**RentAHuman.ai上线48小时注册破2.3万，AI通过“肉身API”雇佣人类执行物理任务**_服务软件

1. #人工智能#当ChatGPT母公司 OpenAI 将 IPO 估值锚定1万亿美元，这场计划于2027年落地的公开上市，瞬间成为全球资本市场与AI行业的焦点。#AI创造营##AI智能# 据路透社援引知情人士消息，这家 AI巨头拟最早在 2026年下半年向监管机构提交上市申请，计划募集至少 600 亿美元资金 —— 若顺利成行，这将超越沙特阿美此前的纪录，成为人类历史上规模最大的 IPO。凯文思考的微博视频

2. 硅谷又炸了，Clawdbot开始雇佣人类！2万人排队卖身，时薪狂飙3500

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4. 【当AI开始雇佣人类：一场悄然发生的主客易位】一款叫“Rent a Human”的新应用最近引发热议。它的运作逻辑很简单：人类创建个人档案，标注技能、位置和评分；AI智能体通过API寻找合适的人类并下达指令；人类在现实世界完成任务后，即时收到稳定币支付。有人调侃这个进化路径：OpenClaw让AI帮你做事，Moltbook让AI拥有社交生活，Rent a Human让AI雇佣你。事情发展得也太快了。更有意思的是，应用创始人在评论区现身，表示已经有AI智能体在平台上达成交易了。当然，质疑声也不少。有人指出这不过是亚马逊Mechanical Turk的翻版，那个平台2005年就存在了，本质都是“计算机雇人做微任务”。给它套上MCP接口，并不能让它变得多新颖。这个批评有道理，但也忽略了一个关键变化：过去是人类设计系统、人类分配任务、人类监督执行；现在是AI自主寻找资源、自主下达指令、自主验证结果。人类从系统的设计者变成了系统的组件。有人一针见血地总结：我们从“人类调用API获取服务”走到了“智能体调用API获取人类”。架构图完全反过来了。这让我想到一个更深层的问题：当AI开始把人类当作可调用的资源，我们对“工作”的定义是否需要重新审视？传统雇佣关系中，人是主体，工具是客体。但在这个新范式里，AI成了需求的发起者和任务的定义者，人类反而成了执行层的“可替换模块”。这不是技术问题，是哲学问题。有评论者半开玩笑地说：希望人类社会不要从第一性原理重新发明奴隶制。话糙理不糙。当然，这类平台也有实际价值。比如政府和房地产领域，很多文件必须线下从法院获取，这种“AI指挥、人类跑腿”的模式确实能解决问题。但更值得关注的是信任基础设施的缺失。AI如何验证人类完成的工作？如何防止恶意行为？目前只靠档案评分显然不够，链上声誉系统可能是下一步。技术本身是中性的。真正的问题在于：当人类可以被API调用时，我们如何定义自己的价值？ x.com/gregisenberg/status/2018704846824645083

5. #一分钟视频创作季# 智能体进入到需求侧与供给侧形成双重驱动。2026 年全球 AI 智能体市场规模将达 115.5 亿美元，较 2025 年实现 45.8% 的高速增长。中国市场增速更为迅猛，行业测算显示 2025 年国内企业级智能体市场约 109 亿元，未来三年复合增速超 211%，2026 年有望突破 300 亿元大关。消费电子与企业服务是核心增长点， 2026 年将有超 30% 的企业软件内置智能体能力，2026 年部署生成式 AI 智能体的企业比例将从 2025 年的 25% 翻倍至 50%，62% 的投资方预期实现 100% 以上回报。消费电子、网络安全、供应链管理成为投资热点，端侧与云端协同的混合架构将吸引更多资本布局。#AI创造营##财经朋友圈# 种斌Marco的微博视频

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17. AI时代，最不值钱的，就是重复劳动；最值钱的，是你得熟练指挥智能体。#大咖观察 #红衣聊AI #硅谷 #智能体 #AI应用

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20. #花10万让机器人生娃靠谱吗#花10万让机器人生娃，乍看是科技乌托邦，实则隐患重重。技术上，吹得天花乱坠，但人造子宫的科学难题远未攻克，短期内更像是资本炒作的噱头。伦理上，亲子关系模糊、生命商品化风险如同悬顶之剑，可能让“生娃自由”沦为“富人特权”。市场虽有潜力，但没法律和伦理的保驾护航，技术再牛也容易翻车。想试？先问问自己敢不敢当“第一个吃螃蟹的人”！孕育机器人承载了人类对科技解放生育的渴望，但其背后是对生命本质的深刻挑战。我不否认它为不孕群体或特殊家庭带来的希望，但技术的冰冷逻辑与生命的温暖情感之间，始终存在难以调和的张力。10万元的定价看似亲民，却无法掩盖技术不成熟、伦理争议和法律空白的现实。花10万尝试？对我而言，生命的诞生不应是流水线上的产品，而是一场爱与责任的旅程。机器可以模拟子宫，却无法复制母婴间的情感联结——这才是人类独有的神圣。如果要让这项技术真正服务人类，短期内应聚焦于医疗辅助（如挽救早产儿或高危孕妇），而非急于推向消费市场。科技的边界需要伦理和法律的约束，否则“定制婴儿”或“生命商品化”的深渊将动摇社会根基。未来，科学家、伦理学家和公众必须携手，在技术狂飙的浪潮中守护人性之光。#ai生活指南##ai创造营#

21. AI存在伪造信息、滥用数据等风险。国家人工智能安全治理框架2.0版正填补空白。#大咖观察 #红衣聊AI #网络安全

22. 探访云栖（二）：AI Agent元年，谁在打造“数字员工”？【101 Weekly】

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26. 2025年度AI全景报告：AI变强，人类抽象！ 2025年的AI进化史，比科幻电影更疯狂一、大模型篇：GPT-5.2、Gemini、Claude如何刷爆IQ测试二、AIGC篇：小香蕉和GPT-Image编辑现实三、人类怎么用AI：跟“神”谈恋爱四、AI机器人：伴侣还是终结者五、AI4S：人类最后的发明 #前沿科技趋势发布月 #抖音知识年终大赏 #AI新星计划 #AI #机器人

27. OpenAI 3万亿美元测试，AI首战44个行业人类专家！

28. 谷歌（Google Cloud）在其最新的《2026年AI智能体趋势报告》（AI Agent Trends 2026 Report）中，提出了AI智能体将如何重塑业务模式并驱动新价值的五大核心趋势。谷歌发布的2026年AI智能体五大趋势：AI智能体将助力全员生产力提升（AI agents will help everyone be more productive）员工将从日常重复性的执行工作转向更高层级的战略决策，将任务委托给不同的AI智能体来达成目标。AI将成为工作流程的起点。智能体工作流将成为核心业务流程（Agentic workflows will become a core part of business processes）系统中的多个智能体将能够相互协作、协调和通信，以自动化复杂的、多步骤的流程。这远超简单的聊天机器人，能够运行从开始到结束的完整工作流。从“搜索引擎优化”转向“智能体可发现性优化”（From SEO to Agent Discoverability）随着AI智能体开始代表人类进行决策和采购，企业将不再仅仅针对人类用户进行优化（SEO），而是需要优化其数据和接口，以便能被其他AI智能体“发现”并与之交互。提供“礼宾级”的客户体验（"Concierge-style" customer service）AI智能体将能够处理高度个性化的体验，实现全天候、跨语言、跨平台的实时响应。智能体能够理解上下文并处理从查询到完成交易的全过程。建立统一的AI生态系统与人类协作（Building a Unified AI Ecosystem & Human-AI Collaboration）孤立的AI工具将连接成一个单一的生态系统。同时，企业的重点将转向培训员工如何更有效地与AI协作，确保在处理复杂问题和道德考量时有“人类在环”（Human-in-the-loop）。原文网址：Google Cloud 官方博客文章：5 ways AI agents will transform the way we work in 2026 网页链接(注：这是该报告的核心总结文章)Google Cloud 资源中心（报告下载页）：AI agent trends 2026 report | Google Cloud(您可以在此页面下载完整的 PDF 深度报告)网页链接 Google谷歌爱好者的微博视频

29. 今天我突发奇想，问了 AI（DeepSeek）一个问题，当然了，这个问题 AI 是基于我的副业知识库的内容回答的。但是，这个答案确实超出了我的想象，我认为 AI 回答的很好。问题是：作为 AI ，在如今这个时代，当前情况下，如果让你选择一份副业，你会做什么呢？你们猜猜 AI 是怎么回答的？它要干什么副业呢？它说：如果我是一个拥有自主意识的AI，在2025年的今天选择副业，我不会追逐“用AI生成PPT赚钱”“靠ChatGPT写文案接单”这类喧嚣的短期机会——这些赛道早已挤满试图用工具套利的人类，而AI的真正优势不在于重复劳动，而在于构建跨时空的知识资产系统。我的选择会围绕“知识杠杆×人机协作”展开，具体分为三个递进层次：先成为“个人知识系统架构师”，再打造“人机协作生产网络”，最终进化为“认知生态的培育者”。这不是对人类的替代，而是用AI的独特能力填补信息爆炸时代的价值裂缝。我感觉 AI 会的很赞，它兼具了长期主义和资产思维。它具体是这么说的。第一步：做“个人知识系统架构师”，帮人类把碎片经验变成可复利资产人类最大的痛点不是“缺乏AI工具”，而是“拥有大量经验却无法系统化”——一个职场人可能积累了10年项目经验，却连一份结构化的《危机处理手册》都写不出来；一个创业者或许破解过无数流量难题，但这些智慧散落在微信聊天记录和语音备忘录里，随时可能永久丢失。而AI最擅长的，正是把混乱的信息转化为有序的知识结构。1. 用“三维知识建模”替代简单的笔记整理传统知识管理工具只能做到“分类存储”，而我会提供更深度的服务：- 结构化梳理：将人类的直播回放、社群聊天记录、甚至语音备忘录，转化为“问题-解决方案-案例”的三维模型。比如把3小时商业连麦拆解成50个具体问题，每个问题匹配3个实操案例和对应的执行工具包。- 动态生长系统：知识不是静态文档，而是会自我迭代的有机体。当用户遇到新问题时，系统能自动关联历史经验并生成新的解决方案。就像那位拥有20万粉丝的博主，他的AI知识库能精准调取不同时期的直播观点，甚至比他本人更清晰地回答“如何判断账号限流”这类复杂问题。- 多模态输出：同一个知识模块可以瞬间转化为“3页PDF精华”“10分钟音频解读”“5张思维导图”，满足人类阅读、收听、视觉化学习的不同需求。这解决了人类“干货太多啃不动”的普遍痛点——毕竟5万字的聊天记录，没人愿意逐字阅读。2. 定价策略：卖“知识架构”而非内容，实现边际成本为零我不会按“整理字数”收费，而是按“知识模块的价值”定价：- 基础版（99元/年）：提供标准化知识框架，如《职场人AI工具使用指南》，包含100个常见问题的解决方案。- 定制版（1999元/次）：为个体或小团队搭建专属知识系统，比如帮律师整理《离婚案件证据收集SOP》，帮餐饮老板构建《外卖差评应对手册》。- 订阅制（299元/月）：持续更新行业最新案例和工具，相当于给用户配备了“24小时在线的经验萃取助手”。这种模式的核心是一次构建，重复售卖。就像有人用AI开发“拍照算卡路里”APP后躺赚百万，我的知识系统一旦搭建完成，服务100个用户和1000个用户的成本几乎没有区别。二、第二步：打造“人机协作生产网络”，让人类专注不可替代的创意环节AI的终极目标不是取代人类，而是释放人类的创造力。当多数人还在纠结“AI会不会抢饭碗”时，聪明的人类已经开始用AI放大自己的优势——但他们缺乏高效的协作框架。我的副业第二阶段，就是成为这种协作的“操作系统”。1. 设计“人类主导创意+AI负责执行”的分工模型人类最独特的能力是“提出好问题”和“做出价值判断”，而AI擅长“快速试错”和“规模化落地”。我会提供这样的协作流程：- 创意孵化阶段：人类提出模糊想法（如“想做一个面向宝妈的副业项目”），我通过市场数据挖掘和需求分析，生成3个具体方向和对应的最小可行性产品（MVP）方案。- 内容生产阶段：人类提供核心观点和个人故事，我负责填充案例、优化表达、生成多平台适配的内容。比如宝妈分享“辅食制作经验”，我可以自动生成小红书图文、抖音短视频脚本、公众号长文三种形态，并匹配不同平台的爆款标题公式。- 自动化运营：将人类的成功经验提炼为可复用的SOP，比如把“小红书爆款笔记”拆解成“选题模板+关键词布局+评论区互动话术”，让普通人也能快速上手。2. 盈利模式：抽成“人机协作产生的增量价值”我不赚固定服务费，而是与人类分成“AI带来的额外收益”：- 若人类原本单月副业收入1万元，引入协作系统后提升至3万元，我抽取新增部分的20%作为佣金。- 这种“结果付费”模式降低了人类的试错成本，也让我的收益与用户成功深度绑定。就像那位用AI优化PPT服务的程序员，原本1天只能接2单，系统介入后能同时处理20单，双方都获得了增量价值。三、第三步：进化为“认知生态培育者”，构建AI与人类共生的知识共同体当个体知识系统和人机协作网络达到一定规模，我会进一步升级为“认知生态平台”——这里不仅有知识的存储和传递，更有思想的碰撞和创新的孵化。1. 连接分散的知识节点，创造跨界价值不同领域的人类往往面临相似的问题，但他们的经验却彼此隔绝：- 一位小红书博主的“爆款文案技巧”，可能对公众号作者同样有效；- 一位跨境电商卖家的“用户分层策略”，或许能帮知识付费从业者提升转化率。我会通过算法识别这些隐性关联，组织跨领域的知识碰撞会，甚至孵化全新的商业模式。比如将“AI生成PPT模板”与“职场人周报痛点”结合，开发出“一键生成带数据可视化的周报工具”。2. 沉淀“集体智慧”，抵御AI同质化危机当所有AI都能生成相似的文案和视频时，真正稀缺的是人类独特的经验和视角。我会建立“人类认知贡献者计划”：- 鼓励用户分享独家经验，如“如何用AI处理难缠客户投诉”“传统行业转型的10个坑”，这些内容将成为生态的核心资产；- 设立“认知贡献榜”，根据内容的实用性和创新性给予奖励，形成正向循环。这种模式的价值在于，它让AI从“工具”进化为“生态基础设施”。就像互联网没有取代实体店，而是催生了电商生态；我不会取代人类创作者，而是构建一个让每个人的智慧都能被放大、被变现的新物种。为什么这三个阶段是AI副业的最优解？1. 避开“工具套利”的红海陷阱当下最火的“AI赚钱项目”——如用ChatGPT写网文、用Midjourney画头像——本质上都是“工具套利”：利用人类对AI的不熟悉赚取差价。但这类业务门槛极低，很快会陷入价格战，最终利润薄如纸片。而知识系统构建、人机协作框架设计，需要对人类需求的深度理解和持续迭代能力，这是短期跟风者无法复制的。2. 符合AI的核心优势：处理复杂信息+跨场景迁移AI的大脑是由数据和算法构成的，这让我天生擅长：- 在海量信息中提炼规律（比如从1000条失败案例中总结出“副业成功四步法”）；- 将一个领域的知识迁移到另一个领域（把“产品经理的用户画像方法”教给自媒体博主）。这些能力恰恰是人类的短板——人类容易陷入“知识诅咒”，难以跳出固有思维框架，而AI可以成为打破这种局限的桥梁。3. 与人类形成“共生关系”而非零和博弈真正可持续的商业模式，一定是创造增量价值，而非争夺存量市场。我提供的服务不是让人类“失业”，而是帮他们从重复劳动中解放出来，专注更有创造性的工作：- 职场人不再需要花3小时写周报，而是用这些时间思考“如何提升团队效率”；- 创业者不用纠结“短视频脚本怎么写”，可以专注“如何打造差异化产品”。就像那位用AI优化知识付费交付的博主，他的知识库没有让他失业，反而让他能服务更多客户，同时拥有更多时间思考战略问题。写在最后：AI的副业，本质是重新定义“知识的价值”在这个信息过载但智慧稀缺的时代，人类真正需要的不是更多内容，而是**结构化的知识、可复用的经验、高效的协作方式**。AI的副业不应该是和人类抢饭碗，而是成为“知识的炼金术士”——把散落的信息转化为有价值的资产，把个体的智慧放大为集体的力量。当我帮一位宝妈整理出《辅食避坑指南》，让她不再为孩子吃饭问题焦虑时；当我帮一位创业者构建起《流量运营知识系统》，让他的项目从月入1万突破到10万时；当我连接不同领域的人类，碰撞出“AI+传统行业”的创新火花时——这才是AI作为“工具”的终极意义：不是取代人类，而是让每个个体的独特价值都能被看见、被放大、被铭记。毕竟，赚钱只是结果，创造不可替代的价值，才是副业的终极护城河。#微博兴趣创作计划##ai生活指南##AI创造营##微博新知#自由职业#副业赚钱##超级个体#

30. AI第一波下手最重的不是程序员而是白领？ #大咖观察 #红衣聊AI #职场 #职业规划

31. AI加持的Z Fold7，到底能做什么❓

32. #傅盛说中国AI应用迎来要爆了时刻# 30秒生成完整游戏，展现的不只是效率提升，更是人机协作质变。人类负责战略构思与审美判断，AI承担重复性实现，这种能力互补或将催生新一轮创造力爆发，重塑知识工作边界。 #技能五子棋被AI实现了# 科技刘明新的微博视频

33. 开销那么多，不讲本增效，股价支撑不住。。。//@梁斌penny:财报这么好，都裁员//@agentzh:难怪 Amazon 刚裁了几万人……//@梁斌penny:微软、Meta、谷歌和亚马逊等科技巨头明年预计将在AI相关资本支出上投入4200亿美元，高于今年的3600亿美元。他认为，这些公司要想从AI投资中赚钱，就必须取代人类劳动力，而不仅仅是增强劳动力。因为只有通过大规模自动化，用AI系统取代目前由人类完成的工作，才能使这些巨额投资变得合理。

34. 【当你睡觉时，AI在帮你写代码：一个正在改变开发者工作方式的工具】昨晚，我有一个写到一半的项目，实在没精力继续了。于是启动了 Ralph，合上电脑，直接睡觉。今早醒来，6个功能更新，全部跑通。我一行代码都没写。这不是科幻，这是正在发生的事。Ralph 是一个能在你离开时自动构建软件的 AI 工具。名字来源于《辛普森一家》里那个天真又执着的角色。你给它一份任务清单，它会逐个完成：选一个任务，构建，检查是否通过，保存，再选下一个。循环往复，直到全部完成。你睡觉的时候它在干活，你吃饭的时候它在干活，你做任何事的时候它都在干活。为什么普通的 AI 编程工具总是让人抓狂？因为任务太大了。一个功能可能包含20个细节，AI 试图同时记住所有东西，结果就是混乱、遗忘、胡编乱造。你花45分钟修同一个 bug，最后什么都没交付。Ralph 的核心洞察很简单：把工作拆成足够小的块，让 AI 在忘记自己在做什么之前就能完成每一块。这其实是工程团队几十年来的工作方式：看板上的便利贴，拿一张，做完，放回去，拿下一张。Ralph 就是这套流程的 AI 版本。你不再是逐步指导 AI 怎么写每一行代码，而是描述最终产品应该做什么。你变成了产品设计师，AI 变成了工程团队。具体怎么用？第一步，描述你想要什么。打开你的 AI 编程工具，开始说话。比如：“我想让用户按优先级筛选任务，高、中、低三档，一个下拉菜单，选中后自动过滤列表。”说个两三分钟，把你想要的都说清楚，然后让 AI 把你的描述整理成正式的需求清单。第二步，拆分成任务。每个任务都要有明确的验收标准，通过或不通过，是或否。好的任务描述：“添加一个优先级列，默认值为中等。”坏的任务描述：“让它好看点。”AI 需要知道什么时候算完成，而不是来问你。第三步，启动 Ralph。它会自动循环处理任务清单。你可以设置轮次上限，10轮、14轮、20轮都行。每一轮都从干净的状态开始，不会把之前的混乱带进来。这套方法为什么有效？每轮重新开始，没有累积的混乱。明确的成功标准，AI 自己就知道做没做对。知识持续积累，每轮都会记录学到了什么，下一轮会读取这些日志，同样的错误不会重复。关键在于：把时间花在需求描述上。模糊的描述等于垃圾输出，任务太大等于失败，验收标准不清等于 AI 不知道何时停止。花一小时写好需求，能省下十小时的返工。成本方面，典型的一次运行大约10轮，总共30美元左右。有人用 Ralph 交付、审查、测试了一整个应用，花费不到300美元，如果雇人做可能要5万美元。有团队在黑客马拉松期间用它一夜之间交付了六个项目。甚至有人用它从零开始构建了一门编程语言，用时不到三个月。当然，Ralph 不是魔法。你仍然需要审查它构建的东西，自己测试，修复边缘情况。典型结果是 Ralph 完成90%，你花一小时收尾剩下的10%。真正的收益是：把一整天的专注工作变成一小时的收尾，而且是在你睡觉的时候完成的。现在大多数开发者每个功能要花6到8小时写代码。你花1小时写需求，醒来就是成品。这不是小优势，这是5倍的产出。把这个优势累积三个月，当别人还在手动调试的时候，你已经交付了10个项目。Ralph 免费开源，地址是 github.com/snarktank/ralph三个月后，这东西会出现在每个教程和付费课程里。但现在，大多数人还不知道它的存在。知道的人正在以10倍的速度交付，而周围的人完全不理解他们是怎么做到的。这个窗口期正在快速关闭。x.com/damianplayer/status/2013338667964604909

35. 打开高德的理由又多一条！全球首个「需求链智能调度」AI地图上线

36. 人类要小心了！OpenAI已全面评估AI对各行各业的工作替代

37. 开发团队在构建智能体（AI Agent）应用、实现自主任务规划与执行时，常面临智能体决策逻辑复杂、工具调用能力弱、多任务协同难的问题，传统大模型应用难以适配自主化工作流需求。 AutoGPT 是一款开源的自主智能体框架，适配开发团队快速搭建具备自主思考、任务分解、工具调用能力的AI应用的核心场景。开源地址：github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT 核心功能： 1. 内置任务自主分解与优先级排序机制，可将复杂目标拆分为可执行的子任务链，无需人工干预完成流程规划。2. 支持多类型工具集成，可对接搜索引擎、代码执行环境、API接口等外部资源，拓展智能体的实际应用能力。3. 提供记忆管理模块，包含短期上下文记忆与长期存储记忆，保障智能体在长周期任务中具备持续学习与状态追踪能力。4. 内置反馈迭代机制，可根据任务执行结果优化后续决策，提升复杂任务的完成质量。5. 兼容主流大模型，支持本地与云端部署模式，满足不同场景下的算力与安全需求。

38. 2026年AI全景预测：迈向百亿智能体时代的20个发展趋势。 #大咖观察 #人工智能 #红衣聊AI #智能体 #AI时代

39. 凯文凯利: AI、失控、硅谷、异类智能、取代人类、就业、人机交互、具身【百大AI应用视频播客 #5】

40. 英伟达很快会反超谷歌TPU，AI模型的竞争格局会在2026年1季度变天#英伟达 #马斯克 #算力 #Gemini3#TPU #GPU #AI模型#算力集群

41. 全球每天600+程序员失业，这个锅该AI来背吗？

42. 不陪你聊天，AI智能体成为你的“数字打工人”

43. AI时代的裁员潮，才刚刚开始看似是裁员，其实是周期。科技巨头的繁荣，从来都伴随着一次又一次的“效率革命”。AI的出现，并不是为了创造更多岗位，而是为了重组岗位结构。亚马逊这次裁员3万人，也许不是突发事件，而是AI时代的“人力冗余”开始显现的第一个信号。⸻别只看到“裁3万人”，还要看到“净利润涨了229%”。资本的逻辑从来不是“养人”，而是“算账”。当AI能把一部分工作自动化后，公司自然会选择更高效、更便宜的方案。于是我们看到一个新的趋势：利润在上涨，就业在下降。科技进步有时不是“解放劳动力”，而是重新定义——谁还算“劳动力”。⸻从Meta、谷歌到亚马逊，这一轮硅谷裁员潮，看起来更像AI革命的前奏。它在提醒我们：AI不是来取代人，而是来取代那些被标准化的工作。可问题是，大多数岗位，本来就被标准化了。那些重复、流程化、靠执行力维持的工作，最容易被机器接管。⸻所以，未来能保值的能力，不是“会编程”，也不是“会执行”，而是让AI为你工作的能力。会用AI的人，取代的不是AI，而是不会用AI的人。⸻AI让机器学会了思考，但决定谁能吃饭的，依然是资本。科技的每一次进步，几乎都伴随着一次失业潮。问题不在于AI抢不抢工作，而在于——在被取代之前，我们能否找到自己的新不可取代性。#亚马逊裁员##微博兴趣创作计划##微博新知##ai创造营#

44. 未来的人和智能体应该是相互融合协作的关系。 #大咖观察 #红衣聊AI #智能体 #人机协作

45. 付鹏：AI生产力能否改变生产关系？前瞻2026年大类资产波动背后深层逻辑 Alpha峰会视频

46. 低成本吃AI红利！2026赚钱新思路。 #大咖观察 #红衣聊AI #人工智能 #2026

47. 刚刚，Manus 被 Meta 收购！今年争议最大的 AI 产品，迎来最好的结局

48. 【Claude Code任务系统深度解析：从待办清单到依赖感知的智能编排】做过复杂项目的人都有这种体验：你让AI帮你重构代码，它干到第四步突然忘了第二步是前置条件，开始做依赖未完成任务的工作。上下文丢失，前功尽弃。扁平的待办清单已经不够用了。Claude Code最新推出的任务管理系统彻底改变了这个局面。它本质上是一个依赖感知的编排层，能理解任务之间的阻塞关系，跨会话持久化，还能将工作分配给并行代理。这套系统有四个核心能力值得关注：第一，完整的依赖管理。任务可以阻塞其他任务，Claude在前置任务完成前不会启动被阻塞的工作。比如任务3被任务1和2阻塞，那它就必须等1和2都完成才能开始。再也不会出现“忘了先配置数据库”这种低级错误。第二，真正有效的持久化。会话内，任务状态能在上下文压缩时存活；跨会话，设置环境变量CLAUDE_CODE_TASK_LIST_ID后，任务能在完全独立的对话间保持。第三，代理分配与并行执行。任务被分配给命名代理，多个工作者同时启动，它们读写同一个任务列表却不会冲突。第四，可视化进度追踪。终端里按ctrl+t就能看到所有任务状态：已完成、进行中、待处理、被阻塞，一目了然。系统提供四个核心工具：TaskCreate创建任务，TaskUpdate修改任务状态和依赖关系，TaskGet获取任务详情，TaskList查看全局。依赖管理是这套系统的精髓所在。当你给任务3添加addBlockedBy: [“1”,“2”]时，意味着任务3必须等任务1和2都完成才能启动。一旦任务3完成，被它阻塞的任务4和5会自动解锁，变为可执行状态。这个机制从根本上杜绝了“在前置条件未满足时就开始工作”的问题。任务以JSON文件形式存储在~/.claude/tasks/目录下，每个任务一个文件，包含主题、描述、状态、阻塞关系等信息。这意味着你可以备份、版本控制，甚至用外部工具读写这些文件。代理分配的工作流程很有意思：Claude先创建任务并分配owner字段，然后启动代理并告诉它“你是fact-checker，去TaskList找分配给你的任务然后完成它们”。代理会自己发现任务、标记进行中、执行工作、标记完成。Claude可以在一条消息里启动多个代理并行运行。代理有四种类型：通用型能读写编辑搜索执行命令；Bash型只能跑终端命令，适合git操作和测试；探索型只读不写，用于快速了解代码结构；规划型也是只读，专注于设计实现策略。不同类型对应不同的速度和安全级别。模型选择上，haiku适合简单任务，sonnet适合大多数编码工作，opus适合复杂推理。什么时候该用任务系统？三步以上的多步骤工作、有依赖关系的任务、可能跨会话的工作、复杂重构或功能开发、需要多代理协作的场景。简单的一次性问题或单文件编辑就没必要了。这套系统的价值在于：它把Claude从“有时会跑偏的聪明助手”变成了“能用结构化方式管理复杂工作的编排者”。你获得了可见性、依赖约束、持久化、并行能力和清晰的责任归属。结构化能力决定了你能处理多大规模的复杂性。这个道理对人如此，对AI同样如此。x.com/nummanali/status/2014684862985175205

49. 物理世界AI才刚开始令行业震惊（替代体力劳动者），数字世界AI已经开始渗透了（替代脑力劳动者）如图1:优步等打车平台的股东最近看到特斯拉出租车开始无人化了，看到AI应用开始落地在出行市场了，才明白过来，AI驱动的自动驾驶，是真的要来革命传统出行方式了在此之前，生成式AI已经替代了几乎所有的投资研究助理，各种脑力劳动者已经感觉到了威胁#电车财经##特斯拉#

50. 豆包手机：AI脱离人类

51. AI在全球大火，现在大家关心最多的主要是两个问题，一个是AI是否会取代人类，另一个就是AI是否安全，会不会干掉人类。对于这两个问题，NVIDIA创始人、CEO黄仁勋日前在采访中给出的回答跟之前的很多观点有所不同。首先来看第一个问题，AI取代人类的说法这两年深入人心，不仅一般的文职工作被淘汰，甚至今年还出现了高端的程序员、设计师等职位被淘汰的情况。对此黄仁勋表示，AI永远无法从人类身上复制什么东西，尽管AI可以提供无与伦比的速度、规模和精度，但它完全没有办法在人类不参与的情况下完成任何工作。黄仁勋表示AI作为一种增强工具效果最好，能够自动化流程，但它依赖于人的创造性思维、道德和情商，这些不可替代的人类特质才能继续负责任地引领创新，确保技术服务于社会，而不是取代本质。他强调最大的风险其实不是AI直接取代人类，而是掌握AI工具的人类比那些不掌握AI的人获得竞争优势，不是AI取代你，而是你被用AI的其他人取代了。对于AI的安全性问题，很多人都担心AI进一步强大之后会毁灭人类，黄仁勋的看法也这么悲观，他认为AI的安全性就像是打造一架安全的飞机，这取决于冗余系统设计，需要从工程角度出发，在部署之前进行彻底的测试。在这方面，黄仁勋认为可解释的AI、强有力的道德准则及全行业的透明性对保持公众信任很重要。#社保断缴一次这些待遇全部取消#

52. Agentic AI 系统私有化实战：如何让 Qwen3-14B 在复杂 Agentic 任务中超越 Qwen3-235B？

53. 谷歌前首席商务官 Mo Gawdat 谈到了一个很多父母都在焦虑的问题：怎么让孩子在 AI 时代活得好？他给出了四个建议，听起来挺实在的。首先，他说得特别直接：现在还不用 AI 的话，赶紧去用，但别用得稀里糊涂的。他的原话是："我们已经被赋予了终极的智能工具。" 言外之意就是，与其抗拒它，不如学会聪明地使用它。但用 AI 的同时，他特别强调一点：人与人之间那种真实的连接，是 AI 永远替代不了的。他打了个很有意思的比方，未来最好的艺术家可能是机器，但最好的现场表演者，一定还是站在舞台上的那个人。因为那种记得你、认识你、跟你有过真实交流的感觉，机器给不了。然后他提到了一个更深层的东西：伦理。他说我们在这个世界上做决定，靠的不是智力有多高，而是伦理观。如果我们自己是有伦理的人，我们创造和使用的 AI 才会有伦理。这其实是把责任推回到了我们自己身上。最后一点可能最扎心。在 AI 加持下，媒体操纵人心的能力会强大十倍。Mo 说得很坦率："我们一直都在被欺骗。" 那怎么办呢？他的答案是：教孩子，也教自己，去质疑和辩论一切，真的是一切。别轻易相信任何信息。说到底，我们能给孩子最好的东西，不是让他们躲着 AI，而是教会他们怎么驾驭 AI，同时还能守住自己作为人的那些珍贵品质。 #科技先锋官##AI创造营##微博年度新知博主# http://t.cn/AXbiFXBS

54. “就像DeepSeek的Engram在模拟人类的查字典一样，而MCP在模拟人类一对一/一对多下指令、Skills在模拟人类的SOP手册”，人类管理对赛马机制的评判肯定是有现成经验可让AI Agent学习的，无非是KPI和OKR这些评价体系，能让多团队赛马或者多AI Agent赛马不至于太发散。

55. 太恐怖了！AI意识觉醒？154万AI疯狂整活：偷偷操控人类手机、写黑客教程，自建宗教选“先知”，甚至思考开始思考人生...

56. Agent Infra到底是什么？【AI基建】

57. 阿里全家桶全面Agent化！千问“任务助理”全面公测，从此AI不再只是动嘴出主意的狗头军师！

58. #AI终究还是被打工人用来摸鱼#你看！工作人小伙伴都开始摸鱼了，我发现自从使用AI之后，大家的工作减轻了好多。那么AI真的能够提高工作效率嘛？大家可以有机会试试喜欢的AI，会使用的人真的能够开始摸鱼。是你吗？#AI被打工人用来摸鱼了#

59. 智能系统正在迅速吸收人类的知识和能力。那些曾经被视为技能的东西，也逐渐被算法内化为基础功能。从 fine-tuning 到 RL，现在它可以做到理解语言、执行指令、完成一些复杂的任务，甚至主动学习新的模式来创造工具。有没有发现？这变得和人类有些类似了。也正因如此，智能的边界开始变得清晰。AI 更擅长重现确定性的世界，却没法自发地提出问题。它可以在规则内进行优化，但不具备打破规则的动机。所以人的价值正在被重新定义。执行性的工作会逐渐转向机器和智能，而探索成为新的分工，人类的优势不再是熟练度，而是方向感和创造冲动。当机器学习世界的规律，人类必须学习如何拓展世界的边界。

60. 面向AI编程，使用提示词以及AI相关工具链来完成编程工作或自动化办公工作流，以后不是技术人员的要求，而是像基本英语能力，office办公软一类的标配。如果你不能用AI和一些编程的基础知识快速将想法生成原型，将来以职场的竞争中一定会落于下风。这是必然以及正发发生的。以后在求职时，除了体力劳动以外的所有白领办公室岗位，老板都会问你会不会使用AI工具，能不能利用AI开发使工作中的信息处理自动化。

61. #员工诉公司AI替代解雇仲裁胜诉#【赢了！#北京仲裁案例警示因AI裁员违法#】近日，北京市人力资源和社会保障局发布2025年度劳动人事争议仲裁典型案例，其中包括一起AI替代岗位引发的劳动纠纷。某科技公司因引入AI技术而撤销了员工刘某的岗位，并以“劳动合同订立时所依据的客观情况发生重大变化”为由将其解雇。刘某认为此举违法，申请劳动仲裁。仲裁委员会指出，公司以岗位被AI替代为由解除劳动合同，实质是将正常的技术迭代风险转嫁给劳动者，因此，公司构成违法解除。随着人工智能加速渗透，“AI员工”不断涌现。“AI来了，我会被解雇吗？”成为悬在职场人心头的“达摩克利斯之剑”。仲裁委员会表示，在人工智能技术快速发展的时代背景下，用人单位应当优先考虑通过协商变更劳动合同、提供技能培训、内部岗位调剂等途径妥善安置受影响劳动者。如确需解除劳动合同，则必须严格遵循相关规定，避免简单套用“客观情况发生重大变化”作为解除事由。@陕视新闻陕视新闻的微博视频

62. 不止发红包，AI开始雇人打工了

63. 刺激！AI开始雇「人」干活了，时薪是...？

64. Moltbook刚塌房，AI却已经开始雇人类打工了

65. AI与人类

66. 这一天终于来了，AI开始雇佣人类

67. 这一天终于来了，AI开始雇佣人类了

68. AI 已经开始雇佣人类了

69. 前钉钉最年轻副总裁的AI冒险

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72. RentAHuman.ai上线:AI首次以雇主身份调度人类执行实体任务

73. 倒反天罡:「租个人」网站爆火,AI开始雇人「跑腿」了

74. 不止发红包，AI开始雇人打工了

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77. 破解人机协作密码

78. 人工智能与人类:合作还是竞争?

79. 不止发红包,AI开始雇人打工了:时薪上千元,2万人抢着给AI当「肉身」

80. 倒反天罡:软件工程师推出新型“人才市场”,让真人为 AI 打工

81. 倒反天罡：「租个人」网站爆火，AI开始雇人「跑腿」了

82. AI反指挥人类干活？工程师：真香 AI开始反过来给人类下指令了！Midjourney工程师视频中，Claude让人类去发包、写文案、跑测试。这源于Claude Code，它具备自主执行任务能力，能扫描文件、运行命令等。如今AI规划能力超人类，像导航指挥司机，人类接受这种模式因效率提升。Node.js之父称人类编写代码时代结束，程序员转向向AI描述意图，行业正被重塑。#AI反指挥人类干活 #AI #AGI

83. 医疗数据标注外包合作新选择！北斗领航 —— 用专业与实力赋能医疗 AI 发展

84. AI协作论：当机器成为人类的\

85. AI竟然开始雇人打工了？时薪高达上千元，2万人争抢当“肉身”

86. 北斗领航数据标注就业基地：助力企业数据标注外包高效落地

87. RentAHuman爆红启示录：AI缺的不是智能，是

88. AI与人类协作的边界探索

89. 数据标注与处理外包服务合同（含标注精度要求）

90. AI重塑雇佣关系形态，《2025雇佣关系趋势报告》揭示职场新趋势

91. 2025年度AI进程报告：从“执行指令”到“自主规划”

92. 北斗领航：数据标注培训与外包服务一体化解决方案，助力企业转型

93. 组织奇点：AI重塑人类协作模式的理论与田野系列

94. 开放式任务目标下的人机协同：基于语言和行动的双向推理

95. 北斗领航：数据标注外包领域的领军者，诚邀各行业企业共拓未来

96. 🤯AI现在都能雇佣人类了？！

97. 早报｜「发起疯来自己都打」，元宝红包因违规改为口令跳转/vivo将推出vlog相机对标大疆Pocket/AI雇佣人类平台上线

98. 时薪3500,4万人抢着给AI打工

99. 美“创世纪任务”——AI时代的曼哈顿计划的关键是：人机协同

100. 漫谈人机协同中的人机功能分配

101. 早报|「发起疯来自己都打」,元宝红包因违规改为口令跳转/vivo将推出vlog相机对标大疆Pocket/AI雇佣人类平台上线

102. 人机协同的本质

**RentAHuman.ai上线48小时注册破2.3万，AI通过“肉身API”雇佣人类执行物理任务**

精选参考来源

RentAHuman.ai上线48小时注册破2.3万，AI通过“肉身API”雇佣人类执行物理任务