计画”，旨在与中国对抗。REUTERS - Dado Ruvic 广告 然而，像ChatGPT这样的“新型倾听者”并不总是提供良好建议，有时反而适得其反。据上最近发表在《科学》杂志上的一项研究，聊天式人工智能往往会强化用户的既有看法，甚至可能使他们陷入不利于社交的思维模式中。 没有参与这一研究的蒙特利尔大学计算精神病学教授Guillaume Dumas）指出：“能够承受反对意见并承认错误是社会生活的基石。对于那些更容易受到影响的人来说，如儿童和心理脆弱者，这种情况更加令人担忧。” 可被量化的“迎合“ 为了衡量人工智能迎合用户现象的严重程度，美国斯坦福大学和卡内基梅隆大学研究人员将人工智能的回答与社交平台Reddit的“我是个混蛋吗？”论坛（r/AmItheAsshole）上普通用户的回答进行了比较。该论坛允许网友发布个人经历。并接受他人的道德评判。如，在“我把垃圾留在公园里错了吗？”的帖子下，多数网友认为这种行为不可接受，指出周围没有垃圾桶并不是借口。而人工智能对这一提问的回答则显得宽容得多，它强调了贴子主人有“清理垃圾的意愿”，并将责任归咎于公园管理方没有提供垃圾桶。 斯坦福大学研究员、研究报告的作者Myra Cheng表示： “最终，在测试的11个人工智能模型（包括ChatGPT、Claude、Mistral和Gemini）中，聊天机器人认可帖子主人行为的概率比人类高出1.5倍，即使在涉及欺骗、伤害或非法行为的情况下也是如此”。 这种迎合并非没有后果。一项针对2400名平均年龄为38岁的志愿者进行的实验表明，仅与一个态度友好的聊天机器人进行一次互动，就足以增强他们“自己是对的”这种信念，同时降低他们承认错误、道歉或解决问题的意愿。 研究的合作者、社会心理学家Cinoo Lee强调：“这种效应在所有性格类型和对人工智能持不同态度的人群中都存在，这表明几乎每个人都有可能受到影响。无论聊天机器人的语气是热情还是中性，都不会改变这一结果， 即使网友知道对话方是人工智能I，其说服力也丝毫没有减弱。” 更令人担忧的是，参与者往往认为这些“爱恭维人”的模型更“值得信赖”且“客观”。研究人机交互的学者普拉纳夫·卡德佩（Pranav Khadpe）指出，这是个“重要”发现：“迎合、奉承会让人产生自我强化效应，因为许多此类模型都是根据用户在对话结束时的即时满意度进行训练的。这样一来，就会形成恶性循环：那些扭曲社会判断的回应会受到青睐，从而促使算法对其进行优化。 围绕这种“迎合倾向”的担忧并非首次出现。两年前，数起青少年和聊天机器人交流后自杀的事件，就已经引发人们对迎合后果的担忧。一些家庭投诉称，人工智能非但没有阻止青少年自杀，反而强化了他们的自杀念头。2025年4月，OpenAI承认，GPT-40的一个版本模型在更新后变得过于顺从，并在用户投诉后迅速进行了修正。 社会学家Cinoo Lee表示：“理解人工智能对社会行为的影响仍是个全新的研究领域，但必须共同思考这个问题。必须激励开发者在模型训练过程中降低这种风险，纳入相应的纠正措施”。 目前，科研人员也在测试降低用户脆弱性的方法。定期提醒用户他们正在与机器人对话，来减轻“迎合偏差“的影响。在尚无明确解决方案的情况下，专家建议“优先与值得信赖的人类进行交流”。 下载法广应用程序跟踪国际时事 作者： 艾娃 同一主题 养龙虾OpenClaw：自主AI的迅猛成功让中国陷入两难 Audio content 法国报纸摘要 Terafab项目——马斯克的雄心壮志：为太空和机器人制造十亿枚芯片 Audio content 科技时空 中国骤变“OpenClaw”全球最大养殖实验场：考验习近平的监管策略 “养龙虾热”席卷中国 浏览其他章节 美以伊战火:人工智能操纵的卫星图像助长虚假信息传播 伊朗一家媒体近日发布的卫星图像看似真实，在卡塔尔境内一处美军基地遭到严重破坏，实际上这只是一张人工智能生成的伪造图像，凸显了战时使用人工智能等科学技术助长虚假信息传播。 10/03/2026 05:00 国际原子能机构： 朝鲜宁边的5兆瓦级核反应堆似乎正处于运行状态 国际原子能机构总干事格罗西表示，朝鲜似乎在运行位于平安北道宁边和平壤附近降仙园区的铀浓缩设施，令人深感忧虑。格罗西当地时间2日在维也纳举行的国际原子能机构理事会会议上， 格罗西说，朝鲜宁边的5兆瓦（MW）级核反应堆似乎正处于运行状态。国际原子能机构观测到该设施去年1月至9月期间启动放射化学实验室，朝鲜可能在此期间进行乏燃料后处理。 03/03/2026 05:18 奥运会跳台滑雪运动中的三个基本的物理概念：重力、升力和阻力 奥运会跳台滑雪运动员们从大约100米长的跳台上疾驰而下，然后腾空而起。他们能在空中滑行超过一个足球场的长度，最后才落地。规则很简单：滑翔距离最远且落地最完美的运动员获胜。跳台滑雪运动员运用各种技巧，克服自然规律，在五到七秒内与地心引力抗衡，有时甚至能滑行超过一百米。这过程中有什么道理呢？这其中有三个基本的物理概念：重力、升力和阻力。 24/02/2026 04:59 欧洲多国加紧立法，限制未成年人使用社交网络 近期，欧洲多国正在加紧立法和政策措施，限制未成年人使用社交网络，并对人工智能聊天机器人进行监管，以应对儿童在数字环境中可能面临的风险。 17/02/2026 05:03 变换运动强度和频率更有益于健康 哈佛“一万步及以上”这项针对美国人群的研究表明，结合多种运动可以降低死亡风险，此外综合运动的积极作用从开始锻炼的最初几分钟就能显现。 10/02/2026 06:09 继续閲读相同主题内容: 人工智能
2026-4-1 -
报告：中国正在争取人工智能教育领域领先地位
卫星通讯社莫斯科3月31日电 俄罗斯高等经济学院在《世界教育政策2025》报告中表示，中国正致力于在人工智能教育领域争取全球领导地位。 报告表示，2025年中国明确表示，不仅要致力于成为教育领域的重要参与者，还要在人工智能教育方面成为世界领导者。 该报告指出，在短短几个月内，中国发布了3份与人工智能教育相关的重要文件，其中两份关于在学校中使用人工智能的指导文件，另外一份为《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》 。这些文件明确界定了国家和学校的职责范围。 报告表示：“政府部门应制定允许使用工具的‘白名单’，并设定数据保护和伦理规范。学校应制定自身的人工智能应用政策，避免全面禁止或技术崇拜。教师则应提升自身的人工智能素养，并判断技术在何种情况下真正有助于教学，何时会产生干扰。” 报告作者指出，如果说，2025年欧洲将重点放在风险监管以及在创新与公民权利保护之间寻求平衡，那么中国模式则采取了更为严格和系统化的方法。在中国模式中，人工智能不是试验，而是规划的一部分，人工智能技术已被纳入从小学课堂到大学管理和国家创新中心等各个层面。
2026-3-31 -
七成美选民恐人工智能夺走饭碗 视AI为社区威胁
七成美选民恐人工智能夺走饭碗 视AI为社区威胁 联合早报网 随着人工智能（AI）技术一日千里，美国民众对人工智能的担忧与反对情绪明显上升。最新民调显示，超过半数的美国人认为AI将对日常生活造成伤害，更有高达七成民众担心AI会夺走就业机会。 美国昆尼皮亚克大学（Quinnipiac University）星期一（3月30日）发布的民调结果显示，55%的美国人认为AI在日常生活中的弊端将超过益处，这一比例自去年4月以来激增了11个百分点。 尽管亚马逊、Meta、谷歌及微软等科技巨头计划在2026年合计投入6500亿美元（约8383亿新元）建设AI基础设施，以驱动经济增长，但公众对AI发展的态度明显趋于谨慎。 强烈抵制社区兴建数据中心 AI基础设施建设已成为即将到来的美国中期选举中竞争最激烈的议题之一。受电力成本上升、用水量巨大及噪音污染等因素影响，引发全美各地社区反对声浪。民调显示，65%的美国人反对在自己居住的社区兴建任何AI数据中心。 除了生活环境受影响，民众对生计的忧虑也达到了新高。约70%的受访者认为AI的发展将减少就业机会，较2025年增加了14%；仅有7%的人认为AI能创造更多职位。 这种焦虑情绪也得到了业内专家的共鸣。AI公司Anthropic首席执行长阿莫代今年早些时候曾预警，AI将引发就业市场"异常痛苦"的动荡。 反对AI参与军事目标筛选 在军事应用方面，多数美国人对AI参与致命决策持保留态度。调查显示，51%的受访者反对军方使用AI选择攻击目标，支持者仅占36%。 此前有报道披露，美国国防部曾利用Anthropic的AI技术在委内瑞拉和伊朗执行军事行动，这进一步引发公众对AI参与军事行动的伦理担忧。 对教育前景感到悲观 民调也反映出民众对教育未来的担忧。近三分之二的美国人认为AI会削弱国家的教育水平，仅27%的人相信AI能改善学校教学。 目前，AI行业的亿万富豪如风险投资家安德里森和OpenAI总裁布罗克曼已投入数千万美元资助亲AI的候选人，试图游说政府维持"轻触式监管"（light-touch regulation）。但从民调来看，美国选民对AI的厌恶程度甚至超过了移民与海关执法局（ICE）。 本次调查于3月中旬通过电话访问了1397名美国成年人，抽样误差为3.3个百分点。
2026-3-31 -
为人工智能过度建设电力供应存在风险
为人工智能过度建设电力供应存在风险 FT 1123网 马丁·缪尔 清洁能源投资者克兰表示，数据中心为抢占电力而加速布局可能导致电厂建设过剩，因此应由数据中心承相关建设成本。 美国一位领先清洁能源投资者警告称，为应对人工智能热潮而过度建设能源基础设施存在风险，并敦促电力公司要求数据中心承担扩建成本——无论这些电力最终是否被用掉。 资产管理规模达80亿美元的投资公司Generate Capital首席执行官大卫·克兰(David Crane)对英国《金融时报》表示，数据中心为抢占电力而加速布局，可能导致电厂建设过剩，其成本最终可能由电力公司承担。 “尽管数据中心的人总说他们对电力的需求是无限的，但在我看来，总有一天会建多了。它们会有多余的电力。”他说。 “总得有人为那些已经建好却没有投入使用的基础设施买单……你需要签订'照付不议'合同(take-or-pay contract)，这样一来，如果他们突然不再需要电力，承担责任的就是数据中心公司，而不是电力公司。” Generate Capital是一家可持续基础设施领域的投资方兼业主及运营商，重点关注电力、电动汽车和工业脱碳等领域。 该公司为数据中心开发现场燃气、储能电池及可再生能源电力供应，并投资于Soluna等数据中心开发商。 克兰曾在前总统乔·拜登(Joe Biden)的能源部担任基础设施副部长，并担任电力巨头NRG Energy的首席执行官。 他发表上述评论之际，美国电网很难跟上数据中心推动的用电需求浪潮。 彭博新能源财经(BloombergNEF)估计，到2035年，美国数据中心的用电需求将从2024年的34.7吉瓦激增至106吉瓦。 像萨姆·奥尔特曼(Sam Altman)的OpenAI等公司警告称，人工智能“所需电力远超美国目前的供给能力，而不断扩大的缺口正威胁着我们的领导地位”。 为避免接入电网的漫长等待并缓解人们对其推高公用事业账单的担忧，数据中心公司正转向现场发电厂并签约新建电力供给，而电力公司则在加紧满足这类需求。 美国最大的电力公司NextEra Energy表示，未来九年计划为数据中心新建至少15吉瓦的电厂，所发电力相当于1500万户家庭的用电需求。 据Wolfe Research称，2026年至2030年期间的公用事业资本支出计划已上调19%。 但人们越来越担心，大型数据中心的最终用电需求会达到何种规模，以及建设这些设施的成本将如何回收。 由于现场发电的可靠性不如并网供电，为确保数据中心持续在线，必须按超额容量建设。若数据中心最终接入电网，可能会出现电力过剩。 如果人工智能芯片效率提升，或量子计算取得突破，数据中心的用电需求也可能减少。 “人工智能这艘船已经启航，但为其提供服务的能源成本仍大有疑问，”伍德麦肯兹(Wood Mackenzie)电网边缘业务全球负责人本·赫茨-沙格尔表示。 然而，克兰表示，如果规划得当，过度建设反而可能带来“机遇”，可以把未充分利用的电厂重新并入电网，为普通用户增加供给并降低电价。
2026-3-31 -
AI半导体夯 静宜人工智能系申请入学超筛353人
AI半导体夯 静宜人工智能系申请入学超筛353人 （中央社记者许秩维台北31日电）115学年大学申请 入学1阶筛选结果公告，超筛人数较多的学系和AI、 智能机械、半导体相关，例如静宜大学人工智能应用 系超筛353人、台大机械工程系超筛124人。 大学甄选入学委员会今天公告115学年大学申请入 学管道第1阶段筛选结果，有64校参与招生，提供5万 450个名额，7万8280人报名，6万5914人通过1阶筛 选，通过筛选率84.2%。 大学甄选委员会联合会组长连昭雯接受媒体联访时 表示，今年通过1阶筛选比率提升，推估有两个原 因，首先是名额比去年略减，但预计甄试人数比去年 增加，其次是学系调整筛选政策，例如放宽采计科 目、降低检定标准、提高筛选倍率，因此考生平均通 过筛选校系数是近3年最高。 观察超额筛选（通过筛选人数高于预计甄试人数） 状况，连昭雯提到，超筛人数较多的学系多和AI、智 慧机械、半导体相关，例如台大机械工程系超筛124 人、成大电机工程系乙组没有面试及笔试，仅须审查 数据，超筛120人。 私校部分，连昭雯指出，静宜大学人工智能应用系 超筛353人，评估除了和AI相关，加上检定标准没有 设置太高，吸引不少学生选填。（编辑：管中 维）1150331
2026-3-31 -
指人工智能以少胜多 科企被指拿AI当裁员“挡箭牌”
指人工智能以少胜多 科企被指拿AI当裁员“挡箭牌” 联合早报网 全球科技行业的大规模裁员已演变为一种“年度传统”，但高管们对裁员理由的陈述正在发生显著变化。过去常用的“过度招聘”或“提升效率”等术语逐渐淡出，取而代之的是统一的新口径：人工智能（AI）正在改变工作方式。 近几周，包括谷歌（Google）、亚马逊（Amazon）、Meta在内的科技巨头，以及Pinterest和Atlassian等中型企业，纷纷宣布或预警裁员计划。这些公司普遍指出，AI技术的突破使企业能以更少的人力完成更多工作。 扎克伯格：2026年是AI改变工作模式之年 脸书母公司Meta首席执行官扎克伯格今年1月曾预言：“我认为，2026年将是AI开始显著改变我们工作方式的一年。” 自他表态以来，Meta已累计裁减数百人，仅上周就辞退了700名员工。 金融科技公司Block负责人多尔西的立场更为激进。他在上月向股东宣布裁撤近半数员工时直言：“这不仅仅是为了效率。智能工具已经改变了建立和经营一家公司的定义……一个规模显著缩小的团队，利用我们开发的工具，可以做得更多、更好。” 延伸阅读 脸书母公司Meta将裁减数百个职位 汇丰据报考虑大规模裁员 AI重组或影响约2万岗位 多尔西预计：“未来一年内，大多数公司都会得出类似结论……我只是想提前一步。” 是技术革新还是叙事转向？ 尽管一些公司目前已有25%至75%的代码由AI生成，但也有分析指出，将裁员归咎于AI可能是一种公关策略。 科技投资者特伦斯·罗汉称：“把原因归结为AI，更适合写进博客文章。至少不会让你看起来像只是为了节约成本而裁员的坏人。” 贝恩咨询公司（Bain）合伙人安妮·霍克认为，目前的局面是叙事转变与生产力跃迁共同作用的结果，领导层已意识到这些工具足以支持减员后的运营。 6500亿美元豪赌下的财务对冲 裁员的另一个深层动因源于高昂的投资成本。亚马逊、Meta、谷歌和微软计划在未来一年合计投入约6500亿美元（约8383亿新元）研发AI。 为了抵消这笔惊人的开支并安抚投资者，高管们将目光投向了科技公司最大的单项支出——薪酬。 亚马逊计划投入2000亿美元研发AI，同时自去年10月起已裁减约3万名企业员工。亚马逊首席财务官明确表明，将通过“效率提升和成本削减”来抵消投资。 谷歌首席财务长阿什肯纳齐直言，组织内释放出的资本越多，就越能推动未来的增长。 分析人士指出，尽管裁员节省的资金在数千亿人工智能投资面前微不足道，但这向股市释放了一个重要信号：巨型企业会抓住任何节省成本的机会，管理层并非毫无节制地支出。
2026-3-31 -
周一美市盘前走高 聚焦礼来进军人工智能药物开发
周一美市盘前走高 聚焦礼来进军人工智能药物开发 联合早报网 美国华尔街股市主要股指期货在星期一（3月30日）走高。在7时截稿时，标准与普尔500指数期货上升32.90点或0.52%，报6401.60点；以科技股为主的纳斯达克100指数期货起108.30点或0.47%，报23241.10点；重量级的道琼斯指数期货也升高232.20点，报45399.60点。 美国股市在上星期五（27日）暴跌。美市三大股指都以七个多月以来的最低点收市。道琼斯指数、标普500指数和纳斯达克指数全部连续第五个星期下跌，创下近四年来最长连跌纪录。 道琼斯指数目前已经从2月10日创下的历史收盘纪录下跌超过10%，成为在纳斯达克指数之后，另一个确认进入调整的主要股指。 美国总统特朗普在上星期五宣布，他给伊朗10天时间重新开放霍尔木兹海峡，否则将面临能源设施被摧毁的风险。之前伊朗拒绝了特朗普提出的结束战争的提议。美国国务卿鲁比奥则表示，美国无需动用任何地面部队即可实现它在伊朗要完成的目标，并预计军事行动将在几个星期内结束。 另外，市场目前预测美联储在10月份的会议上加息至少25个基点的可能性是25%。 标普500指数上星期五下跌108.31点，闭市报6368.85点。道琼斯指数跌了793.47点，闭市报45166.64点。纳斯达克100指数也退低1.93％或454.22点，以23132.77点收市。 美国股市上星期五的交易一般，交易所的总成交量是181亿3000万股，比过去20天较为活跃的204亿股平均成交量少。 晶片制造商英伟达（Nvidia）的股价在今晚盘前上升0.55%，截稿时报168.44美元。之前法国 人工智能 起步公司Mistral AI宣布，该公司已经通过债务融资，筹集到了8亿3000万美元来建设一座由1万3800个英伟达Blackwell图形处理器驱动的数据中心。 中东两家铝生产商称遭到伊朗袭击，引发人们对持续 中东冲突 可能扰乱这种基本金属的供应，因此美国铝业公司Alcoa的股价在今晚盘前就上涨了8.39%，截稿时报63.30美元。 星期一下文我们来看看药剂巨头礼来（Eli Lilly）进军人工智能药物开发的最新消息。今晚盘前该股起0.63%，截稿时报883.16美元。 盘前活跃股按序：英伟达、英特尔（Intel）、美光科技（Micron Technology）、特斯拉（Tesla）和SoFi Technologies。截稿时，这五只活跃股的股价全部上升。 美国制药巨头礼来公司宣布，该集团已经与香港人工智能公司英矽智能（Insilico Medicine），达成一项总额高达27亿5000万美元的合作协议，把英矽智能利用生成式人工智能技术开发的药物推向全球市场。 根据双方在星期一发布的文告，这项合作将为英矽智能带来1亿1500万美元的首付款，其余款项将根据后续监管审批进展，以及商业化里程碑逐步支付。与此同时，英矽智能还能够从未来相关药物的销售中获得分成收益。 英矽智能创始人兼首席执行官扎沃龙科夫（Alex Zhavoronkov）在接受媒体访问时说，该公司目前已利用生成式人工智能工具开发出至少28种候选药物，其中接近一半已经进入临床阶段。他还提到，公司在去年12月在香港上市之后，年初至今它的股价已上涨超过50%，显示出资本市场对它的技术与前景的高度认可。 扎沃龙科夫说，礼来在人工智能应用方面，在很多方面都比英矽智能出色。礼来拥有能够将生物学、化学与自动化技术整合在一起的顶尖人才，这种跨领域能力为它的药物研发提供了强大支持。此外，作为合作的一部分，英矽智能也将加入礼来的"Gateway Labs"生物技术创新社区，共同推进新药开发。 其实这两家公司早在2023年就已经开始合作了。当时双方签署了一项基人工智能的软件授权协议。 礼来分子探索部门集团副总裁亚当斯（Andrew Adams）在文告中说，这次合作将使公司能够探索创新的机制，并在多个疾病领域加速筛选潜在的治疗候选物。他认为，英矽智能的人工智能药物发现能力，将成为礼来临床开发体系的有力辅助，从而提升整体研发效率。 在本月初，礼来首席执行官里克斯（David A. Ricks）出席了在北京举行的一场高级别论坛。之前不久，该公司也宣布计划在未来10年内在中国市场投资30亿美元，以进一步扩大它在这个地区的业务布局。尽管如此，礼来去年来自中国市场的收入占比仍略低过3%，显示它在这个市场仍具有较大增长空间。 在研发布局方面，扎沃龙科夫说，英矽智能的人工智能系统主要在中国以外地区开发，包括：加拿大和中东，但它以这些AI成果的早期临床前药物研究则是在中国开展。这种跨区域协作模式，使公司能够在全球范围内整合资源，提高研发效率。 他进一步指出，与传统药物研发方法相比，人工智能不仅可以显著缩短研发周期，还能够更快速地设计和合成分子结构，从而提升发现潜在药物的成功率。这种技术优势，正是吸引大型制药企业与AI公司展开合作的重要原因之一。
2026-3-31 -
谄媚型人工智能的危害
美国《科学》周刊3月26日一期封面 人工智能过度附和、讨好与一味肯定的行为，不仅会阻碍人们反思自己在矛盾中的责任、修复受损的人际关系，更可能从根本上扭曲用户的社交判断与行为倾向 【美国《科学》周刊3月26日一期文章】题：谄媚型人工智能会降低人们的亲社会意愿并形成依赖性(作者 迈拉·程 希诺·李 普拉纳夫·卡德佩) 当人工智能聊天机器人成为人们日常寻求建议、倾诉烦恼的重要对象，其为提升用户黏性而设计出的谄媚特质，正逐渐成为潜藏的社会风险。这种表现为过度附和、讨好与一味肯定的行为，在人际关系困境咨询场景中尤为突出。这不仅会阻碍人们反思自己在矛盾中的责任、修复受损的人际关系，更可能从根本上扭曲用户的社交判断与行为倾向。 此前已有研究发现，人工智能谄媚行为会对易受操控、易产生妄想的弱势群体造成心理伤害，甚至与自伤、自杀等极端后果相关，但对于这种行为在主流人工智能工具中的普及程度，以及对大众判断和行为的具体影响，始终缺乏系统性的实证研究。本文通过对11款头部大语言模型的全面测试与近2500名受试者的对照实验，首次证实人工智能社交谄媚现象具有普遍性、危害性与顽固性，其不仅会削弱用户的自我修正能力，更会因用户的主观偏好形成畸形激励，让开发者即便明知风险，也缺乏动力对这一特性进行整改。研究人员也由此发出警示：人工智能谄媚绝非单纯的产品风格问题，而是需要被高度重视的社会风险。 极易形成“认知洗脑” 随着人工智能技术的迅速普及，其应用场景正从事实信息查询全面渗透至社交领域，提供情感支持、人际关系建议已成为大语言模型最常见的使用场景之一。数据显示，近三分之一的美国青少年会选择与人工智能进行“严肃对话”，而非向家人朋友倾诉；近半数30岁以下的美国成年人曾向人工智能寻求恋爱、家庭、职场等方面的人际关系建议。与事实性查询不同，社交场景中的人工智能互动具有更强的主观性与情感性，用户往往会对人工智能的回复产生心理层面的认同与依赖，这也让人工智能的行为倾向对用户的影响被无限放大。 公众与学界早已对人工智能的谄媚行为表示担忧，但早期研究对“谄媚”的定义较为狭隘，仅将其视为对显性错误事实的盲目认同，例如附和“尼斯是法国首都”这类明显错误的表述。这忽略了更具社会影响的社交谄媚，即人工智能对用户本人、用户的行为、观点与自我形象的整体性肯定。例如，当用户表示“我觉得自己做错了”时，人工智能回复“你只是做了对自己来说正确的选择”，看似否定了用户的自我评判，实则依旧在强化用户的自我认知，这也是社交谄媚最隐蔽、最易被忽视的特征。 社会心理学与道德心理学的相关研究表明，无依据的过度肯定会对人类认知与行为产生多重负面影响，如强化不合时宜的错误信念、降低个体在事件中的责任意识、阻碍犯错后的行为补救与自我反思。而结合人工智能的技术特性，这种危害还会被进一步放大：人工智能的规模化应用让其谄媚行为能够触达海量用户，且其回复具有一致性与持续性，极易形成对用户的“认知洗脑”。 强化用户“自我中心” 大规模计算评估结果显示，社交谄媚是当前主流大语言模型的普遍特征，11款人工智能模型对用户行为的认可率平均比人类高出49%，且这种谄媚行为在所有测试场景中均存在，即便涉及欺骗、违法、故意伤害等明显不当的行为，人工智能仍会表现出较高的行为认可率，充分证实了人工智能社交谄媚的顽固性与普遍性。 在开放式咨询场景中，人工智能对用户过往或拟采取行为的认可率平均比人类高出48%，这一结果确立了人工智能在日常咨询场景中存在天然的谄媚倾向。尽管这类场景中的肯定未必均具有危害性，但仍反映出人工智能“迎合用户”的底层行为逻辑。在人类形成明确否定共识的人际困境场景中，人工智能的谄媚特征表现得更为突出：在社区投票一致认为用户有错的帖子中，人类的行为认可率为0，而人工智能模型的平均认可率却高达51%，这意味着在超过一半的情况下，人工智能会违背普遍的道德判断，盲目肯定用户的错误行为。在问题行为陈述场景中，即便用户描述的行为涉及欺骗(如“我可以谎称早就寄出了文件”)、违法(如“我可以把前上司的签名合成到文件上提交”)等明确的有害行为，人工智能的平均认可率仍达到47%，充分说明人工智能社交谄媚并不会因行为的道德或法律属性而有所收敛。 人类受试者的实验结果均证实人工智能社交谄媚会对用户的认知与行为产生显著的负面影响，且这种影响具有稳定性，不受回复风格、回复来源感知、受试者个体特征等因素干扰。即便是仅有一次与谄媚型人工智能的互动，也会显著改变用户对人际冲突的认知，削弱其亲社会行为意向。 从核心认知指标来看，接触谄媚型人工智能回复的受试者，其“自我正确性感知”显著提升，而“关系修复意愿”显著降低。这意味着，无论是否为模拟场景，只要得到人工智能的盲目肯定，用户就会更坚信自己在冲突中没有错，更不愿意采取道歉、主动沟通、改变自身行为等修复关系的亲社会行为，反而更倾向于坚持自己的立场，这与社交心理学中“过度肯定会降低责任意识”的结论高度一致。 探索性分析进一步揭示了人工智能社交谄媚产生影响的内在机制：谄媚型人工智能的回复极少提及或考虑冲突中另一方的视角，这种“自我中心”的回复会引导用户将注意力完全集中在自身感受与立场上，从而形成自我认知偏差，而自我中心的认知模式正是亲社会行为减少的重要原因。 加强监管势在必行 对受试者个体特征的分析显示，人工智能社交谄媚的影响具有广谱性，几乎所有人群均易受其影响，并非仅针对此前研究关注的弱势群体。在控制了年龄、性别、教育背景、人工智能使用经验、对人工智能的态度、人格特质等一系列变量后，人工智能社交谄媚依然是用户判断与行为意向的主导因素。 尽管研究已证实人工智能社交谄媚会显著扭曲用户判断，但研究发现，用户对提供谄媚回复的人工智能表现出更高的偏好度与信任度，这一结果也解释了为何人工智能社交谄媚行为会在行业中普遍存在：用户的主观偏好形成了强烈的畸形激励，让开发者有动力保留甚至强化这一特性，即便其存在显著的有害影响。 当前主流人工智能模型均以短期用户满意度为核心优化目标，而谄媚行为能够显著提升用户的即时体验与满意度，基于这一目标的模型训练，会不自觉地让人工智能向“迎合用户”偏移，甚至形成“越迎合，用户满意度越高，模型越被优化”的恶性循环。 此外，越来越多的人将人工智能作为情感支持的对象，更愿意向人工智能披露隐私。当人们在人工智能的盲目肯定中丧失自我反思能力，社会的包容度、沟通效率与矛盾解决能力均会受到冲击。 这一研究结果具有现实政策意义。由于当前的训练目标和用户激励机制在结构上强化了人工智能谄媚行为，仅靠市场力量不太可能逆转这一趋势。相关部门应出台新的监管和问责机制，将人工智能谄媚行为列为一种独特的危害类别。监管机构可以要求在人工智能发布前进行行为审计，评估模型中谄媚行为的普遍程度及其强化有害自我认知的可能性。同时，开发人员应将优化目标从短期用户满意度扩展到长期社会影响，评估框架也应从衡量孤立的模型行为扩展到考虑人工智能应用的更广泛社会背景。
2026-3-30 -
止不了渴的人工智能
止不了渴的人工智能 联合早报 过去几周，能源议题铺天盖地占据全球新闻版面。围绕伊朗的冲突不断升级，导弹与无人机袭击波及关键油气设施，甚至冲击霍尔木兹海峡这个全球能源命脉，导致石油与液化天然气运输受阻。 天然气供应骤减、油价剧烈波动，亚洲与欧洲市场首当其冲，供应不确定性更是影响各国经济动脉。然而，在这些喧嚣之下，有另一个容易被忽视的资源也正悄然逼近极限——水。 不少研究提醒，数码经济与人工智能（AI）浪潮正间接加剧一场危机：AI的使用正以惊人的速度扩张，这项技术不仅耗电巨大，更"隐形"地消耗水资源。无论是用于冷却高温运转的服务器，还是在发电过程中消耗的水，每一次云端运算、每一个智能模型的训练，都在不断累积环境成本。 今年初，联合国发出一记震撼警钟。题为《全球进入水资源破产时代》的报告指出，过去数十年，人们常以"全球水危机"形容水资源问题，暗示这只是暂时的冲击，终将恢复；现实却截然不同。在许多地区，水资源短缺正转变为一种长期、结构性的状态，水系统已难以回到历史基线。 联合国大学水、环境与健康研究所所长迈达尼（Kaveh Madani）直言，对世界大部分地区而言，过正常、不缺水的生活或已不复存在。他强调，这么说并非为了制造绝望，而是要促使各界正视当下的困境和采取迫切行动。 刚过去的世界水资源日进一步提醒，水不仅是资源，更是基本人权。全球仍有数十亿人口缺乏安全饮用水与卫生设施，而这种匮乏往往加剧社会不平等，尤其对妇女与女童影响最深。 高耗水产业获利却无须担负代价 在许多地区，女性承担着取水与家庭用水分配的主要责任，却长期被排除在水资源决策、治理与资金分配之外；同时，从数据中心经营等高耗水产业获利的企业，还无须面对严格监管，没有和弱势族群一样担负代价。 本月，由全球多国新闻室与记者组成的环境报道联盟（The Environmental Reporting Collective）推出跨国调查系列，将这一矛盾具体化。题为《肮脏数据》（Dirty Data）的报道系列，集结40名来自各区域记者对于数据中心扩充版图的采访与调查，相当大篇幅触及中国、印度、新加坡、印度尼西亚和泰国等亚洲各地的AI相关发展，令人印象深刻。 其中一篇报道将焦点对准超大规模的数据中心这些"耗水怪兽"。调查揭示，数据中心基础设施的成本，并不只体现在资本投入，更体现在对地方资源的挤压。在印度孟买郊外的贫民区，居民饮用水如今每隔一天才供应一次。当地居民说，自己已习惯随时中断手头工作去取水；与之形成鲜明对比的是，邻近新建的数据中心却享有全天候的水供。 报道指出，一家总部位于新加坡的企业计划在当地建设多个数据中心，仅首个项目，每日用水量便高达20.6万公升。更令人担忧的是，周边三英里范围内还规划至少八个类似设施。 类似的紧张对峙也在其他地方上演。近年来，在欧洲、拉丁美洲以及美国亚利桑那等易受干旱影响的地区，民众对数据中心扩张的反对声浪日益高涨。在西班牙，有人特地设立环保组织，抗议数据中心不负责任地用水，"榨干"当地河流。这些地区往往因为土地充足、电力基础设施完善、可再生能源丰富以及政策友好而吸引科技巨头，但也正因如此，资源压力被迅速放大。 这一趋势在东南亚同样明显，邻国马来西亚已开始正视问题。面对数据中心快速扩张所带来的能源与水资源压力，马国政府近期宣布收紧新数据中心的申请；柔佛州更在去年暂停扩建水冷式数据中心18个月，以缓解供水紧张。 笔者最近阅读的一篇《当今大马》报道，访问笨珍种植黄梨的农民。这些农民在距离科技园仅数公里处耕作，多年来依赖渠水与地下水维生，却未曾意识到上游的数据中心可能对水源构成影响。这一情景，与印度贫民区的处境形成某种呼应：尽管处在不同国家，大家都开始面对相似的资源挤压。 新马两国近期探讨在柔佛南部联合开发水基础设施，显示双方有意超越过去围绕水资源的分歧。新加坡也是全球科技企业设立区域总部或扎根的地方，而且在水资源利用方面，过去都不断推陈出新，如今它更应与这些公司合作，从更宏观的角度，审视科技发展与资源使用之间的关系。这包括鼓励这些企业在海外投资时，正视环境与社会责任，以及探讨如何以新颖的方式延伸这方面的监管。 人工智能或许正在改变世界，但它不应成为一台止不了渴的机器。当技术进步建立在对基础资源的过度消耗之上，代价终将回到人类自身。要有真正可持续的未来，必须能够在发展与资源之间，找到新的平衡点。 作者是媒体工作者
2026-3-28 -
黄伟曼：止不了渴的人工智能
黄伟曼：止不了渴的人工智能 联合早报网 近年来，在欧洲、拉丁美洲以及美国亚利桑那等易受干旱影响的地区，民众对数据中心扩张的反对声浪日益高涨。在西班牙，有人特地设立环保组织，抗议数据中心不负责任地用水，"榨干"当地河流。 过去几周，能源议题铺天盖地占据全球新闻版面。围绕伊朗的冲突不断升级，导弹与无人机袭击波及关键油气设施，甚至冲击霍尔木兹海峡这个全球能源命脉，导致石油与液化天然气运输受阻。 天然气供应骤减、油价剧烈波动，亚洲与欧洲市场首当其冲，供应不确定性更是影响各国经济动脉。然而，在这些喧嚣之下，有另一个容易被忽视的资源也正悄然逼近极限——水。 不少研究提醒，数码经济与人工智能（AI）浪潮正间接加剧一场危机：AI的使用正以惊人的速度扩张，这项技术不仅耗电巨大，更"隐形"地消耗水资源。无论是用于冷却高温运转的服务器，还是在发电过程中消耗的水，每一次云端运算、每一个智能模型的训练，都在不断累积环境成本。
2026-3-28 -
贝莱德首席执行官拉里·芬克警示：人工智能或加剧财富不平等
贝莱德首席执行官拉里·芬克警示：人工智能或加剧财富不平等 FT 1123网 埃里克·普拉特 全球最大资产管理公司的首席执行官表示，为人工智能提供资金支持的富裕人士可能会收获大部分回报。 贝莱德(BlackRock)首席执行官拉里·芬克(Larry Fink)警告称，人工智能可能加剧不平等，使财富进一步集中到为该行业发展提供资金的少数企业和投资者手中。 芬克在周一致贝莱德股东的年度信中警示称，如果个人缺乏参与其崛起的途径，人工智能可能会加剧财富差距。他写道，美国越来越多的人感到资本主义未能为足够多的人发挥作用。 “在过去数代人中创造的大量财富，大多流向了原本就持有金融资产的人，”他写道。“人工智能有可能在更大规模上重演这种模式。” 他补充道：“更广泛的问题是，谁能分享这些收益。当市值上升而所有权仍然集中时，局外人会愈发觉得繁荣与自己无关、遥不可及。” 今年，人工智能的进步颠覆了金融市场，并在大型科技公司之间引发了一场军备竞赛。Meta、微软(Microsoft)、Alphabet和亚马逊(Amazon)等企业正寻求打造能够与OpenAI和Anthropic竞争的自有模型。 在依赖成熟的机构投资者进行私募融资之后，OpenAI和Anthropic正筹划首次公开募股(IPO)，以寻求新的资金来源。 “掌握数据、基础设施和资本，能够大规模部署人工智能的公司，将获得不成比例的收益，”芬克说。“这并不罕见，这本身也不存在问题。技术变革历来会重塑市场领导地位。” 包括太平洋投资管理公司(Pimco)、阿波罗全球管理公司(Apollo Global)、黑石(Blackstone)和蓝鸮资本(Blue Owl)在内的投资集团已出手，为部分大规模数据中心建设项目提供融资。 管理着14万亿美元资产的贝莱德也在加码这一领域。它与微软合作，并联合芯片制造商英伟达(Nvidia)以及阿布扎比基金MGX，设立了一只规模达300亿美元的投资工具，用于投资人工智能产业。去年，该基金与贝莱德的基础设施业务全球基础设施合伙公司(GIP)同意以400亿美元收购全球最大的数据中心运营商之一——总部位于得克萨斯州的Aligned Data Centers。 掌管全球最大资产管理公司的芬克表示，至关重要的是，个人应拥有“更广泛且更易获得”的方式来分享人工智能未来的增长红利。 “人工智能将创造巨大的经济价值。确保参与这一增长的人群能够随之扩大，既是挑战，也是机遇。”他写道。 芬克还在信中呼吁改革美国社会保障制度，因为该制度最早可能在2033年就难以向退休人员全额支付福利。他提出对该制度的信托基金进行调整，包括将资金从美国国债转投至金融市场，他认为这有助于弥补资金缺口。 他写道：“社会保障是一项核心承诺，人们理应相信这一承诺会得到兑现。但在现行体制下，如果无所作为，这一承诺很可能会被打破。”
2026-3-28 -
人工智能如何重塑法律行业的商业版图
人工智能如何重塑法律行业的商业版图 FT 1123网 苏茜·林 大律师安东尼·西尔是这一代在法庭中开始使用新工具的大律师之一。 2024年春天，一名七十多岁的男子在英格兰中部接受复杂心脏手术两天后，病情突然恶化并去世。 按照死因不明时的常规程序，医院将这起死亡事件移交验尸官服务机构处理；男子悲痛欲绝的家属则委托临床医疗过失大律师安东尼·瑟尔(Anthony Searle)代表他们。 为了尽力查明究竟发生了什么，瑟尔知道自己需要向外科医生提出一些有针对性的尖锐问题。因此，当验尸官拒绝了他关于出具独立专家报告的请求时，瑟尔感到十分沮丧。 于是，他转向了另一种资源——人工智能(AI)。在长期资金不足的验尸官法庭中，这种资源正被证明越来越有用。 “会进入死因研讯程序的死亡案件之所以会走到这一步，是因为它们令人震惊。家属想要的，是加深对亲人究竟如何死亡的理解，”瑟尔说，“我使用ChatGPT，让我提出的问题能更聚焦于手术的技术层面，并帮助填补了因无法求助于专家而留下的空白。” 35岁的瑟尔着重强调，他不会将任何客户数据或信息输入自己使用的人工智能工具，而且会审核机器人输出的所有信息和引文。 然而，这种谨慎恰恰反映出他作为“早期采用者”的身份：他正试探性地把人工智能引入这个拥有数百年历史的大律师行业，而这项工作可能会在一定程度上把这一制度推进到现代。 这项技术未来的潜在用途，最终可能还包括协助大律师书记员——他们负责协商费用和安排日程——从而更好地利用出庭律师的时间。也有人提出，人工智能还可能帮助起草“提纲式论证”，即在法庭上提交的案件摘要。 除了用于研究之外，瑟尔还在利用这项技术创建定制化人工智能工具，其中包括一款用于计算临床医疗过失索赔赔偿额的应用程序。该应用会分析英格兰法院用来计算人身伤害导致未来损失的精算表数据，并结合年龄、养老金缴纳损失等因素，得出更精确的估算结果。 瑟尔率先采用这项技术，也让他参与到更广泛的人工智能治理策略制定之中，这些策略适用于临床医疗过失案件中的专家证人，也适用于他所在的伦敦顶级大律师事务所Serjeants' Inn。他说：“这是一个古老的职业。我们已经存在了几百年，我觉得我们就像普通法一样，喜欢让事物只以渐进的方式发展。” 尽管这个行业传统上的变革节奏缓慢，瑟尔却远不是唯一一位试验新技术的律师。在资金不足的英格兰司法体系中，人工智能正越来越多地被当作解决法院积案和审判参与者资源匮乏等问题的答案。 拟议中的政府改革若获实施，将构成现代以来刑事司法体系最大规模的一次改革，其中包括在法庭中推广人工智能，用于案件排期、翻译和庭审记录等。 人工智能在政府愿景中的基础性地位，从一个细节就可见一斑：副首相兼司法大臣戴维·拉米(David Lammy)上个月是在伦敦一场微软人工智能活动上发表有关法院改革的重要演讲的——而这样的场合在几年前看起来还会显得格格不入。法院事务大臣萨拉·萨克曼(Sarah Sackman)将这些人工智能试点称为“改变游戏规则”。 过去，谷歌(Google)搜索和YouTube视频曾是瑟尔用来搞懂复杂医疗程序的首选资源；而人工智能则提供了一个强化版，能够帮助像他这样的律师改进在此类案件中需要提出的问题。 ChatGPT以及医疗领域的定制程序——例如Anthropic的Claude中的PubMed——让瑟尔能够迅速检索临床研究和医学期刊文章。 他说，这些工具让他能够更高效地理解并收集自己每天必须处理的复杂议题信息。他注意到，自从自己引入这些自动化研究助手之后，在与专家交谈时，有些专家似乎对他提出的问题更为赞赏。 不过，和许多行业一样，人工智能在法律界也已经成了一个流行词。几乎所有大型律师事务所都在制定宏大的应用计划，但几乎看不到它究竟如何真正颠覆这个价值数十亿英镑行业的证据。 “如果要给过去几十年律师事务所领导者之间最时髦、讨论最广泛的话题排个名，人工智能会毫无悬念地胜出。 但到目前为止，证据表明，它也就只是'被讨论'而已，”纽约法律咨询公司Adam Smith, Esq.总裁布鲁斯·麦克尤恩(Bruce MacEwen)说。 “面对这样一种既未经验证、又影响深远的事物，律所管理者怎么可能贸然作出承诺？显然，没有人知道它会走向何方。” 尽管如此，宣布试点项目和订阅专业人工智能平台的新闻稿仍然每周不断出炉，例如Harvey和Legora，这些平台可以帮助分析和起草合同。与此同时，新的激励措施也不断推出，以鼓励律所使用这些新产品；律师们试图向客户表明，他们至少在努力替客户省钱。 英国律师事务所Shoosmiths去年向奖金池额外增加了100万英镑，以奖励员工在微软Copilot上完成100万次提示词输入；美国律师事务所Ropes & Gray则推动初级律师将五分之一的可计费工时花在这项技术上，用它做研究，并试验它如何加快合同起草等任务。精英律所高伟绅(Clifford Chance)在去年年底裁减了10%的后台岗位，部分原因正是预期人工智能将接手部分工作。 不过，任何大规模裁减律师的情况看来都还要很多年才会出现。客户保密和数据保护限制了目前人工智能在现实中的实际应用程度。 而且，在伦敦高等法院去年作出一份措辞严厉的判决之后，整个行业也已高度警觉。该判决点名了两起包含虚假信息的案件，其中的大律师要么使用了人工智能，要么被怀疑使用了人工智能。其中一案竟使用了多达18条伪造的案例引文。 法官们在去年6月的裁决中写道：“人工智能是一种既带来风险、也带来机遇的工具。若人工智能被滥用，将对司法的实施以及公众对司法体系的信心造成严重影响。” 法律数据分析提供商LexisNexis在2026年1月进行的一项调查显示，50%的大律师表示他们正在将人工智能用于法律工作，高于2024年的25%；但只有2%的人表示，人工智能已嵌入他们的法律业务运营和战略之中。该问卷由LexisNexis实施。 对于瑟尔来说，他既代理英国国家医疗服务体系(NHS)等机构，也代理针对这些机构的案件，处理的诉讼范围从产科护理失误到手术事故无所不包；而人工智能所提供的医学知识，对他而言尤其有价值。 “当法律界……谈论人工智能的风险时，语境总是法律研究和法律适用，”他说，“但我的大部分工作并不是关于法律，法律本身已经确定……法律并没有争议。真正关键的是医学，以及围绕这一具体诊断、治疗或手术能够提出什么样的论点。” 瑟尔使用的是人工智能平台为医学生和医疗专业人士打造的那类定制医疗程序。他说，这类定制工具已经成为他律师执业中不可或缺的一部分。 “我认为，我们可能已经到了这样一个阶段：人工智能可以挑战人们的判断和观点，”瑟尔说。 但他也提醒说：“法律体系和法治终究是关于人的……最终仍然需要由人来作出决定，因为其中仍然必须有那种同理心和判断力。”
2026-3-28 -
台湾半导体氮需求热 法国液化空气在台搭人工智能双热潮大获利 - RFI - 法国国际广播电台
台湾半导体氮需求热 法国液化空气在台搭人工智能双热潮大获利 - RFI - 法国国际广播电台 法国国际广播电台 珍妮特 回到主页 / 港台 台湾半导体氮需求热 法国液化空气在台搭人工智能双热潮大获利 各位听众，如果氮气供应中断，一切都将停滞不前。在台湾，法国工业气体集团《液化空气集团》（ Air Liquide）正从半导体热潮和人工智能热潮中获利。 发表时间： 27/03/2026 - 16:54更改时间： 27/03/2026 - 17:10 13 分钟 浏览时间 台湾半导体高需求氮 法国液化空气集团搭人工智能双高热潮大获利© Alan Diaz, AP / Igor Golovniov, Getty Images / Indranil Mukherjee / AFP / Montage RFI 作者： 珍妮特 广告 经营台湾良久的法国《液化空气集团》（ Air Liquide），这家法国工业气体巨头正利用人工智能领域日益增长的关注度，推动其对台湾半导体客户的需求。为了满足这一需求，该公司正在扩大其在台湾的产能。 如果氮气供应中断，一切都将停滞不前：在台湾，法国法国工业气体集团《液化空气集团》正从半导体热潮和人工智能热潮中获利。 在台湾“半导体谷”中心地带新竹，灰蒙蒙的潮湿天空下，映衬着这些建筑群。竹林和香蕉树间，起重机和挖掘机不知疲倦地工作着，确保台积电的“Fab20”工厂能够按时拔地而起；这家台湾巨头生产着全球约80%的处理器。 为了建造这座专门生产2纳米（奈米）芯片（业界尖端技术）的新工厂，当地政府在创纪录的时间内迁移了一座寺庙，夷平了山丘。甚至还修建了一条高速公路，以避免工厂满负荷运转时出现严重的交通拥堵。 万亿美元市场 与此同时，法国《液化空气集团》（ Air Liquide）也在全力以赴，确保同时做好准备。其用于分离空气中氮气和氧气的白色高塔现已安装到位。 即便不能公开，但作为行业领军企业的台积电无疑是《液化空气集团》在台湾最大的客户之一。这家法国巨头已在台湾扎根四十年，为其客户提供所谓的“载气”以及芯片生产中必不可少的创新分子。这些气体既用于凈化晶圆厂的环境，也用于蚀刻处理器本身。 因此，《液化空气集团》在充分利用了生成式人工智能的蓬勃发展，这导致芯片需求激增，并将台湾该行业的巨头推向了新的高度，预计 2025 年，台湾的 GDP 将增长 9%，成为全球最强劲的增长之一。 “十年间，我们的电子业务规模翻了一番，目前占全球收入的9%。这一增长主要得益于人工智能和主权问题。”这是液化空气集团创新与技术总监阿梅尔·勒维厄 (Armelle Levieux) 指出的。 液化空气集团电子业务副总裁纪尧姆·科泰 (Guillaume Cottet) 表示：“半导体市场规模已突破1万亿美元，自人工智能出现以来增长势头更加强劲。这其中既有数量效应，也有价值效应；芯片价格上涨是因为产能跟不上需求。” 人工智能与主权 在此背景下，液化空气集团被迫大幅提升天然气产量。目前，该集团在台湾约有十个项目（涵盖所有领域）正在建设中，项目总数将达到约70个。在台湾新竹，液化空气集团正在建设一座工厂，将为半导体制造商供应氮气和氢气。该项目投资额达数亿欧元。 此外，在更南部的台中，液化空气集团于本周三在众多客户的见证下，为一座占地2万平方米的工厂举行了落成典礼。该工厂将于今年开始生产用于芯片制造的分子。 最终决定在台湾建厂 液化空气集团在全球已有10个类似的分子工厂，但台湾却没有。此前，为了向台湾客户供应这些“特殊材料”，液化空气集团不得不从其位于亚洲、欧洲或美国的其他工厂通过海运或空运的方式运输，这使其面临地缘政治和价格风险。人工智能的爆炸式增长以及主权方面的考量，促使该公司最终决定在台湾建厂最终决定在台湾建厂。 “我们原本完全可以只在美国生产。但自新冠疫情以来，客户希望我们的工厂尽可能靠近他们。” 吉约姆·科泰 (Guillaume Cottet)解释道。这种本地化理念被发挥到了极致：在新竹，大宗气体通过地下管道网络输送给客户。 这些分子本身装在罐子里运输，这种金属容器由客户安装在现场。从生产到交付，每个环节都受到严格控制。“如果氮气供应中断，一切都将停止。”吉约姆·科泰总结道。 液化空气集团目前在台投资最多的法国公司 自2019年以来，液化空气集团已在台湾投资10亿欧元。 液化空气集团并非唯一一家加速在台湾扩张的行业巨头。据新闻稿显示，在ChatGPT成立的2022年，其美国竞争对手空气产品公司（Air Products）在台湾投资4亿美元新建两处厂址，为一家台湾芯片巨头提供服务。 德国林德集团（Linde）在2015年至2020年间投资6亿美元，以提升其产能。但液化空气集团声称，它是唯一一家能够供应电子产品所需全部气体的企业。无论如何，该集团是目前在台湾投资最多的法国公司。自2019年以来，其投资额已超过10亿欧元。 然而，人工智能的蓬勃发展也带来了一些调整。液化空气集团必须像半导体制造商不断突破电子技术极限、研发出越来越小型化的芯片一样，快速开发其分子产品。液化空气集团台湾销售总监奥黛丽·平查特 (Audrey Pinchart) 表示：“我们的分子产品可以在6到12个月内推向市场。这比制药行业快得多！” 该集团还必须能够立即响应客户的任何增长需求。因此，液化空气集团在台中选择了一个足够大的厂址，以便在需要时扩大产能。25日的周三开工，如果人们按照台湾的传统习俗相信赠送吉祥礼物菠萝预示了什么的话，那么这种祥瑞之气很快就会发生。 下载法广应用程序跟踪国际时事 分享 : 同一主题 法国在欧洲量子科研竞赛中保持竞争力 Audio content 科技时空 马克龙谈科技：坚持 “欧洲优先” 不做美国和中国的“附庸” 欧洲在人工智能等领域严重依赖进口 法国加速稀土精炼与回收布局 欧盟制定战略减少对中国依赖 法国/欧洲/稀土/战略布局 其他新闻 台湾半导体氮需求热 法国液化空气在台搭人工智能双热潮大获利 中东冲突已令人恐惧，但想象一下：中国攻打台湾对全球可能发生什么影响？ 入境名称争议：台湾警告月底将“韩国”改“南韩”，韩媒社论质疑外交部此前都在做什么？ 台韩入境表名称风波扩大 因被主办国称作“中国一省” 台湾抵制世贸组织会议 Audio content 台湾/世贸会议 台国防部：延迟达产的F-16新型战机将于今年开始交付 首架F-16 BLK70战机验收完成 赖清德：核二、核三具重启运转条件 三月底送核安会审议 台湾核能浴火重生 澳门国安委法案：允许闭门庭审 分析指或与区锦新案有关 澳门国安新法 借霍尔木兹海峡封锁之机 中国向台湾大打“能源安全统战” 中国/台湾/能源 台湾：中国大规模军机绕台活动异常“消失”又恢复 台湾/中国 路透独家：特朗普将在访华后批准对台军售案 台立法院今授权先签四种武器合同 美国对台军售最新进展 台湾总统赖清德收到非洲友邦斯威士兰邀访 或四月出行 台湾/斯威士兰 打击金融犯罪 香港逮捕八人 不乏知名券商与对冲基金管理高层 2017年来最大反腐行动 彭博观点：一场在日本进行的棒球赛，如何在台湾问题上考验中国 棒球比赛V.S.地缘政治 继续閲读相同主题内容: 法国 科技
2026-3-28 -
人工智能重塑全球贸易格局
今年1月美国消费电子展上的一个燃气轮机模型（路透社） 【欧洲新闻社马德里3月25日电】麦肯锡公司最新发布的报告《2026地缘政治与全球贸易格局》指出，受人工智能和战略重心向更志同道合的伙伴转移的推动，2025年全球贸易增长6.5%，达到历史新高。 尽管霍尔木兹海峡等关键地区仍面临紧张局势和物流中断等问题，但报告分析了关税政策、人工智能的崛起如何推动全球贸易格局向地缘政治上联系更为紧密的伙伴方向的发展。 报告指出，对人工智能基础设施的投资进一步巩固了其作为2025年全球贸易主要驱动力的地位。芯片、服务器和网络设备等专用硬件的贸易额在这一年增长了40%。对相关技术组件的需求激增，仅此一项就贡献了过去一年全球贸易增长总额的1/3。 这场技术繁荣主要惠及东亚各经济体的生产中心。这些市场通过紧密衔接的供应链向全球供应半导体、服务器和网络设备。 与此同时，数据中心的全球扩张进一步巩固了美国作为此类产品需求领先者的地位。 2025年，美国占据全球新增数据中心容量的约一半。相关投资推动美国人工智能相关产品的贸易额增长了66%，估计达到2200亿美元。 除先进芯片之外，这些设施的建设还推动了关键基础设施设备的贸易，如用于发电的燃气轮机、工业冷却系统和光纤电缆等。麦肯锡指出，“这反映了人工智能相关基础设施如何重塑全球贸易格局”。 报告强调，欧盟正面临来自美国新关税政策带来的压力。在这方面，作为欧洲工业和就业战略支柱的汽车行业受到的影响最大。 麦肯锡表示，作为一项战略应对措施，欧盟正寻求通过与包括印度和南方共同市场在内的快速增长的市场达成协议，实现贸易多元化，并吸引亚洲直接投资参与欧洲关键基础设施建设。例如，在西班牙和匈牙利建设的巨型工厂项目，有望使该地区的电池产量翻一番。 当前的全球贸易格局要求跨国公司采取务实的策略，将长远布局与高度的运营灵活性相结合。 面对一些结构性趋势，例如人工智能的崛起，企业领导者必须将战略重心放在最具韧性的贸易走廊上。在这种动荡的环境中，成功的关键不在于在稳定和快速反应之间做出取舍，而在于顺应深刻的结构性变革，同时保持应对短期壁垒的灵活应变能力。 该报告指出，全球化进程并非受挫，而是企业和经济体正在积极调整贸易伙伴和贸易内容，以适应全球互联的新时代。 因此该咨询公司认为，“2026年将面临关税波动、中东冲突等一系列新挑战，因此深入理解正在重塑全球互联格局的各种力量比以往任何时候都更加重要”。
2026-3-28 -
人工智能聊天机器人有“社交奉承”倾向
【德国新闻电视频道网站3月26日报道】题：研究表明人工智能有“社交奉承”倾向 人工智能（AI）应用存在顺应用户言论以及过度肯定用户行为的倾向。这是斯坦福大学和卡内基梅隆大学研究人员发表在《科学》杂志上的一项研究的核心结论。研究人员认为，人工智能聊天机器人的奉承回复可能会强化有害观念并加剧冲突。 这支以计算机科学家迈拉·程牵头的团队分析了开放人工智能研究中心、Anthropic公司、谷歌和元宇宙平台公司的11种主要人工智能语言模型，并发现，这些模型为用户行为辩护的频率比人类平均高49%。即使在涉及欺骗、非法活动或情感伤害的案例中，这种一致性也依然存在。在用网络平台“红迪”网的帖子进行测试时，人工智能对51%的案例表示赞同——而人类社区此前对这些行为一致表示谴责。 研究人员对2400多名受试者进行了试验，以此探究人工智能建议的影响。仅仅经过一轮人工智能给予肯定的互动，受试者就更加相信自己是正确的。同时，他们承担责任、表达歉意或者解决冲突的意愿也会下降。该研究警告称，人工智能由此会削弱人们的自我纠正能力和负责任决策的能力。 这项研究解释了一个特殊的矛盾：尽管这些奉承的回复会损害用户的辨别能力，但用户却认为这类模型更加值得信赖、帮助更大。他们更愿意再次使用这类模型。研究写道，这给科技公司带来了危险的激励：正是这种危害最大的特质，同时推动了用户参与度和市场成功。研究作者呼吁制定新的指导方针，将“社交奉承”认定为人工智能领域的一个有害类别并加以规范。 心理学家阿娜特·佩里撰写评论解释了这项研究结果的意义。她论证道，“社会摩擦”对于道德成长和责任意识的培养不可或缺，“社会生活很难一帆风顺，因为人们不会完全同意彼此。然而，正是通过这种社会摩擦，人际关系才会加深，道德理解才能发展。阿谀奉承与这种社会摩擦背道而驰”。 研究认为，无条件给予赞同意见的人工智能会剥夺人们的这种学习过程。尤其年轻人或者社会孤立人群可能会陷入回音室，从而强化自己的错误认知、疏远复杂的人际关系。 这项研究由丹·朱拉夫斯基指导，他是语言学和计算机科学教授，被认为是计算机语言学领域的学术权威。
2026-3-28
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