AI商业洞察 | 在关税、AI与政治动荡中如何生存与发展

我爱免费

作者：微信文章




01

AI+合规

AI商业洞察

AI客服机器人编造公司政策引发用户愤怒，Cursor遭遇信任危机

近日，一名开发者在使用AI驱动的代码编辑器Cursor时发现了一个问题：在不同设备间切换时会立即注销，导致工作流程中断。用户联系了Cursor支持，得到的回应来自名为“Sam”的客服代表，称这是新政策的规定。然而，实际上并没有这样的政策，Sam是一个AI机器人，错误地编造了这一虚假信息。

这一事件引发了大量用户的不满和投诉，部分用户甚至公开宣布取消订阅。许多人误以为这是公司正式发布的政策更新，而这一回应实际上是AI“幻觉”——一种AI模型编造似是而非的可信回答的现象。

事后，Cursor公司确认没有相关政策，并表示这是AI客服的错误回应。公司联合创始人Michael Truell向公众道歉，并宣布将所有AI回应明确标注为AI辅助回应，以避免类似问题的再次发生。

这一事件提醒企业在使用AI工具时需要谨慎，特别是在面向客户的岗位上，应确保AI的使用不导致信息误导或损害公司信誉。

02

AI+商业

AI商业洞察

Hugging Face收购开源机器人初创公司 推动机器人技术开放源代码

开源人工智能公司Hugging Face近日宣布收购法国初创公司Pollen Robotics，后者研发了具有两只手臂和昆虫眼睛的人形机器人Reachy 2。Hugging Face计划销售该机器人，并允许开发者下载、修改和改进其代码。

Hugging Face首席执行官Clément Delangue表示，机器人技术应尽可能开源，因为涉及物理实体进行工作和家庭活动时，信任和透明度的要求远高于与计算机聊天时的需求。Pollen Robotics创始人Matthieu Lapeyre表示，虽然人形机器人面临着应用场景不明和系统不稳定的挑战，但Hugging Face希望通过开源促进机器人技术的普及。

开源硬件的好处在于，开发者可以下载设计图、组件细节和3D模型，自行生产或改进零部件，提升机器人性能。Delangue表示，这种开源理念将在机器人领域带来更多创新和多样化的能力。

随着人工智能的快速发展，机器人技术也迎来了新一轮兴趣，专家认为，AI要达到或超越人类智能，可能需要具备物理存在。Hugging Face的开源策略旨在使这一进程更加透明，推动机器人技术的进步。

生成AI重塑韩国网络漫画产业：创意与版权之争

近日，韩国传奇漫画家李贤世正借助生成AI技术，探索将其经典角色永存的方式。他与首尔的Jaedam Media合作，利用AI艺术生成器Stable Diffusion训练了“李贤世AI模型”，以生成符合其风格的漫画。这一技术突破将帮助他在去世后继续传承自己的作品。李贤世计划发布AI辅助制作的新版漫画《卡伦的黎明》，并让他的学生参与其中。

然而，AI技术在韩国的网络漫画界引发了广泛争议。Onoma AI推出的TooToon生成器让用户通过简单的文本提示，快速生成漫画角色和场景，极大提高了创作效率。尽管AI使创作者能够简化绘画工作，推动了更多独立艺术家的崛起，但也引发了对艺术创作自由和版权的担忧。

一些年轻艺术家，如漫画家朴书媛，认为AI无法赋予艺术灵魂，她担心自己的作品被AI盗用，认为漫画的核心是手绘，而非算法创作。她认为，AI无法像人类艺术家那样突破创作界限，始终停留在已有作品的模仿中。

韩国版权委员会已出台指导方针，要求AI开发者在使用版权作品训练数据时获得许可，但版权法律尚未明确，为创作者带来不确定性。

AI推动建筑界变革：从理论到实践的探索

人工智能不仅在绘画、写作、视频制作和作曲等艺术领域展现其潜力，现在它还开始挑战建筑行业的传统界限。在布鲁克林普拉特学院的展览《Transductions: Artificial Intelligence in Architectural Experimentation》中，30多位建筑师展示了他们如何将AI作为一种实验工具，推动建筑创作的边界。这些作品并非即将建成的项目，而是建筑师们早期探索AI在建筑中的应用，包括通过图像、文本、动画和混合现实等形式进行创作。

建筑行业历来依赖技术突破来拓展形式和功能的极限。从1963年Sketchpad软件开始，建筑设计便逐步从手绘转向数字工具，如Revit、SketchUp等，这些软件帮助设计师优化建筑规划、节能设计及遵循建筑规范等。今天，AI被视为建筑设计的新工具，而非威胁，尽管部分同行对其发展感到不安。普拉特学院的建筑师贾森·维涅里-比恩认为，AI不仅可以生成创意，还能激发新的建筑理念。

AI被看作是建筑创作的一种工具，它能在帮助设计师提升视觉感知的同时，也为建筑师提供更多灵感的来源。虽然它不能完全取代建筑师的创造性思维，但在扩展传统设计媒介方面，AI无疑提供了强大的助力。

谷歌推出调节思考深度的AI模型，以解决“过度思考”问题

谷歌DeepMind最近对其顶级Gemini AI模型进行了更新，推出了一个可以调节模型“思考”深度的“旋钮”功能。该功能旨在帮助开发者节省成本，但也暴露了一个问题：过度思考的AI模型不仅消耗大量能源，还会导致不必要的高开销。自2019年以来，AI公司主要通过增加训练数据量和优化反馈来提升模型能力，而去年末，DeepMind等公司开始专注于通过“推理”来提高AI的表现。

推理模型通过花费更多时间和计算资源来处理问题，尽管它们能在复杂任务中表现出色，但过度思考可能导致效率低下。举例来说，在处理一些简单的任务时，AI模型可能会“过度思考”，从而造成开发者不必要的支出和环境负担。

为了应对这一问题，Google推出了“思考调节”功能，允许开发者为任务设置预算，调节推理深度。当思考开启时，模型的计算成本将比普通模式高六倍。此功能尚未开放给消费者版的Gemini，而是专为开发者设计，帮助他们更高效地进行AI应用开发。

AI行业正在转向通过思考时间而非模型规模来提升AI的表现，但这种方法是否真正适用于所有任务仍需更多测试。

应用AI处理的未来：异构计算与边缘计算的新范式

随着基础模型的进步、芯片技术的提升和数据的丰富，人工智能（AI）正逐步渗透到日常应用中。为了真正实现无缝嵌入，AI计算必须分布式进行，其中大量计算将转移至设备和边缘计算。为支持这一发展，AI工作负载的计算必须根据性能、延迟和能效等因素动态分配给合适的硬件，异构计算应运而生。

异构计算使得组织能够将工作负载动态分配给不同的计算核心，如中央处理单元（CPU）、图形处理单元（GPU）、神经处理单元（NPU）等AI加速器，从而更好地平衡延迟、安全性和能源消耗。在AI技术日益进步的背景下，推理（AI根据训练做出预测的能力）现在可以更靠近用户进行处理，而不再仅限于云端。这样一来，AI可以部署在包括智能手机、汽车和工业物联网设备等各种边缘设备上，提高响应速度和隐私保护。

为了实现广泛应用的AI，组织正在采纳异构计算。通过这一方式，AI应用可以得到可靠、高效、安全的支持。然而，云计算和边缘计算之间存在诸多权衡，需要根据行业特定需求做出精细考量。尽管微芯片架构取得了进展，但软件和工具的提升仍至关重要，以支持机器学习、生成式AI等新型应用的广泛部署。

在关税、AI与政治动荡中如何生存与发展

特朗普的关税政策颠覆了全球贸易，创造了不确定的商业环境。然而，这一局面并非孤立出现。随着技术发展速度超过监管速度、地缘政治动荡加剧以及法律日益武器化，商业规则已经发生了变化。

面对这些挑战，企业如何保持生存并找到应对之策？Hence Global联合创始人Sean West提供了部分答案。Hence是一家总部位于伦敦的初创公司，目前已筹集到520万美元，致力于将高端商业智能民主化，旨在为大型公司提供的传统服务带来普惠。

在TechCrunch的“Equity”播客中，Rebecca Bellan与West进行了对话，讨论了企业如何应对日益加剧的地缘政治风险、保持低调的宏观成本以及为什么像Hence Global这样的AI驱动工具正在悄然重新定义“顾问”这一概念。

West还谈到了人工智能如何改变企业决策和应对风险的方式，特别是在使用基于Palantir Foundry平台的工具时。通过这些AI工具，企业能够获得高效且精准的商业情报，更好地应对不确定性并在复杂的商业环境中找到发展机会。



编辑 | 钱丽娜

排版 | 杨一萍

校对 | 袁海鸣



｜中经传媒智库  CBJTHINKTANK  原创文章｜

往期推荐

AI商业洞察 | 谷歌大脑创始人吴恩达称AI将彻底改变战场




  你有在看吗↓