知网批量下架AI署名论文,学术界划硬边界:原创必须是人

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09-29 17:11

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18. 丘成桐谈AI :它能替你解题,却让你不敢问更重要的问题 77岁的丘成桐坦言自己平时不用AI,要用的时候,会找学生帮忙做,理由很实在——太忙了,没时间搞这个。他真正在意的是另一件事:AI能替你解答问题,却可能让你以为已经解答了你想问的事情,反而不敢再问更重要的问题。在他看来,做学问最重要的是思考与创造的能力——提出一个问题,自己想办法解答,再在深夜里不停追问下去。所以他更愿意把精力放在年轻人身上:一年带100个学生,追上世界最前沿。

19. 丘成桐:让中国数学在本土绽放光芒!

20. #AI发展会如何影响人类就业# AI发展对就业的冲击真的比之前几次技术革命都要猛。 之前蒸汽机替代人力催生了工厂流水线岗位,电力普及细化了产业分工,互联网打破信息墙催生出远程协作的新工种,大家好歹能顺着技能树转岗。但现在AI连脑力活都直接下场抢,文案、画图、基础编程、客服翻译这些岗位,不少公司已经先用上AI工具砍了一半人力,坐办公室的白领甚至比工地蓝领更早碰到失业危机。 更别说AI不吃不睡不用交社保,7乘24小时连轴转产出还稳定,成本摊下来可能不到雇一个全职员工的十分之一。当然也不是全是坏消息,现在“十五五”已经在提完善AI就业影响的监测预警,后续肯定会催生出不少AI训练、运维、prompt工程师这类新岗位,只是怎么平滑过渡,避免大批人卡在新旧岗位的断层里,才是最该提前琢磨的事。

21. #AI发展对劳动力市场有何影响#AI发展对劳动力市场形成“替代与创造并存、结构性重塑为主”的深度变革,并非简单的大规模失业,而是推动就业结构、技能需求和生产关系的系统性重构,最终将劳动力市场推向人机协同的新形态。 ⚠️ 岗位替代:从体力向脑力渗透 AI的替代效应正从低技能重复性岗位,逐步向知识型岗位延伸,呈现出明显的分层特征: • 首当其冲的常规岗位:流水线工人、收银员、基础数据录入员、传统客服等规则清晰、流程标准化的岗位,是AI自动化替代的第一梯队,这类岗位的市场需求已持续收缩。 • 白领群体的结构性冲击:生成式AI快速渗透后,程序员、基础金融分析师、入门级文案等知识型岗位的入门级供给大幅缩减,Anthropic 2026年报告预警,未来5年约一半的入门级白领岗位将面临消失风险。 • 技能单一者竞争力骤降:仅掌握常规操作技能的劳动者,职业适配性快速下滑;而需要批判性思维、深度人际交互、复杂场景决策的岗位,受替代影响极小。 ✨ 就业创造:新赛道持续扩容 AI在淘汰旧岗位的同时,也催生了大量全新就业形态,整体就业市场的增量空间仍在持续打开: • AI原生新职业爆发:AI训练师、算法工程师、数据治理专员、人机协作管理师、大模型提示工程师等全新岗位快速增长,相关人才缺口已突破百万级别。 • 全行业效率释放新岗位:AI将劳动者从低效重复的日常事务中解放,大量释放出创意研发、战略决策、人文服务等高附加值岗位需求,推动劳动者向更高价值的工作环节转移。 • 灵活就业形态升级:远程智能协作、AI辅助自由职业等新形态快速普及,打破传统就业的时空限制,催生大量依托AI工具的远程设计、内容创作、咨询服务等灵活就业机会。 📊 市场结构:非均衡性分化加剧 AI对不同群体、不同行业的影响差异显著,劳动力市场的结构性鸿沟正在快速拉大: • 职业覆盖两极分化:程序员、客服、数据录入是AI渗透率最高的三类职业,渗透率接近70%;而厨师、摩托车修理工、救生员等强线下实操类职业,约30%完全未被AI覆盖,几乎不受直接影响。 • 技能溢价重新分配:熟练掌握AI工具的劳动者生产率大幅提升,薪资差距持续拉大;只会传统单一技能的劳动者,职业竞争力快速下滑,技能鸿沟成为收入分化的核心因素。 • 行业影响冷热不均:IT、软件、数字内容等AI技术直接相关行业,就业规模快速扩张;传统制造业、基础服务业的常规岗位持续收缩,不同行业的就业增速差距进一步拉大。 🛡️ 长期趋势与应对方向 AI带来的不是“大规模失业潮”,而是劳动力市场的全面升级,多方协同才能平稳完成转型: • 劳动者端:从“单一技能深耕”转向“AI工具+核心能力”的复合能力培养,重点提升批判性思维、创意创新、人际共情等AI难以替代的核心素养,通过终身学习适配岗位变化。 • 政策端:建立AI就业动态监测预警机制,面向低技能群体开展普惠性AI技能培训,完善灵活就业社会保障兜底,防范大规模结构性失业风险。 • 分配端:通过税收调节、公共服务均等化等机制,避免AI技术红利过度向资本方集中,推动技术进步的收益向全体劳动者共享,实现人机协同下的共同富裕。 #ai开发岗# #智能时代人才# #HR的AI时代# #ai管理生活#

22. 学术界争议炸了!监管跟不上AI速度,OpenAI火速成立顾问组应对! AI接连攻克多项数学难题,引发学界争议。 9月11日,多位菲尔兹奖得主发文警示,反对将经典开放难题当作AI的跑分工具,学界认可AI的辅助价值,但担忧行业盲目追求解题数量,忽视理论深耕。 AI批量输出证明成果,远超人类学术审核速度,

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