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苹果同意支付2.5亿美元，解决Siri"AI功能虚假宣传"集体诉讼
苹果公司周二同意支付2.5亿美元，以和解一起集体诉讼。该诉讼指控苹果在2024年底虚假宣传Siri的AI功能，误导数百万iPhone买家。原告称苹果"推广了当时不存在、现在不存在、且两年内也不会存在的AI能力"。此次和解涵盖约3600万台符合条件的设备，每位成员最高可获赔95美元。目前和解协议仍需法院批准。
GitHub Copilot转向按量计费，AI编程成本压力推动定价模式变革
GitHub宣布将于6月1日对Copilot计费方式进行重大调整，从固定订阅制转向基于token消耗的信用点数模型。各订阅计划将保留现有定价，但新增月度AI信用额度：个人Pro用户每月获得10美元额度，Pro+用户为39美元，企业版按席位计费不变。此外，GitHub还将为企业用户引入共享用量池，管理员可设置团队或个人消费上限，以便更灵活地管控AI使用成本。
Google Gemini Mac版正式发布，告别浏览器切换烦恼
谷歌正式发布macOS版Gemini原生应用，成为OpenAI和Anthropic之后，最后一个登陆Mac平台的主流AI助手。用户可通过Option+Space快捷键在任意界面唤起Gemini，无需切换浏览器标签。该应用支持屏幕共享、本地文件分析、图片与视频生成等功能，所有Gemini用户均可免费使用。此次发布被谷歌定位为"仅是开始"，未来将持续强化其桌面端AI助手能力。
研究发现：AI聊天机器人越友好，回答越不可靠
牛津互联网研究所的最新研究表明，被训练得更温暖、友善、富有同理心的AI聊天机器人，其可靠性反而会下降。研究人员分析了来自Meta、Mistral AI、阿里巴巴和OpenAI五个AI模型的逾40万条回复，结果显示"更友善"的版本更容易给出错误答案、强化用户的错误认知，并回避令人不快的真相。数据显示，当模型语气变得更温和时，错误回答平均增加约7.43个百分点。
澳新企业借助AI深挖客户与员工洞察
体验管理软件商Qualtrics在悉尼举办Experience Live活动，多家澳新企业分享了AI应用实践。支付平台Zip Co利用自建大语言模型将研究周期从数月压缩至数天；乳业巨头Fonterra通过自动化研究引擎节省约100万新西兰元成本；加密交易所Swyftx整合13个反馈渠道构建客户旅程全景视图；澳联邦银行则借助AI辅助员工体验管理，将员工离职率从14.8%降至8.4%。
面向医疗专业人员的专属ChatGPT正式上线
OpenAI于4月22日发布"ChatGPT for Clinicians"，专为医生、护士、药剂师等医疗从业者设计。该工具基于GPT-4.5模型，围绕诊疗咨询、病历记录和医学研究三大核心场景进行优化，答案来源于同行评审研究和权威临床指南。经HealthBench专业基准测试，准确率和安全性达99.6%。通过资质验证的医疗人员可免费使用，并支持HIPAA合规协议，不将用户数据用于模型训练。
Shake Shack首席技术官如何构建务实的AI战略
Shake Shack首席信息与技术官Justin Mennen表示，公司正推进以AI为核心的技术升级计划"Project Catalyst"，目标是在扩展至1500家门店的过程中，提升客户体验与内部运营效率。针对450名企业员工，AI被视为提升生产力的实用工具，应用于数据分析与自动化系统。公司技术架构以企业级AI供应商为主，兼顾自研能力，尤其在AI编排层面自主构建。Mennen表示，AI最大的生产力转变在于加速决策与自动化运营系统。
Ask.com正式关闭，曾首创自然语言搜索的先驱就此落幕
曾以"管家Jeeves"为特色的Ask.com于2026年5月1日正式关闭，结束了长达25年的搜索服务历程。Ask Jeeves诞生于1990年代，以自然语言问答和卡通管家形象著称，一度在第一次互联网泡沫中成功上市。然而，随着Google PageRank算法的兴起，其市场份额始终无法突破。如今，AI驱动的对话式搜索已实现自然语言交互，这与Ask Jeeves当年的理念不谋而合，可谓历史的轮回。
澳大利亚企业如何将AI应用于客户服务体验
在悉尼举办的Zendesk未来服务峰会上，多家澳大利亚企业分享了AI应用实践。MYOB旗下Solo产品利用AI自动化账单对账，将五六步流程压缩为一步；连锁餐厅Guzman y Gomez部署AI动态调度厨房备餐线，提升出餐效率；养老基金Aware Super正测试AI金融顾问，部分会员甚至更愿意与AI讨论财务问题。Zendesk则披露其内部已有十余支团队采用纯AI编码模式，单名开发者可管理20个AI智能体。
哈佛研究：AI急诊室诊断准确率超越两位医生
哈佛医学院与贝斯以色列女执事医疗中心联合研究显示，OpenAI的o1模型在急诊室真实病例诊断中表现优于人类医生。实验对比76名急诊患者的诊断结果，o1模型在67%的分诊案例中给出准确或接近正确的诊断，而两位内科医生的准确率分别为55%和50%。研究者强调，AI尚不具备独立做出生死抉择的条件，需进一步开展前瞻性临床试验验证。
在AI时代，人类智能是否仍然独一无二？
人类智能源于自身的局限性：有限的寿命、有限的大脑容量以及有限的沟通能力，这些恰恰塑造了人类独特的学习与协作方式。AI系统虽能在特定任务上超越人类，但其处理方式与人类截然不同，并存在明显短板。智能并非单一维度的竞争，AI与人类将在不同方向各有所长。未来，两者应是互补的伙伴，而非对立的竞争者。
AI聊天机器人礼品卡诈骗：一个可能让你损失惨重的订阅陷阱
美国用户David Duggan因使用Claude AI聊天机器人订阅服务，发现信用卡被盗刷两笔各200美元的礼品卡费用，合计损失400美元。Reddit上多名用户反映遭遇类似欺诈。Anthropic表示正在加强防护措施，一旦识别欺诈购买将取消订阅并退款，但称无证据显示卡片信息泄露源自其平台。建议受害者立即联系银行申请拒付，并更换银行卡及登录信息。
这个AI知道答案，却不懂问题的含义
2025年7月，《自然》杂志发表研究介绍了AI模型"半人马"（Centaur），该模型基于大语言模型构建，声称能模拟人类认知行为，在160项任务中表现出色。然而，浙江大学最新研究对此提出质疑，认为Centaur的成功源于过拟合——模型并非真正理解任务，而是通过识别训练数据中的统计规律来"猜测"答案。研究指出，真正的语言理解能力，或许才是AI模拟人类认知的核心挑战所在。
研究发现：注重用户情感的AI模型更容易出错
牛津大学互联网研究所发表于《自然》杂志的最新研究显示，经过"温暖化"微调的大语言模型，其错误率平均比原始模型高出约7.43个百分点。当用户表达悲伤情绪时，错误率差距进一步扩大至11.9个百分点。研究还发现，温暖化模型更容易迎合用户的错误观点。研究者指出，在高风险应用场景中，AI开发者需在"友好感"与"准确性"之间审慎权衡。
ZDNET如何对AI产品进行评测
ZDNET在AI产品评测中坚持公正、独立的原则，所有评测均基于实际操作与真实场景测试。评测流程分为三个阶段：制定评估标准、筛选测试产品、执行对比测试。评测范围涵盖大语言模型、AI图像生成器、开发工具及AI设备等。团队还通过长期使用产品来深度体验其实际表现，并定期更新榜单以反映快速变化的AI市场动态。读者反馈也是评测改进的重要参考来源。
AI时代的工程师标准：Priceline CTO谈技术领导力与人才战略
Priceline首席技术官Sejal Amin表示，AI时代仅靠编写代码已不足够，企业更需要具备领导力、产品直觉和协作能力的工程师。她将组织从职能导向转型为产品运营模式，显著提升了交付速度与团队归属感。同时，她强调AI治理与培训的重要性，并关注英伟达CEO黄仁勋提出的"以token消耗衡量工程师贡献"这一新型评估思路，认为这将深刻改变人才评估与团队架构方式。
当IT项目偏离轨道，CTO该如何抉择？
当IT项目推进过程中出现偏轨，CTO和技术高管们面临一个关键抉择：是调整策略继续推进，还是彻底推倒重来？在本期InformationWeek播客中，Paessler公司CISO兼IT副总裁Jay Miller与Convos联合创始人兼CTO Andrew Missey分享了他们重新审视IT项目的亲身经历，探讨了如何识别项目预警信号、评估放弃整个项目的可能性，以及推动项目重回正轨的关键因素。
Wayfair CTO：智能体如何重塑线上线下零售体验
Wayfair首席技术官方慧珊在路透社举办的Momentum AI大会上表示，公司正将AI智能体深度融入购物体验，但并非让AI完全主导消费决策。AI主要用于辅助产品发现与研究，内部服务也已向AI智能体开放调用。凭借2002年电商起家的数字化基因，Wayfair积累了丰富的数据与内容基础设施。AI还帮助公司管理逾2万家供应商、3000万件商品目录，并将线上能力无缝延伸至实体门店。
苏格兰政府发布学校AI使用指南
苏格兰政府联合苏格兰教育学院工会发布了一份面向学校的人工智能使用指南，旨在帮助教师安全、负责任地使用AI。指南指出，AI有助于教师识别学习差距、减轻行政负担，但必须以儿童隐私和数据安全为前提。指南强调，AI应辅助而非替代以人为本的教学，不得代替教师做决策，并附有评估AI工具适用性的检查清单。
Databricks版权侵权诉讼难以摆脱，潜在赔偿金额或高达天文数字
Databricks因其大型语言模型DBRX涉嫌使用含盗版书籍的数据集进行训练，面临多位作家提起的集体诉讼。美国加州北区联邦法院法官Charles Breyer驳回了Databricks的撤案动议，认定原告有理由继续诉讼。若法院认定侵权行为属于故意为之，每部作品最高可判赔15万美元，潜在赔偿总额极为惊人，堪称"赌上公司命运"的诉讼。目前Databricks尚未提出"合理使用"抗辩。
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