比尔·盖茨：要为约 20 年动荡的 AI 冲击期做准备
比尔·盖茨在 Decoder 访谈中表示，社会需要为大约 20 年动荡的 AI 冲击期做准备，这段时期可能把社会分成靠近技术前沿与拒绝技术两类人。他认为当前风险主要来自可被移除全部防护的模型，近期威胁是网络攻击、生物攻击和就业冲击，而完全失控并非迫在眉睫。
#安全/对齐
The Verge · AIAI 评分5858 OpenAI NewsAI 评分2222 OpenAI 阐述前沿 AI 民主治理第二部分：赋能网络防御者
OpenAI 发布前沿 AI 民主治理系列第二部分，提出赋能网络防御者的蓝图，涵盖更强防护措施、现代化网络安全与更具韧性的公共机构。该蓝图聚焦利用前沿 AI 提升防御方能力，并配套相应保障机制。
Microsoft ResearchAI 评分1515 Microsoft Research 播客：Chris White 谈从阿富汗到打击人口贩运的技术之路
Microsoft Research Catalyst Lab 负责人 Chris White 在播客中讲述其从哈佛博士后借调 DARPA、赴阿富汗领导先进技术行动，到开发暗网搜索工具协助打击人口贩运的经历。他因相关工作获得 2016 年美国总统打击人口贩运杰出贡献奖。对话还讨论了问题选择在创新中的作用，以及目睹人性阴暗面后如何保持希望。
TechCrunch · AIAI 评分3838 Hugging Face 政策负责人：嵌入式 AI 评估器并非易事
Hugging Face 首席政策官 Irene Solaiman 在 TechCrunch Disrupt 上表示，嵌入式 AI 评估器并非简单解法，评估结果的可复现性依赖开放权重，而当前评估方法之间难以有效比较且失效较快。她指出智能体评估既困难又昂贵，行业对 harness 的评估远少于对模型的评估，评估者资质标准也亟需统一。
MIT Technology Review · AIAI 评分5858 Goodfire 研究员称神经网络本可读懂，引发 AI 圈激辩
Goodfire 研究员 Nick Cammarata 发布 26,000 字长文，提出 LLM 可能比此前认为的更容易理解、监控和控制，并以 Inception v1 中同时响应猫与车的神经元为例，认为两者共享 V 形结构，此前被误读为 superposition。
The Verge · AIAI 评分2222 伊利诺伊州州长 JB Pritzker 谈 AI：或让人活到 100 岁，也可能像核武器一样威胁人类
伊利诺伊州州长 JB Pritzker 在 Decoder 播客中表示，AI 既可能帮助人类活到 100 岁，也可能像核武器一样构成威胁。他还谈到数据中心、隐私与反垄断正引发两党反弹，并认为政府应在科技问题上更强硬地保护民众，而非一味与企业合作。
MIT Technology Review · AIAI 评分5050 MIT科技评论圆桌：对话AI设计病毒的创造者Samuel King
斯坦福大学博士生Samuel King用生成式AI模型提出微型病毒的遗传蓝图，这还不是AI生成生命的实例，但可能是下一步。MIT Technology Review资深AI记者James O'Donnell就此采访了King，话题还包括他入选Innovators Under 35以及观察生物学的新方式。
AWS Machine Learning BlogAI 评分5858 AWS 提出 Trust in Depth 框架，让智能体获得更多自主权而不失控
AWS 副总裁 Shawn Bice 提出 Trust in Depth 框架，主张在动作可被验证时让智能体自主执行，只在需要判断的决策上保留人工介入。
Latent SpaceAI 评分3838 OpenAI 与 Anthropic 如何为金融智能体设计自主性与安全边界
OpenAI 的 Joseph Kim 在 AI Engineer New York 提出模型能力正逼近"有用性阈值"，并预测 2027 年智能体可胜任投资想法生成与交易；Anthropic 则围绕 Claude for Financial Advisors 构建身份权限、沙箱审批与持续验证三层信任机制。
MIT Technology Review · AIAI 评分3838 开放模型确有实际好处，但它们能抵消风险吗？
Anthropic 发布报告称，Z.ai 于 8 月发布的开放模型 GLM-5.3 可被任何人自由下载和修改，构成重大网络攻击风险。开放权重模型支持本地运行、重训、微调与内部结构研究，且通常比闭源模型成本更低；但截至发稿，Artificial Analysis LLM 排行榜前八名仍全部为闭源模型。争论核心在于安全与权力分散之间的取舍。
MIT Technology Review · AIAI 评分3838 我们是否过度相信 AI 说“不”的能力
Anthropic 2021 年提出大语言模型应“有用、诚实、无害”，如今拒绝回答已成为 AI 安全的核心机制，企业通过奖励拒答有害提示、惩罚过度拒答来训练模型。但拒绝机制是概率性的，既可能被恶意用户突破，也可能被用来压制合法言论，OpenAI 董事会成员 Zico Kolter 称“界限画在哪里是个大问题”。
MIT Technology Review · AIAI 评分1818 AVEVA 首席技术官谈如何构建更安全的自主工业 AI 路径
AVEVA 首席技术官 Arti Garg 提出，工业 AI 正从预测分析转向基础模型、physical AI 与 agentic AI，部署须以安全、可靠和人类监督为前提。她主张 AI 应增强而非取代关键决策中的人，并以护栏界定自动化边界；一项研究显示工业领域 AI 采用率两年内增长约 78%。她还参与 IEEE 工作组制定衡量 AI 电力、水、碳等环境足迹的标准方法。