No.172 相似度排名、谷歌知识基础设施与 AI 失败循环
社工、护工、教师的专业知识被长期低估，这为何恰恰是工作场所 AI 反复失败的根源？
第一篇论文关注谷歌搜索引擎的认识论转变。谷歌网页搜索靠 PageRank 算法，用链接关系判断权威性，这套机制已经被研究得很充分了，但图片搜索背后的排名逻辑其实一直不太透明。这篇论文在六个国家做了跨国比较，发现图片搜索的排序从「谁最权威」悄悄变成了「谁最像」，例如搜气候变化，不管你在澳大利亚还是尼日利亚，看到的都是差不多的干裂土地和卡通地球，权威来源反而被大幅稀释。你可能会想，不过是搜图而已，有什么关系？但当算法用视觉相似度来决定什么值得被看见，我们对复杂议题的理解会不会也跟着窄化了？这个问题蛮值得想想的，我之前还真没意识到。
第二篇论文聚焦工作场所里那些「说好要帮忙却越帮越忙」的 AI。社工、家庭护工、教师，这些以女性为主的职业，专业技能长期被低估。以往研究多把 AI 部署失败归因于技术不成熟或管理不善，但这篇论文挖出了一层更深的东西：职业贬值。开发者打从一开始就不理解这些工作有多复杂，做出的工具自然跟实际需求脱节；工具不好用，锅却甩给工人，说她们不会用、抗拒变革。这个恶性循环读起来让人有点不舒服，但也正因如此，它提醒我们，或许 AI 在职场中的失败，根子往往不在技术，而在谁的声音被听见、谁的专业被尊重。
祝今日读写愉悦，洞见深省。
有事发生
Hachette 因 AI 争议撤回小说
据 TechCrunch 3 月 21 日报道，全球知名出版商 Hachette Book Group 宣布撤回恐怖小说 Shy Girl，原因是该作品涉嫌使用 AI 生成文本。该书原定于今年春季在美国出版，Hachette 目前已决定取消发行计划，并停止在英国市场的销售。
此次争议最早由 GoodReads 和 YouTube 上的评论家引发，随后《纽约时报》的介入调查促使出版社做出最终决定。作者 Mia Ballard 否认使用 AI 写作，将责任归于协助修改原稿的熟人，并表示正准备采取法律行动。业内观察人士指出，出版商对引进作品通常缺乏深度审核，这为 AI 生成内容进入市场留下了漏洞。
面对 AI 冲击美国年轻人转向蓝领或技术创业
据华尔街日报 3 月 22 日报道，随着 AI 技术对职场的影响日益显著，许多美国年轻劳动力正积极调整职业路径。哈佛大学的一项调查显示，59% 的 18 至 29 岁受访者将 AI 视为就业威胁。斯坦福大学的研究进一步指出，在 2022 年底至 2025 年 9 月期间，软件开发等 AI 高暴露行业的 22 至 25 岁员工就业率相对下降了 16% 。
为了应对挑战，不少年轻人选择转向蓝领技术或强调同理心的职业。自 2020 年以来，美国职业社区学院的入学率增长了近 20% 。一些学生放弃金融或编程，转而学习电工或投身消防事业，认为这些工作更具不可替代性。与此同时，部分人选择深度拥抱技术，如 21 岁的创业者已筹集 400 万美元开发 AI 教学工具。统计显示，44% 的 16 至 34 岁人群曾考虑因 AI 影响而转行，这一比例远高于 55 岁以上人群的 4% 。
亚马逊自研 Trainium 芯片挑战英伟达垄断地位
据 TechCrunch 3 月 22 日报道，亚马逊 AWS 近期公开了其位于奥斯汀的芯片研发实验室，重点展示了旨在挑战英伟达市场地位的自研 Trainium 芯片。在亚马逊与 OpenAI 达成的 500 亿美元投资协议中，AWS 承诺提供 2 GW 的 Trainium 计算容量。目前，AWS 已在三代产品中部署了 140 万颗 Trainium 芯片，其中 Anthropic 的 Claude 模型运行在超过 100 万颗 Trainium2 芯片上。
最新的 Trainium3 芯片采用 TSMC 的 3 纳米工艺，结合先进的液冷技术，其运行成本比传统云服务器降低了 50% 。该团队源于 2015 年被亚马逊以 3.5 亿美元收购的 Annapurna Labs，目前正通过支持 PyTorch 框架来降低开发者的迁移门槛。由 50 万颗芯片组成的 Project Rainier 集群已成为全球领先的 AI 计算力量。亚马逊 CEO Andy Jassy 指出，自研芯片业务规模已达数十亿美元，是 AWS 降低 AI 推理成本并提升性能的核心手段。
