人工智能正日益成为科研写作与出版流程中的“默认合著者”。在不少研究场景中，生成式工具被用于撰写手稿、生成图像，甚至被用于大规模制造引用。多名编辑与审稿人表示，传统把关机制难以应对人工智能辅助投稿的增长，期刊、会议与预印本平台正面临大量看似符合学术体例、但缺乏透明度与责任链条的内容冲击。 研究人员担忧的不仅是单篇论文的可信度。随着自动化工具同时加速合规研究产出与低质量内容生产，严谨研究与合成噪音之间

过去两年，企业管理层加速将人工智能引入客户服务、供应链等业务环节。但多项调查显示，人工智能投入与财务回报之间的落差正在引发董事会层面的压力，部分CEO开始要求以更可量化的指标证明相关项目能够转化为实际收益。 过半企业未见回报，收入增长反馈有限 1月份一项面向全球高管的调查显示，56%的公司表示，其人工智能投资迄今未带来任何财务回报。调查还指出，认为自身仍处于“等待投资回报”阶段的高管比例较2022

副业运营过去往往依赖深夜手动处理表格、社交内容和客户邮件。随着2026年生成式AI工具在办公场景的渗透，一些重复性工作开始被集中交由单一系统处理。作者称，其将谷歌Gemini接入调研、规划与日常运营流程后，Gemini更多承担“后台执行”的角色，自己则把精力放在决策与对外沟通上。 作者表示，这套做法并非依赖“神奇提示语”，而是把Gemini当作基础设施使用：在谷歌生态内充当研究分析、项目管理与初级

微软首席执行官萨提亚·纳德拉（Satya Nadella）近日在世界经济论坛期间就人工智能（AI）热潮向企业管理层发出警示称，如果AI未能切实改变人们的工作方式、带来可衡量的生产力提升，相关投入可能沦为“泡沫”。在生成式AI工具加速进入企业、但不少公司仍难以证明回报的背景下，纳德拉将焦点从估值与资本追捧转向企业内部的落地与组织变革。 纳德拉在达沃斯的表态将AI描述为对管理能力与执行纪律的“压力测试

迈克尔·伯里（Michael Burry）因电影《大空头》而广为人知。随着人工智能（AI）热潮延续多年，他近期再度对这一市场主线发出警告，称相关投机已膨胀到即便出现积极政策支持，也难以阻止泡沫破裂带来的冲击。他的担忧不仅指向估值水平，也指向他认为在持续巨额基础设施投入下被削弱的商业模式。 伯里在相关表述中强调，他更关注现金流、投资资本回报率（ROIC）以及风险向少数科技巨头集中的结构性问题。他认为

ECRI发布年度《十大健康技术风险》报告，称依赖大型语言模型的聊天机器人未按医疗器械监管且缺乏医疗用途验证，误导信息可能造成患者伤害。报告同时提示系统中断应对不足、劣质及伪造医疗产品、家庭糖尿病管理技术召回沟通失败等风险。

英伟达CEO黄仁勋表示，人工智能的快速扩张不仅会利好程序员和芯片设计等岗位，也将显著推高电工、管道工和建筑工人等熟练技术工种的需求。他向投资者和政策制定者指出，若全球希望部署更多人工智能能力，就需要更多工人参与数据中心等基础设施的建设与维护，包括布线、冷却以及设备安置等环节。 “AI淘金热”背后是基础设施建设 黄仁勋将当前阶段描述为大规模基础设施建设周期。他指出，大型语言模型、机器人平台及各类人工

eHub宣布任命Thomas Leishman为首席人工智能官，将负责公司人工智能战略并推动产品、运营与客户体验等方面的创新。

在攻击技术高度动态、传统规则式防御日益受限的背景下，防御性人工智能通过结合机器学习与人工监督，正成为企业构建持续性网络防御能力的重要工具。

随着企业AI从试验走向生产部署，行业关注点正从模型性能转向系统工程。WhaleFlux宣布以“AI系统构建者”为定位，并推出统一的计算—模型—知识—代理架构，面向长期运行与合规治理需求。

企业在人工智能（AI）上的投入持续攀升，许多公司曾期待其在短期内带来收入增长与效率提升。但多项面向CEO和企业高管的调查显示，AI项目的财务回报并未如预期兑现，部分企业领导者开始公开质疑现阶段AI工具是否已具备大规模落地条件。在这一背景下，董事会对AI的讨论重点正从“快速见效”转向风险控制、战略路径与投入节奏。 调查：56%企业称AI项目未带来任何财务收益 一项大型CEO调查显示，56%的公司表示

Anthropic 公布经济指数报告，基于 2025 年 11 月 Claude.ai 上的一百万次消费者互动和一百万次企业 API 调用，展示大型语言模型在实际场景中的主要用途、局限及对生产率的影响。