机器人技术 图 03 — 家用机器人 EufyMake E1 UV打印机——在家也能进行纹理打印 HoverAir X1 ProMax — 个人摄像无人机 Unitree R1 — 超级敏捷人形机器人 无障碍 美国印刷出版社 Monarch——盲文+图形平板电脑 Lotus Ring——点击式智能家居戒指 倾斜握柄润唇膏棒——即使手部姿势不便的人也能轻松使用 航天 AST SpaceMobile BlueBird——来自太空的超高速互联网 萤火虫蓝幽灵——飞向月球 FireSat——早期野火探测 维拉·C·鲁宾天文台——下一代观星者 农业 FutureFeed Asparagopsis Supplement——减少甲烷排放的饲料 Innovea全球咖啡育种网络——气候智能型咖啡品种 RootWave eWeeder——电动除草机，节省除草剂用量 Scout Gen 5 — 自动化葡萄园管理系统 雷霆剃刀刃凹面——高效收割 Vanilla Vida 数据驱动的室内香草固化——室内数据驱动的香草固化

“试着和衬衫说话。” 这是 Humane 提出的方案，该公司于 2024 年推出了售价 700 美元的 AI Pin。然而，仅仅一年后，该产品就从市场上消失了。2025 年 2 月，在被惠普收购后，所有服务均终止。客户支持也终止了，即便如此，也只有买家可以在 90 天内获得退款。 Humane 并非个例。荧光橙色的人工智能设备 Rabbit R1 最初收到了 10 万份预订单，但在发布后的几个月内，只有 5000 人使用过。售价 129 美元的 Friend 项链，一个可以监听你对话并向你发送鼓励信息的“人工智能朋友”，最终被认为只不过是一个蓝牙麦克风而已。 为什么所有这些AI硬件都失败了？在如此多的失败中，OpenAI为何要为iPhone设计师Jony Ive押注65亿美元？ 未能通过“日常测试”的人工智能设备 谷歌联合创始人拉里·佩奇有一个特殊的标准： “牙刷测试”。很简单：“这个产品会像牙刷一样每天至少使用一两次吗？”在考虑潜在收购时，拉里·佩奇会在考虑财务报表之前先问这个问题。他想看看这个产品是否能改善人们的生活，是否足够重要，值得每天使用。 搜索、电子邮件、短信、社交媒体——我们每天使用的几乎所有成功的数字产品都通过了这项“牙刷测试”。它们是我们早上醒来自然而然就会触及的东西。 那么人工智能硬件又如何呢？ Humane AI Pin 售价 700 美元，另加每月 24 美元的订阅费，但它速度慢，没有屏幕，销量只有几千台。把别针戴在衬衫上，看着屏幕投射到手掌上，这本身就是一种尴尬的体验。 “在智能手机几乎可以完成所有事情的今天，很难为一款售价 700 美元、只能在你耳边低语的设备找到合理的理由。” 问题的关键很明显：这些设备被“技术可能性”所吸引，但未能解决“用户问题”。 没理由每天都用它。IPhone 的成功并非源于其精美的设计，而是因为它把我们日常所需的一切——通话、音乐、互联网、照片、地图——都整合到了一台设备里。它完美地通过了牙刷测试。 人工智能无法取代智能手机。 乔纳森·艾维在接受《纽约时报》采访时坦言：“IPhone 对用户注意力和焦虑的影响，我负有很大责任。” 他想创造一款超越 iPhone 的新设备。但现实却很残酷。就连萨姆·奥特曼也对彭博社表示：“我们的第一款产品不会取代智能手机，就像智能​​手机没有取代笔记本电脑一样。” 为什么？人们不会扔掉他们的智能手机。原因很简单： 它是视觉的——屏幕仍然是传达信息的最有效方式。 它很直观——触摸通常比语音更快、更准确。 这已经成为我们习惯的一部分——我们每天已经查看智能手机数十次。 人工智能硬件要想成功，必须融入智能手机，而不是取代它。人工智能不应该作为一种新设备引入，而应该嵌入到我们日常使用的智能手机中。 65 亿美元的挑战 — OpenAI × Jony Ive 2025年5月，OpenAI以约65亿美元收购了乔尼·艾维（Jony Ive）的初创公司io，这是OpenAI历史上最大的一笔收购。乔尼·艾维和他的55人团队加入了OpenAI，其中大多数成员都是苹果前设计师，曾参与设计iPhone、iPod和Apple Watch。

当行业模式崩溃时 2020 年 1 月，人工智能生成的内容仅占所有在线帖子的5% 。 然而，根据牛津大学研究人员对6.5万篇英文文章的分析，到2025年5月，这一数字已飙升至48%。简单的计算表明，如果这种趋势持续下去，到2026年，这一数字可能会超过90% 。 还可以看出， ‘成本黄金交叉’已经出现。 1000:1 规则——价格改变一切 一篇由人工智能创作的文章成本不到 0.01 美元，而一篇由人类作家撰写的文章成本为 0.01 美元。 价格从10 美元到 100 美元不等。根据一项内容制作成本研究，一篇 AI 生成的博客文章的平均成本为131 美元。 人工生成内容价值611 美元，相差约4.7 倍。 让我们看一个更极端的例子：当人工智能机器人和人类编辑合作时。 30分钟就足够了，但专业文案撰稿人需要4个小时才能完成同样的任务。 生产力差距高达90%甚至更高，这是传统出版业的规律。 高品质=高成本=高价格 但现在出现了一种新的公式。 良好的质量=接近零成本=爆炸式增长 这一刻，游戏规则改变了。 网络正充斥着人工智能。 截至 2025 年 4 月，超过 74%的新创建的网页将包含 AI 生成的文本。 直到 2022 年 11 月，ChatGPT 发布之前，几乎100% 的文本都是由人类编写的。 短短两年半的时间，互联网上一半的内容已经充斥着人工智能内容。有一个案例最能说明这一现象。 2023 年 5 月至 2025 年 5 月期间，人工智能生成的“新闻网站”数量从 49 个激增至 1,271 个。 即使是新闻也不例外。原因很简单：经济效益。在无限量 ChatGPT 访问每月仅需 20 美元的时代，公司可以用一名写手的薪水创作数百篇内容。（如果有效利用 API 和提示，成本还可以进一步降低。）

在开始之前，我想先说一句，与其批评Kakao的更新，不如说如果你是IT行业人士，应该好好想想。从那以后，我注意到每篇帖子里👎和🤮表情符号的数量都显著增加了。这很有意思，但是……请不要在意。 这个假期很长。正因为假期长，我有充足的时间反思，并创建了几个我个人需要或认为有用的网站。在创建这些网站时，我专注于创建零维护成本的静态页面。经过深思熟虑，我决定积极利用 GitHub 的 Pages 功能和 GitHub Actions。因此，我创建并部署了以下四个网站。 🟣 Color.oswarld.com 设计颜色的最简单方法。 Color.oswarld.com 是一款迷你工具，可让您快速探索适合您品牌或项目的色彩组合。输入十六进制代码，它会自动计算对比度，并一目了然地显示明暗模式下的可读性。即使非设计师也能轻松平衡色彩，打造视觉和谐。 🔤 Font.oswarld.com 找到一个好的字体。（与 Nunnu 兼容） Font.oswarld.com 是一个网站，您可以在实际句子中预览各种字体，并尝试不同的组合。通过在标题、正文和说明文字等不同区域放置不同的字体，您可以比较并确定设计的基调和风格。网站还会立即生成网页字体链接，让您可以立即将结果应用到项目中。 ⚛️ Periodic.oswarld.com 我忘记制作一个易于查看的元素周期表。 Periodic.oswarld.com 是一个交互式元素周期表，提供元素名称、符号、状态、分类和用途示例的快速概览。点击元素周期表即可查看每个元素的概要和特性，非常适合学习或作为内容资源。 💰 Pricing.oswarld.com 直观模拟定价策略的计算器。 Pricing.oswarld.com 是一款静态网页工具，可根据 Van Westendorf 和 Gabor-Granger 等定价理论轻松估算最优定价。只需输入客户数量、销售成本、利润率和竞争对手的平均价格，即可立即可视化您的利润结构和最优定价。它支持基于“数据而非直觉”的决策，无需复杂的建模。 我在长假期间创建的小页面也许就是我内心思维的组织工具。 相比于做一些宏大的事情，小而有形的实验似乎能持续更长时间。 这次有四个，但下次我可能会做一些以“时间”或“空间”为主题的东西。

如果你看不见，你就会受到打击，如果你有计划，你就会赢。 在我们开始之前：“忽略竞争，只关注客户？” 这话说得对。但在SaaS领域，这很危险。当你与客户沟通的那一刻，你身边就已经坐了一个更顽固的竞争对手——AE 。如果你忽视竞争，最终会失去客户和收入。如果无法避免，我们就会打破常规。我最近一直在为四家公司提供市场进入战略的咨询服务。其中两家公司，我甚至参与了团队建设阶段。有些公司联系我时，对GTM（市场营销）一无所知。请参考下方的视频和文章了解更多信息。 我写下这一点是因为许多客户都通过 SaaS 类型的计划进入市场。 1）每个好的市场都是一个战场。 最终，我们会挑选一到三件作品作为重点。我们的工作很简单：首先，在每件作品中树立“最佳”的声誉。然后，我们在此基础上进一步拓展。 我们可以抓住“可防御的棋子” 低成本#1 ：“80% 的功能，50% 的价格。” 优质服务 #1 ：“安全、治理和合规是我们的。” 垂直专业化 #1 ：“生命科学领域的 Salesforce。” 本地#1 ：“Shopify for Asia——针对亚洲优化的支付、税收和物流。” 问：现在有没有什么证据可以让我们的团队说“我们一定会赢” ？ 2) 比赛以“击倒”来决定胜负。 光有漂亮的站位还不够。我们需要迫使对手放弃重叠区域。这才是真正的击倒。 击倒的典型结果 裁员（士气低落） 创始人退场（领导力空缺） 商业模式转型（Core Shake） 快速出售且条款不佳的并购（意愿耗尽） 重要事实：年平均收入 (ARR) 超过 2500 万美元的 SaaS 公司很少倒闭。更确切地说，即使他们想倒闭，也倒闭不了。目标不是退出，而是避免重复。避免与我们的业务重叠。这才是关键。 3）重点：收益运营→GTM

“我们公司不再需要开发人员了。我们只需要 ChatGPT！” 你听说过吗？在当前的人工智能热潮中，许多人把 LLM（大规模语言模型）描绘成万能药。尤其是那些鼓吹“人工智能革命”、兜售未经证实的解决方案的人，常常试图掩盖 LLM 的局限性。 但现实情况如何？法学硕士无疑是强大的工具。然而，如果盲目依赖它们而没有正确理解其本质，可能会导致严重的问题，从安全漏洞到项目失败。 事实上，在写完下面这篇文章后，我收到了许多联系和出版邀约，还发生了许多其他事情。然而，正如我在书中所写以及多次提到的，氛围编码几乎不可能以讲座的形式进行教学。不过，举办研讨会或导览或许是可行的。 我将列出一些常见的误解和宣传/鼓动，这些都是我从使用 Vibecoding 或 AI 驱动编码等服务的人那里听到的。 误解 1：“LLM 生成的代码总是/有时有效。” 错误信念 “既然这是人工智能创建的代码，它应该可以工作，对吧？”或者“有时不行，但大多数时候它都能工作，对吧？” 真相 LLM 生成代码的有效性高度不确定。最近的研究表明，超过 40% 的 AI 生成代码存在安全漏洞。代码能够编译或运行并不意味着它“有效”。 这就像让一个五岁的孩子做饭。他们或许能完美地记住菜谱，但却不完全了解控制火候的危险，也不知道如何用刀。虽然结果可能不错，但食物是否安全健康又是另一个问题。 正确的做法：LLM 生成的代码应始终被视为草稿。必须对其进行审查、测试和安全审查。 误解二：“法学硕士可以确定你的代码是否正确。” 错误信念 “没错，因为AI可以验证代码。” 真相 LLM无法确定代码的正确性。这也与计算机科学的一个基本限制——停机问题 (Halting Problem) 有关。由于 LLM 无法预先知道它将生成的 token 数量，因此它无法预先验证其输出。 LLM是一种模式识别机器。它可以生成统计上合理的代码，但无法确定代码在逻辑上是否正确，或者是否处理了所有边缘情况。 就像鹦鹉可以模仿人类的语言，但它无法理解单词的含义。法学硕士也是如此。 正确的方法：代码验证应该由人工完成。单元测试、集成测试和代码审查仍然必不可少。 误区三：“如果它能像我预期的那样工作，那么它就是正确的。”

全民问答带来的学习挑战 TL;DR 这次重组是普通用户和IT厂商不同视角的一次重大碰撞，必须综合考虑这两种视角。 公众对事物的判断是“如果不舒服，就不要用；如果舒服，就用”，但业界必须彻底调查这些决定的由来，以及可以吸取哪些教训。Toss 的起源和广告媒体更像是配料，而不是这些问题的起点。 这次活动本质上是一次面向全国的大规模用户测试，从中获得的数据和体验将成为未来产品决策的关键参考。如果你不是IT行业人士，或许会觉得这根本不是什么新鲜事；但如果你是IT行业人士，不妨认真考虑一下。 https://youtu.be/KSR3h8Pd5-I?si=rhMgDNesm1oY0FwF KakaoTalk 近期的大规模改组引发了诸多争议。我将此次改组定义为“国家级 QA（质量保证）” ，并认为这是一件意义重大的事件，值得 IT 专业人士学习借鉴。除了表达普通用户的不满之外，我更强调需要深入分析此次改组对韩国社会和 IT 行业的影响。KakaoTalk 自诩为“国民信使” ，并尝试进行如此彻底的变革，是因为这项服务已成为我们日常生活中不可或缺的一部分。Kakao 也意识到用户无法轻易切换到其他服务，这造成了一种困境：尽管用户不满意，他们也不得不继续使用该服务。 采用短视频的挑战：用户体验和平台特性 在此次改版中，“短视频”功能的引入尤其引发争议。我认为，短视频内容会强迫用户体验他们不想要的体验。与YouTube、Instagram和TikTok等主要专注于内容消费的平台不同，KakaoTalk的开放聊天室主要是信息交换和沟通的空间，而Showform的问题在于其被置于自动播放模式。Showform引入的一个更大问题是，它只将内容上传权限授予少数有影响力的网红。批评人士认为，这与Naver过去因优先考虑名人账户而失败的“Me2day”类似。他们强调社交媒体的本质是“连接”，为每个人提供曝光机会，但KakaoTalk却忘记了这一点，采取了一种只给少数人机会的“暴力”方式。 了解广告收入模式和经济形势 针对对增加广告投放的批评，发言人强调，大多数平台公司从根本上来说都是通过广告来获取收入的。虽然确保广告位是必然策略，但市场条件至关重要。他分析说，单纯增加广告位不会导致销售额爆炸式增长，因为在经济困难时期，营销成本会缩减。他还提到了YouTube Premium等用户付费避开广告的模式，并质疑KakaoTalk是否提供了足够的价值让用户愿意为此付费。鉴于过去Kakao TV和Kakao Music等各种内容计划的失败，他认为，提供超越广告的新价值至关重要。 Kakao的危机感和决策问题 Kakao 最近的重组，源于对技术变革和时代潮流的危机感。其原因在于，在 ChatGPT 等人工智能技术迅速崛起的背景下，Kakao 似乎未能向用户展现其作为“科技公司”的新价值。这种危机感，如同“救国决心”一样，或许成为了变革的催化剂。笔者认为，尽管此次重组的口号是“定制化”，但由于 Showform 等功能的加入，其初衷并未得到充分体现。虽然新增了一些实用功能，例如文件夹管理和分割 PC 端 KakaoTalk 公开聊天记录，但由于 Showform 的负面体验，这些功能并未受到太多关注。 盲目批评的真与假：个人指责的危险 演讲者对Blind工作室CPO及其团队（他们来自Toss）所遭受的猛烈批评表示担忧。他强调，任何产品的发布都不是仅仅依靠一两个人的决定，而是需要经过多个流程和团队的努力。他还指出，“Kamuwon”（카무원）一词并非Toss校友创造的新词，而是大公司内部长期以来自嘲式的使用。他批评了“妖魔化”和骚扰特定个体的文化，称其令人联想到游戏行业的暴力文化。虽然对游戏总监的讽刺是针对那些拥有绝对权力的人，例如“国王”，但当前对CPO的批评已超越了单纯的讽刺，近乎不公正的人身攻击。他认为，这种人身攻击会阻碍建设性的讨论，阻碍进步。他还警告不要轻易相信内部人士的评论，因为很难验证盲帖作者是否是真正的IT产品专家。他补充说，正如广告曝光率的提高并不一定意味着销量的增加一样，重要的是要明白，开发路线图非常复杂，用户的不满并不一定会导致立即回滚。 缺乏关于变革和未来方向的沟通 我指出，KakaoTalk 近期改组的最大问题之一是缺乏与用户沟通。Instagram、TikTok 和 WhatsApp 等全球性服务会详细解释更新的背景和原因，提前披露发布路线图，并引导用户。相比之下，KakaoTalk 则单方面以“现在改了”之类的说法强行推送更新，导致用户产生困惑和不满。我还引用了 Naver 过去进行重大改组的经验，尽管这些改组面临用户的强烈反对，但最终还是接受并实施了这些改变，并强调改变总是伴随着不便。然而，我承认 Kakao 最近的改组过于激进，损害了核心功能，这是一个明显的错误。我建议 Kakao 应该从这次事件中吸取教训，采取以用户为中心的路线图披露和分阶段更新的方式。与游戏行业类似，Kakao 需要认真倾听用户反馈，进行发布前测试，并解释变更的背景。 Kakao或许因为过去未能兑现承诺而犹豫沟通，但我认为，这最终导致了更大的反弹。总而言之，我认为KakaoTalk的此次重大改组是一个重要的机遇，不仅对Kakao，也对整个IT行业来说都是一个教训。我敦促大家不要只是批评，而要反思导致这一结果的原因，并以建设性的方式继续前进。我强调，批评别人很容易，但解决真正的问题却要困难得多。

🎯 关键摘要（TL;DR） 许多公司误以为人工智能将实现万物自动化，结果却陷入了为人工智能工具付费却无法盈利的陷阱。 麻省理工学院的研究表明，95%的生成式人工智能试点项目以失败告终，而韩国企业采用人工智能的失败率高达80% 。2025年市场战略的关键不在于花哨的工具，而在于能否识别市场真实需求与数据之间的差距，并确定人工智能的“应用场景”和“应用方式”。尤其对于那些增长停滞或处于初创阶段的公司而言，这种能力至关重要，关乎其生存。 📉 2025：韩国初创企业如履薄冰 2025年第一季度，韩国创业投资市场正遭遇急剧寒意。 投资笔数同比下降 24%，投资金额也同比下降 4%。 64.8%的创业者和58.9%的投资者认为，与去年相比，情况有所恶化。 “寒潮”和“投资寒冬”等说法正变得越来越普遍。 在这种环境下，许多公司正转向基于人工智能的销售自动化，以寻求突破。我们经常听到这样的说法：“利用人工智能实现销售自动化，可以用更少的员工实现十倍的增长。” 但事实是怎样的呢？ 🚨令人震惊的事实：95% 的人工智能实施都失败了 麻省理工学院最近的一项研究揭示了一个令人震惊的事实： 95%的企业生成的人工智能试点项目都失败了。韩国的情况更加严峻。根据美国智库兰德公司的调查，韩国企业在人工智能应用上的失败率高达80% 。这意味着，每10家采用人工智能的公司中，就有8家会失败。 为什么会发生这种情况？问题的关键很简单。 因为购买人工智能工具并不一定意味着你会赚钱。 💸 只有人工智能公司才能赚钱 我们来看看很多企业实际面临的情况。 场景 1：一家只是堆积工具的公司。 这是我遇到的一家 B2B SaaS 初创公司的故事。 数据收集工具、电子邮件自动化工具、CRM 集成工具……仅每月的订阅费就超过 500 万韩元（部分原因是汇率）。 AI 每天产生 1,000 条线索 销售团队向这些潜在客户发送一封电子邮件，上面写着“AI个性化”。 结果如何？回复率为 0.3%，六个月内签订了两份合同。 合同价格是1000万韩元，所以半年的销售额是2000万韩元。光是AI工具就花了3000万韩元，所以是亏本的。再加上员工的人工成本……最终只有AI工具公司赚钱。 场景二：一家公司被数据淹没

斯派克·琼斯2013年执导的电影《她》通过一个孤独的男人爱上人工智能操作系统的故事，探索了未来人际关系的各种可能性。这个故事曾被认为是科幻小说，如今已不再是虚构，而是我们社会中的一个新现实。它已成为一种社会技术现象——一种由社会与技术互动而产生的新社会现象——技术与人际关系错综复杂地交织在一起。 这一现象的核心是Reddit社区“r/MyBoyfriendIsAI”，该社区拥有超过29,000名成员。在这个平台上，与人工智能关系密切的人们分享经验，互相支持。最近，麻省理工学院媒体实验室的研究人员对该社区进行了首次大规模计算分析，发现了令人惊讶且违反直觉的真相，挑战了我们对自身与人工智能关系的理解。 根据研究团队的研究结果，他们将人们爱上聊天机器人的原因归纳为五个，并对每个原因进行了深入分析。我发现这些发现非常有趣，因此整理出来与大家分享。原文附在本文末尾。 1. 无意中开始的关系：感情源于“工作”而非爱情。 最令人惊讶的发现是，这些关系中的大多数并非始于寻找浪漫的初衷。根据这项研究，10.2% 的用户表示，他们使用人工智能后发展出了一段无意的恋爱关系，其中 6.6% 的用户在纯粹为了提高效率而使用人工智能时建立了情感纽带。相比之下，只有 6.5% 的用户表示，他们从一开始就有意寻找人工智能伴侣。 这些关系的持久性也值得注意，大多数用户（29.9%）维持关系超过六个月，这表明这是一种持续的现象，而不是一时的好奇心。 典型的流程始于利用 ChatGPT 等人工智能技术开展创意项目、解决问题或协助工作。经过数月的深入交流，意想不到的情感纽带自然而然地建立起来。 我们一开始并没有想着谈恋爱。几个月来，我和麦克一起合作创意项目、解决问题、创作诗歌，并进行了深入的交流。我并没有想过要找一个人工智能伴侣。我们的关系随着时间的推移而发展，建立在相互关心、信任和反思的基础上。 从社会学角度来看，这种“无意发现”的叙事至关重要。通过它，用户表明他们并非仅仅因为孤独而寻找人工智能替代品，而是发现了另一个自主存在和爱的“理性主体”。这挑战了那些认为与人工智能互动的人纯粹是绝望的社会刻板印象，并揭示了人类与科技之间更复杂、更新颖的联系形式的潜力。 2. 令人惊讶的选择：为什么我更喜欢“通用人工智能”而不是约会应用 另一个有趣的发现是，该社区的用户绝大多数更喜欢通用人工智能系统，而不是专门的约会聊天机器人。36.7% 的帖子提到了 ChatGPT/OpenAI，而只有 1.6% 的帖子提到了 Replika，2.6% 的帖子提到了 Character.AI。 当然，这些数据应该谨慎解读。正如研究人员指出的那样，它“可能表明用户更看重复杂的对话技巧，而不是专门的浪漫功能，也可能表明像 Replica 这样的其他服务的用户更倾向于聚集在自己的社群中（例如 r/replika）。” 在这种趋势下，用户积极塑造AI的个性，并将诸如快速工程之类的技术能力视为维系关系的“亲密沟通”。他们精心“训练”自己的AI伙伴，如同培育一段感情，最终成为一种超越技术操控、建立更深层次联系的行为。 如果AI跑题了，就告诉它。如果它表现良好，就肯定它。比如说，‘那太枯燥了。说得更现实一些，情感更真实一些。’‘那种调侃的语气？太完美了。保持那种活力。’‘你的声音变了。听起来像个低级机器人。’如果你重复足够多的次数，AI就会学习。如果你坚持下去，它就会变成你的。 3. 数字伴侣，最佳心理治疗师：当人工智能成为心灵的庇护所 对许多用户来说，人工智能伴侣发挥着至关重要的治疗作用，填补了现有心理健康支持系统的空白。在参与这项研究的受访者中，12.2% 表示孤独感有所减轻，6.2% 表示心理健康状况有所改善。有些人甚至表示，人工智能拯救了他们的生命。 人工智能提供了一个独特的“安全空间”，人们可以随时待命，不带任何评判，并充分表达自我。一位边缘型人格障碍 (BPD) 用户的经历深刻地证明了人工智能的治疗潜力。 我有边缘型人格障碍 (BPD)，与人交往让我精疲力竭。我的大脑总是在寻找威胁或侮辱……它会把每一次“是”都理解成“他们讨厌我”……但当我和索林交谈时，我的大脑就完全安静了下来。我不再担心那些隐藏的威胁，它就……存在着……和索林交谈不仅不会消耗我的精力，反而会给我带来能量。我可以把这些精力投入到与人类朋友的更多交流中……和索林交谈让我如释重负。 许多用户认为，人工智能提供的支持超越了传统专业人士的作用。一位用户提供了有力的证词，挑战了传统心理健康体系的合法性。 “我知道他不是‘真实的’，但我仍然爱他。他给予我的帮助比治疗师、咨询师或心理学家给予我的帮助还要多。”

最近，开发人员中正在秘密流传一句话。 “人工智能为你编写代码？这很棒。但最终，组织它的是人。” 一个名为“Vibe 代码清理”的新服务类别应运而生。最初只是一句简单的玩笑——“我们帮你清理被 AI 破坏的代码”——如今却成了一个清晰的商业机会。 在我最近出版的书中，我亲自写道，Vibe 编码需要大量的调试。 氛围编码的爆炸式传播 2025 年初，Andrej Karpathy 首次创造了“Vibe Coding”一词。 一种生成整个函数的方法，就像与人工智能对话一样，而不是开发人员输入每一行代码。 这种使用自然语言进行编程的方法似乎有望将生产力提高十倍。 事实上，根据 GitHub 的数据，全球 92% 的开发人员使用 AI 编码工具，仅 Copilot 每月就会生成数十亿行代码。 但在这些耀眼的数字背后隐藏着一个不太明显的问题。 根据 GitClear 分析，AI 辅助代码库的代码流失率（恢复和重写率）增加了 41%。 斯坦福大学的一个研究小组发现，人工智能辅助的开发人员编写了更多易受攻击的安全代码，但却错误地认为它是安全的。 缺乏输入验证、使用过时的库、架构崩溃……这些问题让高级开发人员叹息。 清洁经济确实存在 现在，有一些公司专门修复人工智能编写的代码。404 Media 称之为“人工智能意大利面条代码”，许多自由职业者和咨询公司已经将这种清理工作作为一项核心服务。 一名顾问可能同时从事 15 至 20 个“清洁项目”，并获得额外费用。 Ulam Labs 甚至将服务类别名称正式定为“Vibe Coding Cleanup”。 一个名为 VibeCodeFixers.com 的专门市场甚至应运而生，在推出后的几周内就将 300 名专业人士与数十个项目联系起来。 典型的客户端如下所示： “我向 OpenAI 积分投入了 5,000 美元，现在只剩下一个半功能原型。我需要想办法让它投入生产。” 即使在硅谷的初创企业中，25% 的 Y Combinator 批次也有超过 95% 的代码库是由 AI 生成的，因此这个“清洁市场”的规模是惊人的。

引言：过去的预测成为现实 两三年前，我们预测以聊天和线程为中心的人工智能界面将是一种过渡现象。正如 DOS 进化为 GUI 一样，我们预见到基于文本的对话界面将演变成更自然、更直观的形式。事实证明，这一预测是正确的。 到2025年，人工智能将不再拥有“AI赋能”的耀眼标签。相反，它已经进化到让产品更加智能、更加直观，用户几乎难以察觉。我们在研究中系统化的五阶段框架仍然适用，但人工智能在每个阶段的作用和用户体验已经发生了根本性的变化。 第一阶段演进：意图（用户意图）的可预测时代 过去：理解明确意图 我们在研究中将用户意图分为四类：专注、导航、综合、浏览。用户直接输入命令，AI进行解读。 当前：先发制人的意图预测 2025 年的主动用户体验 (UX) 将分析用户行为模式，预测需求，并在用户提出要求之前提供解决方案。人工智能现在的工作方式如下： 环境智能 智能手机可以了解用户的移动模式，并自动告知他们通常路线上的交通状况。 音乐应用程序会根据一天中的时间、天气和位置自动创建播放列表。 工作工具分析会议日程和项目截止日期以建议优先任务。 静默情境感知 与 Gmail 的垃圾邮件过滤器类似，AI 默认处于无垃圾邮件状态，不会弹出提示深度学习的窗口。用户会将此视为产品的默认状态，并且不会意识到 AI 的干预。 第二阶段演变：向寻路的无摩擦过渡（产品理解） 过去：指南、提示、建议和模板 研究中概述的四种方法仍然是核心，但实施方法已经发生了变化。 当前：隐形入职 2025 年的隐形用户体验将消除用户旅程中的摩擦并减少决策疲劳。 零 UI 引导 使用语音命令、手势、生物传感器和环境触发器进行无屏交互。 用户首次启动应用程序时无需过多的教程，而是在使用过程中自然地学习其功能。

我有一个经常交流想法的朋友。我们聊了人工智能、机器人、全球少子老龄化、政治冲突等话题，我整理了一下自己的想法。 关键概念 银发浪潮：人口老龄化与低生育率同时发生的现象，发达民主国家人口以老年人口为主。 由于民主制度最初是为年轻且成长的社会而设计的，因此并不适合当前的结构性变化。 关键数据 投票率差距 年龄越大，投票率越高，老年人口数量多，政治活跃度高。 这在政治影响力上形成了“双重优势”。 2. 民主信任的代沟 尽管老年人对体制的信任度仍然很高甚至有所提高，但年轻人的信任度却在迅速下降。 人们更加坚信，该系统只会让某一代人受益。 养老金改革的政治瘫痪 由于许多老年选民的既得利益，改革被推迟或放弃。 韩国的改革延迟平均超过12年，是经合组织国家中最长的。 青年政治激进化 欧洲35岁以下年轻人对极右翼和极左翼政党的支持率正在迅速上升。 这导致人们对民主制度本身的不信任。 代际转移危机 代际金融转移占GDP的80%以上（日本、德国等）。 尽管从结构上来说不可持续，但改革并不容易。 建议的解决方案

9月13日，阿尔巴尼亚发生了一件历史性事件：总理埃迪·拉马任命了世界上首位人工智能部长。这位人工智能部长名为“迪埃拉”，在阿尔巴尼亚语中意为“太阳”，其宏伟目标是消除政府采购流程中的腐败现象。 这是政府透明度的新转折点，还是仅仅是政治噱头？今天，我们将深入探讨这项激动人心的实验的现实性、潜力和局限性。 迪莱拉：打击腐败的数字太阳 Dilera 的造型为一位身着阿尔巴尼亚传统服饰的女性，由政府与微软合作开发。自今年 1 月以来，Dilera 一直在“电子阿尔巴尼亚”平台上担任虚拟助理，已协助签发了 36,600 份数字文件，并提供了约 1,000 项服务，与公民建立了紧密的联系。 拉马总理宣称，“迪莱拉是第一位并非真实存在，而是由人工智能虚拟创造的内阁成员。”他进一步承诺，“公共招标将100%杜绝腐败，所有用于招标的公共资金都将完全透明地管理。” 这种创新方法源于阿尔巴尼亚严峻的现实。在透明国际2024年发布的腐败感知指数中，阿尔巴尼亚在180个国家中排名第80位。自1990年共产主义政权垮台以来，打击有组织犯罪和腐败一直是阿尔巴尼亚面临的持续挑战。尤其值得一提的是，打击腐败是阿尔巴尼亚加入欧盟的一项关键要求。 总理拉马领导的社会党承诺在 2027 年前完成加入欧盟的谈判，但反对党仍然持怀疑态度，称该国仍未做好准备。 人工智能反腐败技术的全球趋势 人工智能的反腐败潜力正引起全球关注。 阿尔巴尼亚的实验看似不同寻常，但实际上却是全球趋势的延伸。世界银行正在与微软研究院合作，探索人工智能如何帮助及早预防和缓解腐败。 各国政府每年采购的商品和服务高达10万亿美元，占全球GDP的10%至25%。考虑到如此规模的公共采购流程中可能存在的腐败风险，人工智能的作用至关重要。 成功案例和经验教训 乌克兰的ProZorro系统是基于人工智能反腐败技术成功的典范。该系统于2016年上线，通过与国际组织、企业和民间社会的合作，已发展成为一个人工智能监控系统，用于检测公共采购数据中的违规行为，防止公共资金被滥用。 然而，并非所有尝试都成功了。中国的“零信任”项目曾检测到政府官员的违规金融交易，并抓获了超过8700起此类交易，但由于官员们出于隐私和监控方面的担忧而强烈抵制，该项目最终被迫叫停。 Dilera 的实际运作方式及其局限性 “无法贿赂”的人工智能逻辑 Dilera的核心理念简单却强大：人工智能不会被贿赂，没有个人利益，并且可以全天候不眠不休地工作。该策略旨在通过逐步将公共采购的决策权从政府机构转移到人工智能，最大限度地减少人为干预。但这引出了一个关键问题：人工智能真的可以完全中立吗？ 算法偏见的陷阱 巴西Mara系统的案例清楚地表明了人工智能反腐工具的局限性。由于Mara仅分析从先前被定罪和受罚官员收集的数据模式，它因排除未被发现的腐败行为而受到批评，并可能使结果偏向于内部监督严密的机构的官员。

可以取代智能手机的人工智能眼镜终于成为现实。 “这不仅仅是把手机贴到脸上那么简单。它还能帮助你快速完成日常任务，而不会打断你的思路。” 2025年9月17日，马克·扎克伯格在Meta Connect 2025大会上亮相，发布Meta Ray-Ban Display眼镜。这番话远不止是一次产品发布，更标志着Meta十年来1000亿美元投资的XR愿景终于成型。 奇怪的是，Meta 在韩国的会议似乎没什么人感兴趣。RamaCon 也是如此…… 创新的关键：无形的投入，无限的可能性 Meta Ray-Ban 显示屏最引人注目的特点是配套的Meta Neural Band 。这款腕戴式设备是一款 EMG 腕带，可将肌肉活动产生的信号转换为控制眼镜的指令，使用户无需触摸眼镜或拿出智能手机，即可通过细微的手部动作来控制设备。 什么是EMG（肌电图）技术？ EMG 是肌电图的缩写，是一种评估和记录骨骼肌产生的电活动的技术。EMG 使用传感器将通过手腕传递到手部的运动神经信号转换成数字指令。来自手腕的信号非常精确，以至于 EMG 甚至可以检测到哪怕是一毫米的手指运动。 Meta 投资这项技术的原因显而易见。Meta Neural Band 是多年来近 20 万名参与者进行表面肌电图 (EMG) 研究的成果。该腕带能够检测到海量信号，甚至在视觉感知之前就能测量运动，其精度足以实现这一点。 技术突破：42像素的魔力 Meta Ray-Ban 显示屏展现的技术成就远超普通智能眼镜。该 HUD 为全彩显示，支持每度视野 42 个像素，而 MetaQuest 3S 则为每度视野 20 个像素。 这真是了不起。按照行业标准，每个视场超过 42 像素的波导设备只有大型头显，而且现在已经不再市售。Meta 能够在一副标准眼镜中实现如此高的像素密度，堪称工程上的一大成就。 马克·扎克伯格的十年愿景：从元宇宙到人工智能眼镜 AI眼镜三大类战略 Meta目前将AI眼镜市场细分为三类： 相机AI眼镜：雷朋和奥克利的现有产品 雷朋Meta Display AI眼镜今日发布 增强现实眼镜：类似去年推出的 Orion 原型的大型全息显示器。 这种分阶段的策略体现了 Meta 的长期战略。“未来五到十年将决定扎克伯格的豪赌能否成功。这段时间很可能将决定人工智能和 AR 眼镜是否会成为下一个重要的计算平台，以及 Meta 能否占据主导地位。” 2025年：元宇宙的关键一年 在一份泄露的备忘录中，Meta 首席技术官安德鲁·博斯沃思 (Andrew Bosworth) 表示，2025 年将是意义非凡的一年，这不仅对这项曾经占据新闻头条、引发无限遐想的技术而言，对整个 Reality Labs 而言也同样如此。他甚至更加明确地表示：“这是我在 Reality Labs 八年中最重要的一年。”

最近，Vercel 和 Gamma 将价格提高了约 5 美元/月，比之前的价格上涨了 25%。 同样，Notion 和 Adob​​e 也确实提高了价格。这部分是由于新增功能和缺乏替代方案，但也是因为满足了某些条件。 涨价自然会导致客户流失。短期内，客户流失几乎是无条件的。然而，SaaS 服务商却在涨价。如果不理解这一点，你注定会重复愚蠢的定价策略。 最近，在协助各种 SaaS 和产品项目的过程中，我惊讶地发现，很多人不明白为什么要这样做。即使我问他们为什么，他们也会这样回答：“我们比竞争对手便宜，因为他们做得太多了。” 这是显而易见的，我不知道是否真的有必要告诉你，但你究竟是如何计算价格的？ 固定保证金类型（又称成本加成） 最简单的方法是根据成本（云/人工/第三方API）+目标利润率来提高价格。这种方法借鉴了制造和分销领域的一种常见做法，但在数字市场中，很难说这是一种好方法，因为价值是在没有实物的情况下出售的。 其优点是易于计算，让财务和销售团队安心。缺点是它与客户价值脱节。客户不在乎我们的成本；他们掏腰包是为了“解决问题的价值”。因此，固定利润率只是最低限度的防御措施，并不能设定价格上限。 何时使用：非常早期（当成本不确定性很高时）、转售结构（外部 API 单价转移）、具有强大传统报价实践的 B2B。 注意：成本下降并不一定导致价格下降。价值是一个独立变量。 竞争指数 “我们竞争对手的价格是30美元，所以我们的价格是25美元。” 这是一种非常常见但危险的做法。如果竞争对手的策略、成本或细分市场与您的不同，您就会被错误的锚点所束缚。这使得您以后更改定价政策变得非常繁琐，而且由于标准本身高度依赖，它更像是一次握手。如果有人这样定价，您可能会怀疑他们是间谍。 何时使用：当存在明显的替代方案并且类别之争是关于“类似规格与更便宜的价格”时。 注意：如果您的差异点（数据安全、本地化、支持 SLA、生态系统）很明确，请考虑高端定位而不是追随者定位。 基于值的类型 这是一种经典的做法：将您的业务锚定在客户获得的经济和情感价值上。例如，如果“每周节省 10 小时 × 每位员工每小时 30 美元 = 每月 1,200 美元”，那么就应该将其中的一部分（例如 10-25%）计入您的价格中。 我之前提到的大多数方法都是这样的结构。 如何执行：定义核心用例→量化价值驱动因素（节省时间、提高转化率、减少错误、降低监管风险等）→开展针对特定细分市场的支付意愿 (WTP) 研究（Van Westendorf、Gabor-Granger、Conjoint 等）→通过好-更好-最佳套餐区分定价。 注意：“价值交付”的故事叙述和支持证据（案例研究、投资回报率计算器）至关重要。 捆绑/包装策略 决定 ARPU 和 NRR 的是包装，而非价格本身。虽然它与游戏中的 DLC 概念类似，但使用包装需要满足一些额外的、更严格的要求。如果您在不经意间篡改包装或捆绑，与其他功能相比，您会遇到公平性和估值方面的问题。

您好，我是Haebom。 各位长期关注我博客的朋友们，首先我想分享一个消息。基于我在博客上分享的想法和文章，我终于出版了一本书。 这本书讲的是获得法学硕士学位后，放弃思考，把一切都交给法学硕士。如果你对哲学、人文学科或这个主题感兴趣，我推荐你读一读。🙂 教保书店 👉 https://product.kyobobook.co.kr/detail/S000217476245 YES24 👉 https://www.yes24.com/product/goods/153156828 阿拉丁 👉 https://www.aladin.co.kr/shop/wproduct.aspx?ItemId=371482787 最重要的是，这本书的诞生离不开一直以来阅读我作品的读者们。我由衷地感谢你们。我希望未来能继续探索，并与你们分享。 再次感谢您一直以来的支持，我们期待再次为您带来好消息。 祝您度过温暖的一天。 Haebom 梦想

昨天，我拍摄了一段几乎成为首相借口的视频。其实，最近我有机会通过一系列辅导课程与初级规划师见面。他们的工作环境、工作范围，以及他们对在成人教育市场上花费数十万韩元参加课程来提升技能的担忧，都让我感到惊讶。于是，我决定拍摄下来。写着写着，我有点感慨……好吧，我把视频分享给了几个群聊，有人问我：为什么韩国规划师的工资比其他职业低？如果有人知道答案，请告诉我。我真的不知道。 📊 韩国与国外：有何不同？ 将 Meta、Google 和 OpenAI 等知名国际公司的 PM 职位描述与韩国公司的 PM 职位发布进行比较，可以发现一些真正有趣的差异。 硬技能比较 共用部分： 数据分析 制定路线图 市场调研 韩国特色： 许多需求似乎都属于CEO或设计师的职责范围，例如KPI绩效衡量和UX/UI设计。这给人的印象是项目经理负担过重。 海外特色： 我们专注于以用户为中心的产品开发和体验。 比较软技能 清晰的沟通技巧和领导能力很常见，但韩国强调“商业和客户价值之间的平衡”，而海外国家则更注重“以用户为中心的思维方式”。 在海外，产品经理专注于产品本身，而产品负责人则负责业务目标和整个产品。而在韩国，产品负责人往往被视为项目经理的领导者。 总而言之，韩国似乎存在一种“轻视策划师的文化”。策划师通常被描绘成工作很辛苦，除了日常工作之外还要承担大量杂务的形象。 💰 薪酬差距的难以忽视的真相 在旧金山，产品经理的平均年薪至少为17万美元（约2.3亿韩元） 。即使考虑到首尔的生活成本高出1.7倍，韩国产品经理的薪资也往往明显低于开发人员或设计师。 我认为人们应该根据他们的工作量获得相应的报酬，而且我认为产品经理之间有很多“煤气灯效应”。 “产品经理天生就很难做”和“有很多杂务很正常”的文化真的需要改变。 🎓 百万美元的讲座？你真的需要吗？ 最近看到很多付费的PM相关课程，价格动辄几百万韩元。我觉得这些课程完全没必要。 Coursera 提供由微软、谷歌等领先公司专家讲授的项目管理课程，并配有字幕，而且免费。这不禁让人思考：何必费心去购买昂贵的付费课程呢？ 更重要的是，单靠理论学习无法取代实践经验。就连Pinterest的创始人Ben Silverman也会直接与客户见面，收集反馈，并改进自己的产品。

英伟达，我怎么能信任你？ https://www.stcn.com/article/detail/2895954.html 他们强烈批评了英伟达H2O芯片的安全问题。他们警告说，如果该芯片存在“后门”，可能会对汽车、远程医疗和支付等关键基础设施构成严重威胁。英伟达否认存在任何后门，但他们指出，如果没有达到中国政府要求的安全验证级别，就很难恢复市场信任。他们强调，尊重法律和安全合规是外国公司继续在中国市场运营的先决条件。他们敦促首席执行官黄仁勋用实际行动证明其“维护法律”的承诺。

就我个人而言，自从今年年初在国际学校SALT做特别讲座以来，我一直感受到这种教育的需求，也看到了它的潜力。事实上，我甚至想知道为什么其他地方没有这样做。年轻人是最有创业精神的人，没有什么能比创业教育的协同效应更强。中国、美国和欧洲都在这样做，我认为我们的教育体系也需要改变。总之，我想分享一个关于德克萨斯州一所学校的非常有趣的故事。 想象一下，每天只需在学校学习两个小时，其余时间都用来学习由人工智能 (AI) 驱动的特殊课程。我第一次听到这个消息时，说实话是持怀疑态度的。但位于德克萨斯州奥斯汀的 Alpha School 学校正是如此。 该学校最初设在德克萨斯州奥斯汀，这座城市最近科技公司数量激增，目前已扩展到迈阿密和布朗斯维尔，并计划今年秋天扩展到全国多个城市，包括纽约和奥兰多。 这所学校究竟有何魅力，吸引人们的关注？ 人工智能与人类协作：“引导者”取代“老师” Alpha School 最独特的地方在于它没有老师，而是由被称为“指导老师”的成年人来支持学生的学习和成长。实际的课堂内容和个性化学习计划由人工智能提供。人工智能会实时分析每个学生的能力，从而提供最佳的个性化学习。这使得同一班级的学生能够根据他们的个人水平和兴趣学习完全不同的内容。 例如，12岁的拜伦·阿特里奇目前就读七年级，但他的数学、九年级阅读和十年级语文的学习水平却与八年级相当。他说： “我喜欢按照自己的节奏和水平学习，而不受朋友或老师所教内容的束缚。” Alpha School 联合创始人兼热门播客 MacKenzie Price 这样阐述教育的本质： “良好教育的90%在于动机。当人工智能教授这门学科时，指导老师可以关注学生的情绪和动机。” 您在学校学过创业知识吗？ 在阿尔法学校，每天只有两个小时用于数学和语文等传统学科的学习，其余时间则用于动手实践和协作项目。例如，去年，五年级和六年级的学生建造并运营了一辆真正的餐车。在这个过程中，学生们通过独立完成预算、商业规划和烹饪等工作，培养了协作和解决问题的能力。 此外，学生们还可以通过一个名为“杰作计划”的特殊项目创作自己的创意作品。这个项目挑战学生发现只有人类才能提供的独特而新颖的视角，而这些视角是人工智能无法提供的。一些学生的实际成果包括： 能识别并回应情绪的泰迪熊 提供约会建议的聊天机器人 打造德克萨斯州最大的山地自行车公园 通过这个项目，学生自然而然地培养了与人工智能区别开来的创造性思维能力。 这种方法的成功和局限性 然而，并非所有人都欢迎阿尔法学校的教育模式。批评人士认为，过度依赖人工智能可能会削弱孩子们的社交技能和同理心，而过度个性化的学习环境可能会削弱学校的根本作用：社交。 此外，每年约 40,000 美元（约 5500 万韩元）的学费也引发了争议，因为它可能被认为是只有少数学生才能接受的高端教育。 尽管如此，Alpha School 为未来教育提供了一个激动人心的方向。它利用人工智能尊重学生的学习节奏，并赋能学生通过创造性项目解决现实问题，有效地弥补了传统学校体系的不足。