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当AI言之凿凿时，多问一个为什么

当AI言之凿凿时，多问一个为什么

TechRadar 刊文指出，企业用 AI 做营销评估、消费者研究整合和战略决策时，常常只拿到一个看似确定的结论，却看不到结论从何而来。文章主张用“玻璃盒”式 AI 取代黑盒式推荐，把证据来源、推理过程和不确定性一并暴露给决策者。

Comp AI, which uses AI agents to draft security policies, collect audit evidence, conduct continuous compliance monitoring, and more, raised a $34M Series A (Dominic-Madori Davis/TechCrunch)

Comp AI, which uses AI agents to draft security policies, collect audit evidence, conduct continuous compliance monitoring, and more, raised a $34M Series A (Dominic-Madori Davis/TechCrunch)

用 AI 智能体帮企业起草安全政策、收集审计证据并做持续合规监控的 Comp AI，完成了 3400 万美元 A 轮融资。它切中的是合规这件高人力、重复性强的企业刚需，也是 AI Agent 从"聊天"走向"干活"的典型场景。

I Don’t Like LLMs

I Don't Like LLMs

Hacker News 上出现一篇题为《I Don't Like LLMs》的热帖，作者从个人体验出发表达对大语言模型的抵触，评论区却迅速转向另一个话题：很多人其实是用拟人化的方式在对待 LLM，而这不是技术的必然，而是使用习惯的问题。

I Don’t Like LLMs

I Don't Like LLMs

软件思想领袖 Martin Fowler 在 2026 年 9 月发文《I Don't Like LLMs》，公开表达他对大模型“既离不开又受不了”的矛盾情绪：他认为使用 LLM 已成职业责任，但直接交互体验却让他反感。