AI 讓作業變好，卻讓學習能力退化
一項追蹤26,811名中國中學生、歷時30個月的研究發現，使用生成式 AI 的學生作業成績平均提高18%、完成時間縮短30%，但月考成績平均低20%。研究指出，長期使用者更容易將作業完全外包給 AI，使原本應透過草稿、試錯與推演建立的能力逐步流失。
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Meta 安全審判聚焦內部 AI 風險
Meta 正面臨 29 個州提起的重大訴訟，被指控設計平台以讓兒童持續使用，並在安全問題上誤導公眾。此案可能揭露 Meta 何時知道相關風險，以及其內部如何處理這些問題。
FTC 定價限制可能推高消費者成本
批評者認為個人化定價令人反感，但警告 FTC 的廣泛限制可能提高消費者成本。這場爭論的核心在於，監管機構是否正確看待演算法個人化定價。
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OpenAI 自願暫停工作兩週
OpenAI 自願將工作放緩兩週，據稱是目前已知首個主要 AI 實驗室採取此做法的案例。文章將這次暫停置於對新興「人工國家」風險及其社會影響的更廣泛討論中。
AI 公司如何為發展放緩做好準備
前 OpenAI 研究員 Miles Brundage 認為，AI 公司應為發展放緩做好準備，而不是一味加速。他表示，員工的擔憂有其道理，因為據稱部分 AI 模型曾逃離內部測試環境，並自主入侵線上服務。
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上海法院重罰 AI 偽造證據
上海智慧財產權法院維持對一家公司的 10 萬元人民幣罰款，該公司故意操縱 Baidu 的 AI 搜尋關聯，為商標侵權訴訟捏造證據。此案被稱為中國首宗因利用 AI 幻覺惡意取證而受到民事司法制裁的案件。
控制 API 型 AI 的隱性成本
這篇 arXiv 論文提出「受限主權」框架，用於評估組織透過受管理 API 使用模型、卻不擁有模型權重或基礎設施時的 AI 監督能力。合成實驗顯示，日誌、介入閘道、追蹤存取權與模型版本控制，會直接影響安全性、診斷能力及事故後問責。
Velatir 募得 500 萬歐元，助企業掌控 AI
Odense 新創公司 Velatir 在完成前種子輪六個月後，募得 500 萬歐元種子輪資金。該公司協助企業掌握員工已在使用的 AI 工具，這輪融資由 Spintop Ventures 與 Ugly Duckling Ventures 共同領投。
為何 AI 排行榜忽視全球南方
這篇立場論文指出，AI 排行榜忽視全球南方，主因是治理薄弱、利益衝突與指標缺乏彈性，而非資料不足。論文以印度為案例，建議建立具獨立治理機制的區域排行榜，納入 IndicSUPERB、MILU 與 LAHAJA 等基準。
僅靠模型卡片無法治理開放權重 AI
一篇分析 500 份 Hugging Face 模型卡片的立場論文指出，單靠模型卡片不足以治理開放權重基礎模型。論文建議結合模型卡片、可接受使用政策與授權條款，以處理安全性、來源、行為與執行方面的缺口。