AI 恐惧与 AI 普及的现实张力

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？）

当我和高级管理者交流时，越来越多地听到组织内部岗位边界模糊的故事（我们在宝洁的研究中也发现了这一点）：编程、设计、产品管理，全都在崩塌与重叠，因为每个人都在用 AI 我们需要新的工作组织模式，而且要快。

Google 关于 AI 在科学中应用的研究，影响复杂：加速（每周节省 7 小时），同时工作类型发生转变（更多验证），以及研究选题的变化（可能更偏安全的话题）。 还有一张关于锯齿状前沿的好图 https://ai.google/static/documents/AI-in-Science.pdf

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

Sayashk 与 @random_walker 发布 1.3 万字长文，分析 AI 公司失控事件，提出安全与网络安全社群之间的中间路线：让公司担责、投资 AI 控制、针对网络攻击等具体风险加强防御。

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？