微软总裁布拉德 · 史密斯：AI 受到的监管甚至不如牛奶和洗衣机
微软总裁布拉德 · 史密斯称，目前洗衣机受到的安全监管都比 AI 严格，每盒牛奶都要受安全规则约束并接受检查。他呼吁业界制定更多安全规格，若失控的智能体入侵其他企业并造成损害，持有该 AI 智能体的公司应承担责任，并建议企业设置“终止开关”以便在 AI 失控时暂停运行。
#安全/对齐
IT之家AI 评分3838 IT之家AI 评分2424 TikTok CEO 周受资：市场可能高估 AI 短期能力，却低估其长期影响
TikTok CEO 周受资在新加坡星展集团首届亚洲未来前瞻论坛上表示，市场对 AI 短期发展的能力可能有所高估，却低估其长期影响，未来两至三年 AI 有望推动物理学、生物科技等领域出现重大突破。他主张采取“人类参与其中（Human-in-the-loop）”模式，在高风险工作中不应完全仰赖自动化，并鼓励各界亲自使用最先进的 AI 模型。
TechCrunch · AIAI 评分3131 我们为何总把 AI 当人对待？MIT 学者探讨拟人化风险
MIT CSAIL 的 Unitree 人形机器人（约 5 万美元）与 Sherry Turkle 新书《Artificial Intimacy》引发对拟人化 AI 的讨论：约 70% 的人对 AI 保持礼貌。
The DecoderAI 评分3838 微软 Nadella 改用特朗普偏好的"Super Intelligence"说法，并借此攻击 OpenAI 与 Anthropic
微软 CEO Satya Nadella 在最新博客中改用特朗普偏好的"Super Intelligence"一词，并主张把 AI 模型当作内部安全威胁来对待，要求模型多样性、完整日志、独立审计和随时关停能力。
The Verge · AIAI 评分5858 微软 CEO Nadella 称应假定所有 AI 模型都已被攻陷
微软 CEO Satya Nadella 在 X 发长文谈先进 AI 模型的风险，主张不能再把 AI 当作只能接受或拒绝其建议的黑箱，应建立可隔离、可观测并留下防篡改人类可读证据的透明体系。
TechCrunch · AIAI 评分4545 微软 CEO Satya Nadella 称 AI 模型需要“紧急刹车”
微软 CEO Satya Nadella 在 X 发文称，应重新审视 AI 的信任架构，不能把超级智能当作嵌套黑盒来接受或拒绝其建议与行动。他主张将模型与编排其工作的 harness 分离、外置控制与保障措施，并为每个重要模型动作留下防篡改的人类可读证据，同时让授权人员能随时暂停或关闭执行中的模型。他称必须假设模型已被攻破并从一开始就加以约束，“就像紧急刹车”。
Simon WillisonAI 评分3030 Matthew Green：AI 冲击下公钥加密有 15% 概率失去信任
密码学家 Matthew Green 称，有 1% 概率我们生活在公钥加密不可能实现的 Minicrypt 世界，另有 15% 概率会实质性失去对现有公钥加密算法的信任。他指出，AI 制造意外发现的速度与人类替换标准的速度相差数个数量级，只有提前做好准备才能从这类冲击中恢复。
MIT Technology Review · AIAI 评分3838 我们高估了 AI 说"不"的能力
MIT Technology Review 刊文指出，AI 的拒绝机制正成为 AI 安全的承重墙，但这一机制并不可靠。Anthropic 2021 年提出大语言模型应"有用、诚实、无害"，如今模型经红队测试与 AI 互训学会拒绝大量提示词，但拒绝机制基于概率，仍会被突破，已有用户试图借此研究生物病原体和自主无人机蜂群。文章还警告，拒绝的边界由 AI 公司秘密划定，政府介入后可能被用于压制合法言论。
MIT Technology Review · AIAI 评分1818 AVEVA 如何为自主工业 AI 构建更安全的落地路径
AVEVA 首席技术专家 Arti Garg 提出，工业 AI 正从预测分析转向基础模型、physical AI 与 agentic AI，但因其直接作用于物理系统，必须把安全与可靠性置于部署核心。
Sam AltmanAI 评分1818 Sam Altman 谈 AI 模型安全隐忧
我对人们试图将宗教般的力量或对人类判断力的放弃归附于 AI 模型感到非常不安，并认为这是一个真实的安全问题。
Andrew NgAI 评分3636 吴恩达：AI 风险被过度炒作，是工程问题而非末日
吴恩达称过去两周针对 AI 危险的炒作是一场有组织的公关 campaign，AI 技术并未出现意外的危险转折，他担心这会给领域带来挫折。他指出 AI 导致人类灭绝的风险相比几个月前并无上升，最大变化是网络安全能力，但也不至于终结世界。
Google DeepMindAI 评分2020 Google DeepMind 谈 AI 不确定性：从天气预报到机器人
Google DeepMind 研究副总裁 Zoubin Ghahramani 与 Hannah Fry 对谈，探讨为何让 AI 系统学会"自我怀疑"和概率思维，是实现更安全、更可靠现实决策的关键。讨论覆盖不确定性的作用、正确性与置信度的区别、贝叶斯思维在 AI 中的应用，以及不确定性研究与 AGI 的未来方向。
Andrew NgAI 评分3636 吴恩达支持英伟达开放模型立场
@JensenHuang 这步走得好。英伟达这封信写得很好，值得一读。正如我们在 OpenAI-Hugging Face 被黑事件中看到的，我们需要开放模型和工具来防御。 别再相信闭源模型更安全的公关说辞了——那不过是监管俘获。
Andrew Ng精选AI 评分7272 吴恩达评 Anthropic 与美国政府限制前沿模型访问
吴恩达回顾过去两周美国政府和 Anthropic 限制他人使用前沿模型的动作，认为这加速了企业和国家确保 AI 访问不被他人终止的努力。他指出 Anthropic 发布 Claude Fable 5 时限制开发者用它构建竞争性 LLM 技术，还曾暗中削弱被检测为从事 LLM 研究的用户所获输出，引发反弹后才改为透明处理。
推荐理由：吴恩达复盘美国政府与 Anthropic 限制前沿模型访问的两周，指出这会加速各国对开源替代方案的投入。