Sayashk 发布 1.3 万字长文主张以 AI 控制与组织治理防范失控事件，Ethan Mollick 转评

截至2026年5月，我们合并到Anthropic代码库中的代码有超过80%由Claude编写。 与独立测量结果一致。确实没有迹象表明这一趋势正在放缓（但这并不意味着吸收如此多的生产率提升没有组织挑战）。

我写了一篇新文章，探讨我们需要保留哪些人类特质，以及哪些可以交给AI，其中涉及教育、咨询领域的实验，以及最近关于文学奖的争议。

我认为人们没有意识到Gemini Omni与其他视频AI的不同之处。它是完全多模态的，因此也能原生编辑视频。 我拿了1896年著名的"火车"电影，把它变成了高铁、乐高，加入了时间旅行者、蜈蚣、布偶……（看到倒影了吗？）

Astra："为艺术家（Klimt、Rothko、O'Keefe 等）风格的像素画骑士创建一系列 sprite，带特殊攻击，并构建一个游戏" 一次完成，这说明了为什么你不能说 AI 没有运用某种"判断力"和"创造力"，即使它与我们的不同

很明显，与以往的创新相比，AI 这次真的不同。 这并不意味着它在所有方面都不同于过去的技术（扩散的 S 曲线出奇地普遍），但它在许多方面确实不同，使得套用旧模式变得困难。

让我们看看接下来会怎样……

大家对硬核数学的关注已经很多了，我们也应该建立一个历史谜题和密码的题库，让模型去挑战。我知道有几位历史学家（比如 https://generativehistory.substack.com/）一直在用新模型来解读古老的未翻译手写记录。 Linear AI 怎么样？

我不知道过去几天还会带来什么其他后果，但我可以肯定地说，很多原本不太关注 AI 的人，现在都在为 AI 杀死所有人而惊恐不已。

在组织世界与前沿AI世界之间来回切换，常常令人震惊。组织低估了AI能力的增长（往往低估很多），而AI技术界则低估了AI在现实世界中的参差不齐（往往也低估很多）。

本周，Anthropic和OpenAI都发出了我们听到过的最明确的表态：某种形式的递归自我改进已经实现，不过听起来仍处于早期阶段 RSI将带来AI能力的快速提升，而最先实现RSI的公司可能会获得难以逾越的领先优势