打开一个看似由哈佛、全球 AI 安全研究机构背书的网站，你会以为自己进入了一个拯救人类的严肃计划。 结果……你在这个页面上多停留了十几秒，页面背景悄悄浮现出一个单词：「bullsh*t」。 仔细看动图
9月3日消息，美国哈佛大学博士生赛义德·侯赛尼（Seyed M. Hosseini）与盖伊·莱廷格（Guy Lichtinger）近日发布研究报告，名为《生成式AI：一种偏向资历的技术变革》。该研究使用2015年第一季度至2025年第一季度美国近28.5万家企业、约6200万员工的简历和招聘数据，研究 “生成式AI采用如何影响不同资历员工的就业情况”。
全球三大高翻院之一，蒙特雷国际研究学院（MIIS）官宣，2026年7月正式停招研究生。生源不足、财务问题之下，许多人还将矛头指向了AI。如今，机翻精度高、又快又准，突然理解，什么是时代的眼泪了。
现在做 AI 课程的，不计其数，吴恩达、Andrej Karpathy，Greg Isenberg 等人更是大神下凡支教。高校如斯坦福、MIT、哈佛等也有公开课资源。
就连医生也未必能区分AI给出的建议与自己的建议 美国正面临医生短缺危机。在权威期刊《新英格兰医学杂志》10月刊中，哈佛医学院教授Isaac Kohane提到，马萨诸塞州是美国人均医生数量最多的州，但该州多家大型医院已拒绝接收新患者。
一名洗碗工，或者蓝领工人，竟然比牛津、哈佛名校出身的高级白领更吃香！「AI教父」Hinton预言成真了。在汹涌的AI风暴下，美国就业市场呈现两极分化：一面是白领遇冷，另一面是蓝领升温。作为身处AI浪潮下「迷失的一代」，美国Z世代大学生中的许多人，已开始转行做蓝领。
真正的 AI 系统不是一个 Chat 窗口，而是一个智能的工作现场。 工具越多，效率反而越低？一项来自《哈佛商业评论》的调查显示，员工每天平均切换应用程序超过 1200 次，一年下来累计浪费的时间高达 5 个完整工作周，占全年总工作时间的 9%。
几百年前开普勒通过观测数据，总结出了行星运动的规律，例如行星沿椭圆轨道运行，这让他能精确预测行星未来的位置。这就像今天的基础模型，通过学习海量数据，可以很好地进行序列预测（比如接下一句话）。
AI医疗的造富神话，又一次上演。近日，AI医疗公司OpenEvidence获得了2.1亿美元的B轮融资，估值飙升至35亿美元（约合人民币251亿元）。
Listen Labs 由两位哈佛校友 Florian Juengermann 与 Alfred Wahlforss 在 2024 年底联合创立，并在 2025 年 4 月连获 Sequoia 领投的种子轮与 A 轮合计 2700 万美元融资，目标是打造一套能自动招募受访者、主持上千场多语访谈、即时归档并复用洞察的“AI 用户研究员”体系。
