A若实
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你每天都在用的AI助手，真的客观中立吗？
当我们向ChatGPT或Gemini提问时，我们以为得到的是全网搜索后的最佳答案。但真相是：AI不再是网页的展示者，而是信誉的裁决者。它正在通过一个隐形的“信任层”（Trust Layers）系统，秘密决定哪些信息、哪些品牌值得被你看到。
这背后，是一种全新的商业风险：机器分配信誉 (Machine-assigned credibility)。
1️⃣ AI：新的信誉“守门人”
大语言模型内部都有一套“信任系统”，会根据信息来源的授权、编辑监督、新鲜度等因素给信源打分。
2️⃣ “出身”决定一切的可见度偏见
AI会偏爱那些“出身名门”的信息。例如，一份在权威新闻通讯社发布的稿件，其在AI眼中的权重可能远高于你品牌官网上发布的相同内容。
3️⃣ 监管的真空地带
目前的法规（如欧盟AI法案、ISO标准）大多关注安全和歧视性偏见，却忽略了这种商业上的“信誉分配” 。
AI 现在既是信息的检索者，也是真相的仲裁者。
- 大模型的误导甚至可以影响到股市
- 案例：10月15日晚间，三花智控(002050)发布公告称，近日公司关注到网络媒体上有大量关于公司获得机器人大额订单的传言。经核实，该传言不属实，公司也不存在应披露而未披露的重大事项，2025年10月15日公司亦未接受任何媒体的采访。
- 案例原文链接（来自澎湃新闻）：
mp.weixin.qq.com
原文链接：www.aivojournal.org
当我们向ChatGPT或Gemini提问时，我们以为得到的是全网搜索后的最佳答案。但真相是：AI不再是网页的展示者，而是信誉的裁决者。它正在通过一个隐形的“信任层”（Trust Layers）系统，秘密决定哪些信息、哪些品牌值得被你看到。
这背后，是一种全新的商业风险：机器分配信誉 (Machine-assigned credibility)。
1️⃣ AI：新的信誉“守门人”
大语言模型内部都有一套“信任系统”，会根据信息来源的授权、编辑监督、新鲜度等因素给信源打分。
2️⃣ “出身”决定一切的可见度偏见
AI会偏爱那些“出身名门”的信息。例如，一份在权威新闻通讯社发布的稿件，其在AI眼中的权重可能远高于你品牌官网上发布的相同内容。
3️⃣ 监管的真空地带
目前的法规（如欧盟AI法案、ISO标准）大多关注安全和歧视性偏见，却忽略了这种商业上的“信誉分配” 。
AI 现在既是信息的检索者，也是真相的仲裁者。
- 大模型的误导甚至可以影响到股市
- 案例：10月15日晚间，三花智控(002050)发布公告称，近日公司关注到网络媒体上有大量关于公司获得机器人大额订单的传言。经核实，该传言不属实，公司也不存在应披露而未披露的重大事项，2025年10月15日公司亦未接受任何媒体的采访。
- 案例原文链接（来自澎湃新闻）：
mp.weixin.qq.com原文链接：
www.aivojournal.org
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聊聊“工作只是为了赚钱，那要不要寻找喜欢的行业？都说做技术不如管理，那就真的不要去学习了吗？”
首先完全出于赚钱为目的的工作，本身就是一件痛苦的事。而大多情况下一个人要工作几十年，这就不是件很明智的决定。
如果生活要资金的支撑，而工作是在所难免的，那找到一个相对喜欢的行业总比不喜欢的行业要好些。
单纯从挣钱这点来看，依旧能力越强的往往收入越高，从事技术就提升技术能力，从事管理就提升管理能力，想要创业，就提升创业相关的能力。哪怕是人脉这种交际方面的事，也同样是交际能力更强的人往往人脉越广。
而能力的提升受学习效率和学习时长的影响。而大多数人更多是败在了后者。天赋不高靠努力而取得很高成就的人比比皆是。而聪明的人因为不愿学习而碌碌无为的也数不胜数。
而学习时长受个人意志力和喜爱程度的影响。有人认准一件事，无论如何都要做到，他拼尽全力，最终达到目标，即使最后没有达到，那也是求上者得中，求中者得下。
而另一部分就是喜爱这个工作的人。有人喜爱教育，有人喜爱游泳，也有爱音乐，健身包括计算机的。这些行业无论难易与否，都有大量的从业者，如果让他们互相交换，都选中了自己热爱的工作，难道他们不是会做的更好吗。
即使是上面提到的拼尽全力去做事情的人，如果恰巧做的又是他爱的工作，这也更是一件好事吧。
只是那大多数人，不愿意耗费精力找自己究竟爱什么，又或者觉得工作都一样，哪有什么爱与不爱的，就匆匆走入挣钱的队伍里。
#挑战每日一条沸点#
首先完全出于赚钱为目的的工作，本身就是一件痛苦的事。而大多情况下一个人要工作几十年，这就不是件很明智的决定。
如果生活要资金的支撑，而工作是在所难免的，那找到一个相对喜欢的行业总比不喜欢的行业要好些。
单纯从挣钱这点来看，依旧能力越强的往往收入越高，从事技术就提升技术能力，从事管理就提升管理能力，想要创业，就提升创业相关的能力。哪怕是人脉这种交际方面的事，也同样是交际能力更强的人往往人脉越广。
而能力的提升受学习效率和学习时长的影响。而大多数人更多是败在了后者。天赋不高靠努力而取得很高成就的人比比皆是。而聪明的人因为不愿学习而碌碌无为的也数不胜数。
而学习时长受个人意志力和喜爱程度的影响。有人认准一件事，无论如何都要做到，他拼尽全力，最终达到目标，即使最后没有达到，那也是求上者得中，求中者得下。
而另一部分就是喜爱这个工作的人。有人喜爱教育，有人喜爱游泳，也有爱音乐，健身包括计算机的。这些行业无论难易与否，都有大量的从业者，如果让他们互相交换，都选中了自己热爱的工作，难道他们不是会做的更好吗。
即使是上面提到的拼尽全力去做事情的人，如果恰巧做的又是他爱的工作，这也更是一件好事吧。
只是那大多数人，不愿意耗费精力找自己究竟爱什么，又或者觉得工作都一样，哪有什么爱与不爱的，就匆匆走入挣钱的队伍里。
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