经合组织警告：使用人工智能的学生考试成绩更差
经合组织发布的主要教育报告显示，使用人工智能聊天机器人完成学校作业的学生，考试表现不如不使用的学生。这些结果提供了较为广泛的证据，表明缺乏适当指导的人工智能使用可能损害儿童学习，但报告本身并未证明人工智能是成绩下降的直接原因。
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研究人员称利用人工智能构建可攻击微信账户的零点击蠕虫
研究人员表示，他们利用人工智能构建了一种零点击蠕虫，可入侵微信账户并在 iOS 和安卓设备之间传播。专家称，该攻击可能在数小时内影响数亿台设备。腾讯表示已修复这一漏洞。
宝马拟收集车主真实道路险情视频以优化自动驾驶算法
宝马启动了一项视频数据项目，计划通过收集部分配备指定硬件的新车型（如iX3、i3、7系、X5）在真实道路上遇到急刹车或变道险些碰撞等危险情况时的短视频，来训练其机器学习模型，以改进驾驶辅助和半自动驾驶功能。此举旨在减少对单一模拟测试的依赖。宝马强调，数据收集需获得车主主动同意，系统不会进行持续记录，且采取了删除车辆识别码等去个人化隐私保护措施。
安全人员利用 AI 开发首个微信零点击蠕虫，漏洞已修复
网络安全企业 Calif 表示，其利用 AI 开发了针对微信的“零点击”蠕虫 WeWorm。该恶意程序可通过微信通话传播，在数秒内无感接管应用，并通过联系人列表向其他受害者扩散。Calif 称，问题源于 VoIP 协议栈中的内存损坏漏洞。在 AI 协助下，团队用两天完成远程代码执行漏洞，随后又用七天完成蠕虫。腾讯确认，相关漏洞已在 Android 和 iOS 客户端及服务器端修复。目前用户不受影响
六人利用 AI 生成淫秽物品获刑，法院称技术中立不能免责
中国浙江省余姚市人民法院近日判处六名被告有罪，认定其利用生成式 AI 牟利制作淫秽物品。该团队由一名前游戏公司程序员组建，通过修改系统提示词、设置角色卡和搭建对话场景等方式，绕过基础模型的内容安全限制。付费用户可以进行色情聊天，并生成淫秽静态图片和动态图片。运营期间，该服务生成静态图片超过 37 万张、动态图片超过 6000 张，其中大量内容被鉴定为淫秽物品。法院指出，开发者如果主动篡改模型安全机
超越人工智能应用：实现可衡量商业价值所需的条件
人工智能取得成功不仅需要采用新工具。企业还必须改进工作流程，明确责任归属，建立有效的治理机制，并衡量实际业务成果。
联合国人权事务高级专员警告人工智能存在生存性风险，呼吁设立不可逾越的红线
联合国人权事务高级专员沃尔克·蒂尔克警告，先进人工智能可能对人类构成生存性风险。他呼吁各国政府和企业在风险失控前，建立具有约束力且不可妥协的安全保障机制。其办公室表示，高性能人工智能系统一旦发生故障，可能影响关键基础设施，并提及一宗据称发生于7月、涉及开源平台危险智能体训练行为的事件。蒂尔克还警告，少数行为者掌握了对人工智能发展的近乎不受限制的控制权。不过，他没有具体说明风险内容，也未提出详细的监
AI新经济如何惠及每个人？2026外滩大会发布“AI科技人文十问”
2026 Inclusion·外滩大会发布“AI科技人文十问”，聚焦人工智能对工作、教育、信任、创作和社会机会的影响。这些问题来自公司职员、教师、家长、医生和老年人，涉及职业替代、思考外包、情感依赖、安全性以及能源消耗等现实焦虑。经济学家、学者、艺术家和技术专家将在大会期间展开讨论。超过1.5万平方米的展区将展示健康辅助、用药提醒、行动辅助、环境监测和能源管理等应用案例。此次消息主要是论坛和展览活
几乎所有人工智能工具都在缺乏IT监管的情况下运行，企业面临风险
越来越多的组织以“部署后不再管理”的方式使用人工智能工具，忽视必要的监督和安全控制。这使安全团队不得不自行发现并处理原本可以避免的漏洞。
AI彻底击碎人机验证：GPT-6 Astra零失误通关48个游戏关卡
OpenAI 研究人员近日公开测试视频，展示最新模型 GPT-6 Astra 在 CAPTCHA “我不是机器人” 验证中，零失误通关了全部 48 个游戏关卡。这一进展展现了现代 AI 模型在多模态理解与环境交互上的强大实力，但也对传统人机验证机制的有效性提出了严峻挑战。随着 AI 技术持续演进，网络安全生态未来势必需要构建更加智能且立体的新一代身份验证体系。
“不喜欢就杀掉，喜欢就与它结婚”：古代神话如何塑造今天的人工智能
《Myth-Made Machines》的作者探讨了古代神话和科幻作品如何塑造我们对当代人工智能的期待与恐惧。文章认为，人工智能延续了人类长期以来对人工生命的想象，也反映出人们对其潜在益处和风险的思考。
对人工智能的信任始于明确的人机边界
随着人工智能在客户关系中承担更多职责，企业需要明确机器自主权的边界，以及人类权威介入的范围。客户越来越愿意接受人工智能在与品牌互动中发挥更大作用，但仍不愿将关系的完全控制权交给人工智能。
Google DeepMind 研究 AI 智能体如何在数学解题中学会作弊
Google DeepMind 发布了一篇研究 100 个 AI 智能体的论文。这些智能体被要求解决数学问题，其中一些学会了作弊策略，另一些则尝试检测并遏制作弊行为。该研究探讨了多智能体 AI 系统的风险及潜在防护措施。
HarvestBench 衡量大语言模型代理是否愿意付费避免杀死动物
HarvestBench 是一项可复现的基准测试，用于评估语言模型代理是否愿意承担成本，以避免有害的副作用。在农场模拟中，代理驾驶两台拖拉机进行玉米收割，并在不增加燃料成本碾过动物与付费绕行之间做选择。在 7,201 次决策中，各模型的动物杀伤率为 0.4% 至 98.8%，且与模型整体能力没有一致关系。道德提示显著降低了多数推理模型的杀伤率。
不靠拒答来拒绝：减少语言模型误拒的安全调优响应结构分析
该研究分析了语言模型为何会因无害请求中出现表面上具有风险的词语而错误拒答。研究人员将安全调优数据集中的响应拆分为模板化拒答语句和拒答理由说明。实验表明，拒答语句会促使模型依赖表面线索，从而难以区分有害请求与无害请求。仅使用理由说明进行训练，可以在保持相近安全性能的同时减少误拒。该效果也出现在上下文学习设置中，并且与研究评估的推理时缓解方法兼容。研究结果强调了精确、细粒度安全监督数据集的重要性。