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arXiv 新論文用心理語言學特徵分析 AI 生成文字，發現九個前沿與準前沿模型都比人類寫作更常用無生命主語搭配有生命動詞、更多低頻 n-gram，多數模型在對話中還使用更長依存、更多名詞堆疊和縮減關係從句，且不同模型家族差異明顯。作者提出的解釋是：人類語言為溝通最佳化，而 AI 文字越來越為數學、程式碼與推理最佳化，追求資訊密度；用長度懲罰微調模型的初步實驗復現了這種偏離人類語言習慣的現象。
MIT 教授 Sherry Turkle 在 MIT Future Fest 發布新書《Artificial Intimacy》，討論人類為何本能地把機器人和大模型當作有感情的物件。她引用研究稱約 70% 的人與 AI 互動時會保持禮貌，對話超過第一輪後更常說「請」「謝謝」。同校研究員 Pat Pataranutaporn 認為關鍵不是用法對錯，而是「和 AI 對話時我們在變成誰」，他曾在一名 14 歲少年自殺後其母親起訴 Character.AI 的訴訟中擔任專家。
OpenAI 開發者帳號宣布新增九個語音預設，全部由法語、德語、印地語、日語和韓語的母語演員錄製，覆蓋五種語言。官方同步給出 custom voices 入門指南連結，指向 developers.openai.com 的 API 文件，供開發者瞭解如何開始使用。推文未說明音色名稱、可用模型、價格與開放範圍。
The Verge 發表評論文章，認為人類的心智並不適合應對 AI，AI 行業把大腦等同於計算機的流行比喻過於簡化了人。文章引用控制論奠基人 Norbert Wiener 的「每個時代的思想都映照在其技術中」，並點名 Google 的 Demis Hassabis 稱大腦是圖靈機的生物近似、Elon Musk 稱應把大腦視為生物計算機。作者反駁這類說法，指出人類的複雜性遠超多數 AI 從業者的認知，而 AI 產品仍在不斷推進。完整內容見 The Verge。
企業語音 AI 平台 PolyAI 的 CTO Shawn Wen 在 HumanX 大會上表示，全雙工模型雖已實現，語音 AI 仍未迎來自己的「ChatGPT 時刻」，下一步的關鍵是讓推理足夠快、對話足夠自然。會議記錄工具 Otter 的 CMO Alex Gay 指出，說話人識別、意圖捕捉並與組織知識結合才是自動化的關鍵，Otter 還在研發可代表參會者的數字孿生。兩人都提到 ASR 模型常漏掉關鍵詞，轉寫不準會讓後續動作全部出錯、使用者失去信任；