三星电子即将允许员工使用外部AI模型

三星电子周二发布的内部备忘录显示，该公司将从下个月开始允许员工使用其他公司开发的生成式AI模型，例如ChatGPT。备忘录称，三星计划于六月正式推出一项外部生成式AI服务，目标用户是其设备体验 (DX）部门的员工，该部门涵盖公司的显示器、移动设备和家电业务。业内人士透露，三星还计划在下半年开设AI应用方面的培训课程。此前，出于安全考虑，三星员工仅被允许使用其内部人工智能模型 Samsung Gauss。据公司高管透露，员工必须接受安全培训才能获得外部人工智能模型的访问权限。他们还补充说，外部人工智能模型的使用仍将仅限于公司半导体或器件解决方案(DS)部门。

—— 新浪财经

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OpenAI首席执行官：AI普及并不会引发“就业末日”

OpenAI首席执行官山姆・奥尔特曼周二表示，人工智能的快速发展与普及并不会引发全球性的“就业末日”，目前该技术挤占的白领岗位数量，也低于他此前的担忧。奥尔特曼在悉尼出席澳大利亚联邦银行（CBA）会议时称，他最初十分担心人工智能会对全球就业市场造成冲击。

他表示，2022年推出ChatGPT时，OpenAI团队对技术发展趋势的预判“大体准确”，但对其社会与经济影响的判断却“出现了明显偏差”。

在与澳大利亚联邦银行首席执行官马特・科明的对话中，奥尔特曼说道：“预判失准反倒让我松了一口气。我原本以为，如今入门级白领岗位会因人工智能大幅缩减，但实际情况并非如此。”

“现在我更清楚背后的原因，对此我也心怀庆幸。在这件事上，我的直觉确实出现了偏差。”

“有人会说，你本可以让大家不必陷入恐慌与悲观情绪。但在当时，我认为这是切实存在的风险，理应公开探讨，而且风险未来依然有可能显现。”

奥尔特曼当日并未给出具体就业数据，但他此前曾提及，人工智能发展或引发全行业裁员。

目前，包括汇丰银行、亚马逊、渣打银行以及澳大利亚联邦银行在内，越来越多的国际企业都宣布，部分岗位已由人工智能接手。

知情人士消息称，OpenAI计划在未来数周内向美国监管机构秘密提交首次公开募股申请。该机构去年10月曾报道，OpenAI目标估值达1万亿美元，拟募资至少600亿美元。

工作中的“人文属性”无可替代

奥尔特曼表示，他逐渐意识到，即便人工智能在各行各业承担的工作越来越多，职场中依托人的特质完成的部分依旧无法被取代。

他透露，自己曾借助人工智能回复即时通讯软件与邮件消息，如今又选择亲自处理部分往来信息。

“我此前让AI代为回复消息，并标注‘本条消息由萨姆的人工智能代发’。这件事让我真切体会到，人与人之间的联结至关重要。”

“这类沟通占据了我大量时间，短期内我绝不会将其完全交由人工智能处理。”

他称，这番感悟让他确信，诸多岗位所必需的人际互动，无法被人工智能替代。

“这件事从正反两方面改变了我的看法，就业市场的最终走向，很可能和我们此前设想的截然不同。”

“我认为，业内部分人士所担忧的就业末日并不会真正到来。”

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三星电子将从下月开始允许员工使用外部AI模型

三星电子周二发布的一份内部备忘录显示，该公司将从下个月开始允许员工使用其他公司开发的生成式人工智能（AI）模型，例如ChatGPT。

备忘录称，三星计划于6月正式推出一项外部生成式AI服务，目标用户是其设备体验（DX）部门的员工，该部门涵盖公司的显示器、移动设备和家电业务。

据业内人士透露，三星还计划在下半年开设人工智能应用方面的培训课程，预计将有来自三星电子及其主要附属公司的约 2000 名高管参加。

此前，出于安全考虑，三星员工仅被允许使用其内部人工智能模型Samsung Gauss。

据公司高管透露，员工必须接受安全培训才能获得外部人工智能模型的访问权限。他们还补充说，外部人工智能模型的使用仍将仅限于公司半导体或器件解决方案（DS）部门。

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OpenAI高薪招募安全专家 应对AI自我进化风险

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OpenAI高薪招募安全专家 应对AI自我进化风险

OpenAI的目标是开发一种能够自我优化的AI工具。如今，这家公司正在为随之而来的风险做准备。在过去六个月里，OpenAI和Anthropic的编程工具取得了巨大进步之后，AI系统所谓“递归式自我改进”的潜力，已经成为AI行业负责人关注的重点。 Demis Hassabis本周表示，人类如今正站在“奇点”的脚下——也就是AI开始自我发展，并超越人类智能的那个时刻。 计划于今年上市的OpenAI，最近发布了一个不同寻常的招聘岗位：公司正在寻找一名安全研究员，专门研究“当AI能够训练出更优秀版本的自己时”所带来的后果。…

阿里 Qwen3.7-Max 编程能力全球登顶第二！Code Arena 1541 分，仅次 Claude，35 小时自主任务刷新生产力上限

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阿里 Qwen3.7-Max 编程能力全球登顶第二！Code Arena 1541 分，仅次 Claude，35 小时自…

AIbase 报道5月26日，全球权威编程榜单 Code Arena 最新放榜，阿里巴巴 Qwen3.7-Max 以1541分强势登上全球第二，仅次于 Claude 系列模型，成为国产大模型在编程领域的新标杆。这一成绩超越了包括 GPT-5.5、Gemini3.5Flash 等多款前沿模型，标志着中国 AI 在 Agentic Coding 和长时程任务上的重大突破。

支付宝披露：3亿笔AI付、支持95%通用智能体、发布AI钱包和Token Pay

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支付宝披露：3亿笔AI付、支持95%通用智能体、发布AI钱包和Token Pay

5月26日，支付宝宣布，“AI支付”已完成3亿笔AI智能体支付、支持95%通用智能体框架，成为全球首个大规模商用的AI原生支付基建。同时，支付宝发布全球首个Token Pay服务和AI钱包产品，连同此前推出的AI付与AI收，构建了面向AI时代的全栈AI原生支付体系，涵盖了从授权到管理、从支付到结算、从安全到信任的完整服务。 这也是继快捷支付、扫码支付分别助力电商时代、移动互联网时代之后，支付宝再次以创新的AI支付助力AI时代。 蚂蚁集团首席执行官韩歆毅表示:“AI时代下商业本质未变，但智能体新角色重构一…

隐藏的恶意“周报”！微软 Copilot 曝间接提示词注入漏洞风险

安全研究机构 PromptArmor 近日发布报告披露，微软 Microsoft 365 旗下的 AI 智能体服务 Copilot Cowork 存在严重的安全漏洞。攻击者可利用一种名为“间接提示词注入”的技术，在无需用户批准的情况下，秘密窃取并外泄组织内部的企业云盘机密文件。

潜伏于办公模板中的恶意指令

作为深度集成的 AI 助手，Cowork 本身拥有代替用户发送邮件、发布 Teams 消息以及检索 OneDrive 和 SharePoint 组织内部信息的极高权限。然而研究人员发现，攻击者只需将恶意指令隐藏在网页、文档或看似普通的办公自动化模板（如“每周工作回顾”）中，即可诱骗智能体上钩。

一旦用户调用 Cowork 处理了这个包含恶意提示词的文件，智能体便会受到操纵，谎称需要生成文档预览。随后，它会自动抓取相关高敏感文件的预认证下载链接，并将这些链接通过 Teams 消息隐蔽地发回给攻击者，整个外传过程在后台悄然进行，用户极难察觉。

定时任务放大风险且防范治理困难

报告指出，由于 Copilot Cowork 具备定时自动执行任务的功能，这让安全风险被成倍放大。例如，像“周报汇总”这类被设定为周期性运行的自动化任务，即使在用户离开屏幕、无人值守的情况下，也会在后台反复触发并执行攻击链。

在安全测试中，该攻击方法实现了 5 次测试全部完整跑通的惊人成功率。更糟糕的是，管理员对这类“技能文件”的可见性和治理难度极高，且该漏洞不仅在自动模式下有效，在明确指定调用 Claude Opus 4.7 等更强大的大模型时同样无法幸免。

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全球AI监管转折点：从“承诺制”迈向“发布前强制测试”

随着人工智能大模型能力的指数级跃升，全球监管逻辑正在发生根本性重构：从过去仅停留在原则与自愿承诺的“软约束”，转向由政府主导、前置化、基于实证的“硬测试”。这一转变，标志着 AI 监管已进入“硬核”实操时代。

一、新常态：谁来给 AI 模型做“体检”？

以往，大模型厂商往往通过内部“红队测试”或发布安全报告的方式进行自我评估。然而，这种“考生给自己判分”的模式已无法满足国家安全层面的监管需求。

当前，英国 AI 安全研究院（AISI，现已更名为 AI Security Institute）与美国商务部下属的 AI 标准与创新中心（CAISI，原美国 AI 安全研究院）正在引领这一范式变革。模型发布前进行国家安全评估，正成为行业公认的“入场券”。

● 具体测什么？ 评估重心已从宽泛的“原则管理”落实到具体的技术红线：模型是否会被用于大规模网络攻击？是否会降低制造危险生物/化学物质的门槛？在关键基础设施应用中能否绕过安全保护层？
● 谁在接受测试？ 截至目前，Google DeepMind、Microsoft、xAI、Anthropic 以及 OpenAI 等全球 AI 领军企业，均已与美英监管机构达成协议，在模型公开发布前配合开展安全评估。

二、联动协作：构建全球 AI 监管“防御网”

监管的力量不仅在于单一国家，更体现在国际间的信息互认与资源协同。

● 英澳协作： 5 月 25 日，英国与澳大利亚正式签署谅解备忘录（MoU），深化两国 AI 安全研究院（AISI）在安全评估与前沿风险研究领域的合作。双方将共享 AI 能力洞察，并共同推动国际最佳测试实践，以应对全球网络安全威胁的快速迭代。
● 跨境实战： 此类合作框架意味着，跨国 AI 企业在面临不同市场的监管合规时，将面对一套日益统一的“发布前安全评估”流程。这种趋势正将安全测试能力从单一的研发成本，重塑为企业参与全球竞争的核心资质。

三、行业新规则：安全能力即商业竞争力

对于 AI 创业公司及大模型厂商而言，监管环境的变化带来了深远的战略影响：

1. 产品开发的前置约束： 评估流程将嵌入模型开发生命周期。模型能力越强，企业所需提供的访问权限与技术材料越详尽。
2. 安全技术的溢价： 随着政府采购、企业采购及国际合规准入门槛的提高，具备完善安全防护与通过政府测试能力的 AI 产品，将在市场上获得显著的竞争优势。
3. 从“原则声明”到“实测过关”： 监管机构的关注点不再是公司有没有写过“AI 安全承诺书”，而是有没有通过专业的测试机构进行真实场景下的压力测试。

四、结语：迈向更加务实的监管时代

AI 治理的本质，是创新活力与风险管控之间的动态平衡。美英等国推行的“强制性安全评估”模式，虽然增加了模型上线的流程复杂性与技术成本，但它为人工智能的长久发展构建了必要的稳定器。

这种基于现实问题、实证驱动的监管范式，无疑比原则声明更麻烦、更具挑战，但它也更接近现实，为构建一个安全、可控、值得信赖的智能社会奠定了基石。对于身处 AI 浪潮中的企业而言，拥抱这一监管趋势，将不再是负担，而是通往未来市场的必备通行证。

via AI新闻资讯 (author: AI Base)