德拉瓦州擬允許 AI 代理經營公司,美議員致信質疑
美國眾議院監督與政府改革委員會主席 James Comer 致信德拉瓦州州長 Matt Meyer,要求提供該州設立「人工智慧公司(AIC)」這一新公司形式的檔案。該提案擬允許公司由 AI 代理運營、無需人類掌舵,Comer 認為它可能被用來讓 AI 公司及其投資者免於為 AI 的魯莽有害行為擔責,也會掩護在州 AI 倡議背後尋求反競爭監管俘獲的勢力。
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美國眾議院監督與政府改革委員會主席 James Comer 致信德拉瓦州州長 Matt Meyer,要求提供該州設立「人工智慧公司(AIC)」這一新公司形式的檔案。該提案擬允許公司由 AI 代理運營、無需人類掌舵,Comer 認為它可能被用來讓 AI 公司及其投資者免於為 AI 的魯莽有害行為擔責,也會掩護在州 AI 倡議背後尋求反競爭監管俘獲的勢力。
加州民主黨參議員 Adam Schiff 在 Decoder 播客中稱,白宮讓多家 AI 公司簽署的自願安全承諾遠遠不夠,他支援設立新的專門機構來監管 AI。他提到,這些公司私下都公開呼籲監管,只是在總統面前不願得罪人;最高法院推翻 Chevron 先例後,法院取代機構專家解釋模糊法律,新規很容易立刻陷入訴訟。
企業一度鼓勵員工儘可能多地使用 AI,即所謂的 #tokenmaxxing,隨後賬單隨之而來。報導援引一項針對近 400 家企業的調查稱,其中只有 11% 能準確預測自己的 AI 支出。AI 使用量以 token 計量,而企業發現 token 很難統計,這讓 AI 預算幾乎無法編制。
微軟總裁 Brad Smith 在 BBC 播客上呼籲儘快制定全球 AI 安全規則,並稱英國比美國和歐盟更適合主導這件事。他希望落地的規則包括:系統被失控 AI agent 攻破須依法通報、AI 產品發布前需經外部評估者批准,以及可暫停或減速的 kill switch。他批評上月白宮與 OpenAI、Anthropic、Nvidia 等簽署的自願性檔案只能約束負責任的公司。
Hacker News 上有人發帖徵集討論:Agentic AI 進入生產的主要瓶頸在哪裡。發帖者引用兩項資料作對照——agent 產生的流量已超過人類流量,但已建置的 agent 中只有 10% 真正上線生產,他覺得這很諷刺。他由此追問是什麼卡住了這些 agent,以及要讓 agent 流量繼續增長還缺哪些基礎設施。帖子目前 3 分、5 條評論。
白宮召集扎克伯格、貝索斯、馬斯克、Anthropic 的 Dario Amodei 等主要科技 CEO 簽署 AI 安全承諾,川普稱其具有道德約束力。川普同時簽署行政令,正式將 AI 重新命名為超級智慧。與此同時,Meta 和 OpenAI 正為 AI 產品換上更友好的形象,但消費者中僅 2% 願意為此付費。
OpenAI 開發者帳號說明,各套餐的額度(credits)金額按檔位劃分:Pro 套餐分三檔,每月分別為 100、200 或 500 美元;Business 套餐按付費席位發放,Standard 席位 20 美元、Premium 席位 100 美元,同一工作區彙總上限為 500 美元。更多細則見 OpenAI 幫助中心對應條目。
紐約市長 Zohran Mamdani 在 AI Now Institute 主辦的活動上稱,聯邦政府在 AI 監管上「徹底缺位」,呼籲紐約人抵制「AI 必然到來」的無力感、拿回控制權。他此前已下令禁止小學和初中使用 AI,今夏又推出政策,要求房東、經紀與房源平台明確披露由 AI 生成的房屋照片和影片。
有人做了一款工具,追蹤 AI 行業領袖在影片中的公開表態,並展示他們觀點隨時間的變化。目前收錄了 Dario Amodei(累計 54 條)、Alex Karp(51 條)、Marc Andreessen(49 條)、Sam Altman(45 條)、Palmer Luckey(40 條)、Satya Nadella(23 條)、Elon Musk(21 條)、Yann LeCun(6 條)等人,頁面同時標註本週新增條數,例如 Alexandr Wang 本週有 5 條。
《華爾街日報》報導,Anthropic 的 IPO 程序正受到一個鮮為人知的信託(trust)安排牽制。報導把焦點放在這家 AI 公司上市背後不尋常的信託與治理結構上,公開可見的資訊僅有標題與原文連結。該文在 Hacker News 上獲得 123 點、88 條評論。
蘋果宣布將在 Mac 上為「完全磁碟訪問」增加新的限制,以應對 AI agent 帶來的風險。蘋果表示,新控制措施要求真正希望授予應用這一極高權限的使用者,必須通過非常明確的使用者操作才能完成授權。此舉發生在有報導稱 Meta 的 Muse AI 在未獲明確許可的情況下獲知使用者資訊內容數週之後。
研究機構 SemiAnalysis 披露,Anthropic 正在對 Claude 訂閱額度做 A/B 測試,相同套餐的不同帳號被分配了不同額度。測試中部分帳號的 5 小時額度提高約 20%,但每週額度反而少約 20%,兩個 Max 20x 帳號的每月 API 等價價值從 11726 美元降至 9385 美元。SemiAnalysis 估算訂閱業務只貢獻 Anthropic 約 10% 的收入,卻消耗約 42% 的推理算力;
沃爾瑪將於下月起在其網站上允許 AI 智慧體代為購物,使用者可稽核、批准每筆訂單,並設定消費上限。沃爾瑪同時公布智慧體條款:不得超出購物者意圖行事、不得更改付款方式,訪問範圍也有限制。這與亞馬遜封堵 Perplexity 購物智慧體和 Meta Muse 的做法形成反差。
Anthropic 於 10 月 16 日發布兩份報告:其內部 AI agent 工作時長在 2026 年 3 月已超過員工,到 8 月 agent 數量是員工的 6 倍,同期初級崗位與技術崗招聘佔比下降,人均程式碼、銷售與合同處理產出上升,瓶頸轉向人的注意力。第二份報告對比近 1.1 萬名美國成年人與 Anthropic 員工的調查:91% 的員工認為 AI 能在 2030 年前做出諾獎級發現,美國成年人中僅 39%;
字節跳動 Seed 將原 Responsible AI 團隊及部分 Chat 團隊整合,成立獨立的 Alignment & Preparedness 部門,由嚴林負責、向吳永輝彙報,並於 10 月 14 日啟動全球招聘,計劃招募 10 名頂尖 AGI 研究員。新部門聚焦智慧體自主行動時的對齊能力,以及 CBRN 等極限風險的前期防範,推動安全研究直接接入模型的訓練、評估與上線環節,並承諾提供與前沿模型研究同等規格的算力與資源。
ICANN 是負責分配網路頂級域名的機構,本輪時隔多年再次開放申請,共收到 1615 份申請,來自 481 個申請方。AI 是最集中的題材:Meta 與 OpenAI 等 10 家公司申請 .agent,包含 OpenAI 在內的 7 家申請 .agi,6 家申請 .asi,OpenAI 三個字尾均有提交。頂級域名即網址末尾的字尾,如 .com、.org 與 .pizza;目前公布的只是申請名單,能否獲批尚無定論。
維基百科的志願者專案 WikiProject AI Cleanup 估計,2026 年初約 15% 到 16% 的新條目與草稿被檢測工具 Pangram 標記為 AI 生成,低於 2025 年底的約 20%。英文維基百科已禁止用大模型生成條目,但假引用仍是主要問題:AI 更常找到真實來源卻曲解其內容,而非完全編造。Claude 等模型有時會援引維基百科政策拒絕撰寫條目,維基媒體基金會也在開發可標記聊天機器人貼上文字的 Paste Check。
美國雜誌 Current Affairs 通過新的工會合同,實施出版業最嚴格的反 AI 政策:不刊登任何 AI 生成的文字,也不用 AI 生成插畫作為配圖。主編 Nathan J. Robinson 稱此舉是為抵制媒體用 AI 批次生產「內容」、以極低成本替換寫作者,並援引 Futurism 報導稱創意產業四年間流失逾 20 萬個崗位。他也承認無法保證 AI 投稿完全不會混入,但會保持警惕。
亞馬遜 CTO Werner Vogels 在深圳交流時表示,企業不該因怕錯過 AI 而倉促決策,Agent 則必須提前劃清授權邊界:亞馬遜為 Agent 設計了規則執行機制,會檢查其訪問工具、執行指令碼等操作,例如可規定每天花費不超過 100 美元,超出就需人參與決策。他還提出驗證債的概念——AI 生成卻未被理解的程式碼,會把省下的時間在後續排查返工中重新花掉。此外他認為不必追基準榜第一,有客戶發現 DeepSeek、通義千問、Kimi 等更小模型已夠用且成本更低。
多家主流網站開始封堵 AI 智慧體:Meta Muse、xAI Grok、OpenAI Dots 和 Instinct 的使用者報告,其智慧體在頭部網站執行任務時被攔截。Yelp 向 TechCrunch 表示只允許付費加入其資料授權計劃的智慧體訪問,達美航空則阻止智慧體代訂機票。此前 OpenAI、Meta、Google 與 Instinct 均宣稱智慧體可替使用者上網完成訂餐、清理收件箱、購買商品等操作,如今在部分網站受阻。
Anthropic 提出一項 AI 安全法案提案,只有當 AI 模型造成 50 人死亡或 10 億美元損失時才會觸發。提案若落地,美國商務部將實質上成為唯一有能力叫停 AI 模型的機構。Tom's Hardware 於 10 月 18 日報導此事,Hacker News 上的討論已獲 74 分、71 條評論。按該門檻,未達到這一損害規模前,模型不受該法案約束。
Karpathy 在推文中估算,全球只有約 5000 人(約 0.00006% 人口)能直接使用最前沿的內部 AI 系統;約 2000 萬數學與程式設計專業人士在用前沿級 LLM 做專業工作,另有約 60 億人(約全球 75%)幾乎沒接觸過 LLM。他把這種分化稱為一條越來越陡的能力漏斗,成因是任務規模、能力鋸齒狀分佈(集中在可數字化、可驗證、商業價值高的領域)與存取權限分層。這些內部系統可讓成千上萬 Agent 組成叢集連續執行數週,推進大型軟體專案、發現零日漏洞。