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> ClarityAILab 关于 AI 安全、儿童与 AI、隐私、治理和 AI 战略的文章与研究。

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- [人工智能会带来“18个月就业悬崖”吗？](https://www.clarityailab.com/zh/insights/the-18-month-ai-cliff-market-volatility-and-the-ubi-safety-net/): 有高管警告人工智能将在数月内取代办公室工作。迄今的劳动力数据显示的是变化，而非悬崖。证据说明了什么，以及如何做好准备。
- [交换的演变：从以物易物的摩擦到去中心化AI基础设施](https://www.clarityailab.com/zh/insights/evolution-of-exchange-barter-to-decentralized-ai-infrastructure/): 为何每一种降低交易成本的技术都会催生新的中介，以及协议层的AI基础设施如何让商业摆脱平台控制。
- [人工智能红利如何惠及每个人？](https://www.clarityailab.com/zh/insights/ai-wealth-paradox-universal-income-automation-age/): 人工智能资助的收入只有在每人恰好领到一次时才行得通。银行账户、数字身份和现有福利体系对发放人工智能红利意味着什么。
- [科学家为何像研究生物一样研究人工智能模型](https://www.clarityailab.com/zh/insights/ai-alien-autopsy-the-biological-turn-in-machine-personality/): 研究人员如今像生物学家研究生物那样剖析大语言模型。这项研究揭示了人工智能“性格”的哪些方面，以及它为何对安全很重要。
- [本地人工智能代理：私密，但安全吗？](https://www.clarityailab.com/zh/insights/the-local-ai-paradox-ultimate-privacy-or-a-hackers-backdoor/): 在自己的电脑上运行人工智能可让数据不上云，但能读取文件、执行命令的代理会给攻击者打开新门。如何安全地使用本地人工智能。
- [一个大模型还是多个智能体？从安全角度看](https://www.clarityailab.com/zh/insights/the-monolith-is-dead-why-your-2026-ai-strategy-must-be-a-hive-mind/): 把企业人工智能拆分成小而受限的智能体，可以限制攻击造成的损害并降低成本，但会增加更多环节。如何决定，以及如何治理。
- [人工智能能为全民基本收入买单吗？](https://www.clarityailab.com/zh/insights/15-7-trillion-dilemma-ai-funded-universal-income/): 到2030年，人工智能可能为世界经济增加15.7万亿美元。这笔收益能否支撑全民基本收入，取决于谁能对其征税，而不是收益有多大。
- [削减人工智能治理真的省钱吗？](https://www.clarityailab.com/zh/insights/profit-or-peril-cutting-ai-governance-billion-dollar-mistake/): 为加快上线而削减人工智能治理，看似便宜，直到发生数据泄露、罚款或项目失败。关于人工智能监督薄弱的代价，证据说明了什么。
- [全民基本收入与人工智能：试验告诉我们什么](https://www.clarityailab.com/zh/insights/universal-basic-income-and-ai-2030-economic-synthesis/): 芬兰和美国的基本收入试验显示，对工作的影响很小，福祉有所改善。它们对人工智能时代的收入支持能说明什么、不能说明什么。
- [儿童应该使用人工智能吗？屏蔽还是人工智能素养](https://www.clarityailab.com/zh/insights/ai-safety-strategy-shielding-vs-double-literacy-exposure/): 年龄限制和过滤器无法让孩子远离人工智能：大多数青少年已经在用。为什么教孩子了解人工智能如何运作，并配合安全的工具，能更好地保护他们。
- [人工智能时代学校应如何评估学习？](https://www.clarityailab.com/zh/insights/beyond-the-prompt-redefining-educational-rigor-in-the-era-of-ai/): 当人工智能几秒钟就能写出及格的作文，作文就不再能证明学习。记忆研究关于付出努力说了什么，以及如何转而评估思考过程。
- [人工智能帮助孩子学习，还是削弱他们的能力？](https://www.clarityailab.com/zh/insights/the-paradox-of-ai-in-child-development-efficiency-versus-atrophy/): 人工智能可以加快孩子的学习，也可能让核心能力退化。关于努力、认知卸载和人工智能陪伴，研究显示了什么，以及家长能做什么。
- [课堂里的人工智能：更好的学习还是更少的隐私？](https://www.clarityailab.com/zh/insights/algorithmic-classroom-ai-innovation-privacy-critical-thinking/): 人工智能辅导和学习分析承诺个性化教学，但也可能削弱思考、收集敏感数据。学校如何获得好处而避免代价。
- [儿童安全的人工智能：兼顾学习与隐私的框架](https://www.clarityailab.com/zh/insights/child-centric-ai-framework-cognitive-potential-digital-privacy/): 面向儿童的人工智能应当培养他们的思考、保护他们的数据，并且绝不假装成朋友。设计和选择儿童安全人工智能的六项原则。