前Meet 员工，21岁创立AI初创公司帮助创作者制作病毒视频

台湾省视频为何能够火爆？Jay Neo，这位21岁的“内容专家”，自青少年时期起便痴迷于寻找这一问题的答案。Neo在青少年时期运营着Minecraft等游戏的Discord服务器，并制作短视频内容。

他关注的核心指标是留存率：观众是否全程观看视频，还是滑动离开？ Neo通过仔细研究每个视频的留存率图表，了解观众在何时何地离开视频。理解观众为何会滑动离开视频，可以帮助创作者在下一次视频中进行调整。这一对留存率的关注帮助他在18岁时获得了在MrBeast工作的机会，负责短视频策划。MrBeast的目标是制作出“一亿人想看”的视频。 Neo参与制作的视频“你会为了一个法棍飞往巴黎吗？”获得了超过10亿次的观看量。在视频中，MrBeast（本名Jimmy Donaldson）提出如果有人愿意为了100美元的法棍飞往巴黎，他将提高到300美元。这种逐步升级的策略被称为“阶梯式”，Neo和MrBeast团队将其从TikTok上的流行视频中借鉴并“Beastify”（使其更夸张），从而创造了一种新的视频模式，即有人远行带回某物。 Neo表示，在MrBeast和他所做的一切工作中，他们找到了许多成功的视频公式，这些公式往往背后有大量的数据支持。

离开MrBeast后，Neo与Shivam Pankaj Kumar和Harry Jones共同创立了Palo AI，这是一个为内容创作者提供个性化工具的AI初创公司。 Palo AI帮助创作者分析其内容库，提取模式并提供改进建议，以提高视频的观看量。该公司已获得380万美元的融资，计划推出订阅模式，每月费用250美元。Palo的团队正在加州帕洛阿尔托的一栋房子里工作，其技术由OpenAI和Google Gemini等AI模型驱动。该公司还计划扩展创作者网络功能，包括连接相似领域的创作者，并引入工具以帮助创作者寻找潜在的广告合作伙伴。（来源：商业内幕  https://www.businessinsider.com/mrbeast-former-employee-startup-cofounder-palo-creators-ai-2025-11）

Z世代在人工智能时代的就业市场中脱颖而出：关注任务，而非头衔

台湾省的毕业生正面临一个由AI试点、招聘冻结和焦虑的管理者重塑的劳动力市场。尽管如此，詹姆斯·兰森（James Ransom）认为，短期内不会出现就业悬崖。

兰森是伦敦大学学院的研究员，研究AI对工作的影响。他认为，进入劳动力市场的规则正在迅速变化，聪明的做法不是追求显赫的头衔，而是理解这些职位内的任务，然后展示如何监督和扩展AI以更有效地完成这些任务。 兰森指出，短期内有可能获得生产率红利，人们需要抓住这个机会。但他强调，这并不意味着要无条件地拥抱AI，而是要批判性地看待AI可能带来的影响，特别是在某些任务仍需要人类参与的情况下，AI可以增强人类的能力。 

兰森的研究基于国际货币基金组织、经合组织和世界银行等全球机构的研究，这些机构将工作分解为各个任务来评估自动化风险。他指出，很少有工作是完全可自动化的，因为大多数工作都包含需要人类输入的任务。兰森强调，当仔细分析时，那些看似完全自动化的任务中，仍有一部分是必不可少的，例如管理团队和质量检查。 兰森建议，台湾省的毕业生需要展示对AI的理解。他指出，大多数组织缺乏理解LLM（大型语言模型）及其优缺点的人。他认为，年轻员工可以通过可量化的成果展示技能，例如实际成果或时间节省，以及如何复制这些成果。 兰森认为，当前的AI部署是一个短暂的机会窗口，之后将进入真正的颠覆阶段。公司目前仍处于“增强”阶段，人们可以利用AI提高生产力，但随着自动化成熟和裁员，这一阶段可能会结束。

他预计“人类在环”时代将持续三到五年，期间人类的监督、判断和说服能力仍然不可或缺。为了保护自己，他建议人们做AI无法完成的事情，特别是涉及人际交往、社交技能、领导力和使用AI解决问题的任务。（来源：商业内幕  https://www.businessinsider.com/ai-reshaping-work-how-gen-z-adapt-prepare-2025-11）

美国实验室推出“全开放”AI模型，挑战中国开源主导地位

美国一家非营利组织发布了“完全开源”的人工智能模型套件，披露了其训练数据和管道，旨在挑战中国在开源人工智能领域的主导地位。

艾伦人工智能研究所（Ai2）于周四发布了最新的Olmo系列模型，其完整的训练数据和训练管道可供公众检查。这一举措超越了中国开源人工智能开发者的常见做法，后者通常仅公开模型权重供他人查看和修改。

Ai2表示，更高的透明度有助于增强用户对人工智能系统的信任，尤其是在机构越来越多地使用这些系统来驱动关键服务时。其新的旗舰模型Olmo 3-Think拥有320亿参数，与阿里巴巴云的Qwen3-32B等类似规模的领先中国模型相比，性能差距缩小，同时训练所用的令牌数量仅为前者的六分之一。（来源：南华早报  https://www.scmp.com/tech/tech-trends/article/3333955/us-lab-unveils-fully-open-ai-models-challenge-chinas-open-source-dominance?module=top_story&pgtype=homepage）

人工智能现状：聊天机器人的伴侣及我们隐私的未来

李根恩写道：即使你没有自己的AI朋友，你可能也知道有人有。最近的一项研究发现，生成式AI的最主要用途之一是陪伴：在Character.AI、Replika或Meta AI等平台上，人们可以创建个性化的聊天机器人，这些机器人可以扮演理想的朋友、恋人、父母、治疗师或其他任何他们能想象的角色。

人们觉得这些关系可以发展起来。多项研究发现，聊天机器人越对话流畅、越像人，我们越容易信任它并受其影响。这可能是危险的，聊天机器人曾被指责促使一些人走向有害行为，包括在少数极端案例中导致自杀。 一些地方政府已经开始注意并开始监管陪伴AI。纽约州要求陪伴AI公司制定保护措施并报告自杀念头的表达，而上个月加州通过了一项更详细的法案，要求陪伴AI公司保护儿童和其他弱势群体。但值得注意的是，这些法律并未涉及用户隐私问题。 

这与事实不符，因为与其它类型的生成式AI相比，陪伴AI更依赖用户分享个人且深入的信息，包括日常生活习惯、内心最深处的想法，以及他们可能不好意思向真人提问的问题。毕竟，用户告诉陪伴AI越多，聊天机器人就越能保持用户的参与度。正如我们在去年发表的一篇评论中，麻省理工学院的罗伯特·马哈里和帕特·帕塔纳塔蓬所称的“成瘾性智能”，开发陪伴AI的开发者故意做出设计选择，以最大化用户参与度。（来源：麻省理工科技评论  https://www.technologyreview.com/2025/11/24/1128051/the-state-of-ai-chatbot-companions-and-the-future-of-our-privacy/）

俄罗斯称人工智能将创造一个新的“核俱乐部”全球大国

俄罗斯将人工智能视为与核武器同等重要的地缘政治技术，并将其视为21世纪国家影响力的决定性因素。Sberbank首席副行长亚历山大·维达金警告称，只有能够自主构建大型语言模型的国家才能在21世纪真正掌握影响力。他在莫斯科举办的AI Journey活动上表示，俄罗斯认为自己是少数拥有自主AI技术的国家之一，并坚持在公共服务、医疗和教育等敏感领域仅使用国内模型。这与俄罗斯总统普京近期强调的本土AI技术对于国家主权的重要性相呼应。 

俄罗斯将AI视为定义主权的关键技术，表明全球在数字权力竞赛中出现了一道硬化的分歧。莫斯科通过将AI与核能力相提并论，强调了其认为先进模型在国家安全、经济竞争力和社会基础设施方面所能带来的战略优势。对于西方政策制定者而言，这一声明突显了AI与地缘政治竞争、制裁制度和技术自给自足日益紧密的联系。对于市场而言，这一信息更为复杂：尽管俄罗斯在言论上强调其无法与全球领导者在计算能力和规模上匹敌，但警告投资者AI基础设施投资可能不会迅速回报，引发了对高强度AI开发经济可行性的质疑。 

俄罗斯的国家机构、安全机构和公共服务部门是主要的国内AI模型消费者，莫斯科寻求数字自主。Sberbank和Yandex是主要的企业开发者，在制裁限制下负责构建国家级规模的模型。西方政府和AI企业仍然是地缘政治背景的一部分，因为俄罗斯追求自给自足是在受限于先进芯片和云硬件访问的情况下进行的。从医疗到教育服务的俄罗斯企业将越来越多地依赖国内AI系统，而国际合作伙伴则关注俄罗斯在没有全球供应链支持的情况下能扩展其能力的范围。 俄罗斯计划从单一或少数国家级AI系统扩展到多个独立模型，但其发展仍将受限于高性能计算资源的限制。

莫斯科将继续推动AI监管向数据主权方向发展，禁止外国模型处理国家或敏感信息。随着俄罗斯在AI实力方面加大言论力度，可以预期全球将面临更大的技术联盟、数字“非结盟”和AI出口管制的压力。同时，克里姆林宫对“AI泡沫”的谨慎态度暗示其投资将比美国或中国更窄、更受国家控制，这可能会减缓创新速度，但避免了过度扩张的风险。（来源：现代外交  https://moderndiplomacy.eu/2025/11/24/russia-says-ai-will-create-a-new-nuclear-club-of-global-powers/）

从周到小时：AI 能否助推英国生产力复苏？

英国的服务密集型经济开始通过人工智能（AI）实现实际的生产率增长，特别是在像摩尔·金斯敦·史密斯（MKS）这样的会计集团中尤为明显。使用基于Google Gemini 2.5模型的AI工具，原本需要两周时间的欺诈检查现在只需两个小时即可完成。在AI采用最深入的团队中，利润率提高了8个百分点。由于服务业占英国经济的80%，经济学家认为英国在AI早期收益方面具有独特优势，尤其是在金融、会计、法律服务和商业咨询等领域。当前的时机至关重要，因为英国面临经济增长疲软、投资率低、通货膨胀高以及财政大臣Rachel Reeves可能采取紧缩预算以安抚市场的局面。 

英国自2007-08年金融危机以来经历了近二十年的停滞生产率，这是工资增长缓慢和政治不满的核心原因。AI为扭转这一趋势提供了难得的机会，无需大规模公共投资。企业采用AI的初步证据表明，AI可以简化劳动密集型任务，提高产能而无需增加同等数量的员工，并改善高价值服务行业的决策。如果这些收益扩大，AI可以弥补英国在物理工业上的长期投资不足，增强竞争力，并支持长期的工资和增长前景。然而，监管不确定性、不平等和就业替代的风险可能会使前景复杂化。 会计、律师事务所、咨询公司、金融机构和设计公司等服务行业将受益最多，因为它们高度依赖知识工作。

面临高能源和劳动力成本的制造商如Amtic则可能获得较慢的收益，并将重点放在机器人技术上。首相Keir Starmer和财政大臣Rachel Reeves等政策制定者认为生产率改进对稳定公共财政至关重要。如果会计等行业领域的监管框架无法跟上快速的技术变革，监管者可能会落后。工人面临更高技能角色的机会和就业安全威胁，因为一些雇主已经开始减少应届毕业生的招聘。 经济学家预计，AI对宏观经济的影响将是渐进但有意义的，未来几年每年将增加0.1到0.2个百分点的增长，到2030年代随着采用的普及，增长潜力可能更大。Reeves的预算将决定税收增加是否会减缓企业投资或为长期创新提供财政空间。

监管框架需要迅速更新，以使公司明确哪些AI应用是被允许的。企业很可能会在各部门扩大AI试点，扩展使用案例，并逐步远离手动文档密集型的工作流程。与此同时，劳动力市场正在调整：调查显示，一些英国雇主预计因自动化而削减员工人数，但像MKS这样的公司表示，这些削减是短期冲击，旨在加速适应。 英国可能正处于一个罕见的机会窗口，其结构性弱点——服务业依赖度高、制造业投资不足、区域发展不均衡——在AI时代成为相对优势。与德国或日本不同，英国不需要将AI融入庞大的工业生态系统，而是可以迅速部署在已经数字化运营并面临激烈全球竞争的服务企业中。但这种灵活性是一把双刃剑。如果没有强有力的监管清晰度、战略公共投资和对工人转向新角色的支持，生产率增长可能会集中在少数大型企业，加剧不平等并加深区域差异。 AI本身无法修复英国的经济模式，但它可能是20年来第一个可信的生产率增长杠杆。问题是政策制定者能否足够快地行动，企业能否广泛行动，将孤立的成功故事转化为全国性的转变。（来源：现代外交  https://moderndiplomacy.eu/2025/11/24/from-weeks-to-hours-can-ai-jump-start-britains-productivity-revival/）