AI日报 | 四巨头给网站主一个退出开关,假学生骗贷案公布首批成果

作者：小鸣

今天这份日报有个共同的主题，规则正在被重新划线。网站主想要一个退出开关，求职者想要一次被当成人看的机会，而骗子已经先一步学会了用 AI 钻规则的空子。

四巨头联手推退出标准，网站主一次声明不必逐家设置

这条最值得网站主和创作者先看，以前要一家一家谈的退出规则，终于有人想把它变成一次说清的标准。

据报道，OpenAI、谷歌、微软和 Anthropic 将采用一项共用的 policy token 信号，网站主可以在 robots.txt 里一次声明自己对 AI 训练的内容使用偏好，不必再为每家公司单独设置规则。这个信号叫 __usage_ai-training，由 Anthropic 技术负责人 Kevin Kelley 向互联网工程任务组提交，思路是把过去分散在各家的声明方式收敛到同一个信号上。

时间表上，各家并不齐步走。Anthropic 已经开始实施，OpenAI 表示将在未来几个月内落实，谷歌计划在 2027 年跟进，微软定在 2027 年 2 月 1 日。Meta 只表示支持建立这类通用信号，没有明确自己是否会采用，也没有给出落地计划。也就是说，这张退出开关的图纸已经画出来了，但每家真正接线的时间还不一样。

边界也要先说清楚。这个信号只针对训练偏好，不等于退出搜索索引，也不等于退出实时引用，而且目前还只是个人草案，不是已经定稿的标准，更不会把已经收集进现有数据集的内容删掉。网站主可以把它理解成一次统一表态的工具，而不是一键断开所有 AI 使用的万能开关。

小鸣点评，退出规则从各家方言变成通用语言，当然是进步，但标准真正值钱的那一天，是各家都按同一张时间表接好线之后。

Grok 生成文本将加隐形水印，回应欧盟 AI 法案

这条先给一个冷静的判断，水印是合规动作，不是鉴定神器，别把它当成一眼识破 AI 文本的万能方法。

据报道，xAI 将把隐藏水印嵌入 Grok 生成的文本，适用于 API 客户及第三方开发者的输出。这次调整是为了回应欧盟人工智能法案的要求。水印肉眼不可见，可通过工具检测，来判断一段文本是否由模型生成。

实现方式值得单独说一句。这种水印不是藏字符，也不是写进元数据，而是融入模型生成文本时对词语的选择过程。团队管理员也可以选择为某一款模型单独关闭水印，这意味着水印的存在与否，取决于使用方的配置，而不是一刀切的强制。

局限也要一次说清。水印可通过改写、翻译、重新生成绕过，而且目前仅适用于英文文本，尚不支持其他语言。先把它当成来源标注的一种尝试，而不是法庭级别的证据。

小鸣点评，隐形水印的意义不在抓人，而在留痕，AI 生成的内容越来越多，先把出处标出来，总比事后猜要好。

美国司法部公布 AI 假学生骗贷案，涉案超 2 亿美元

这条读起来最让人后背发凉，骗子不用亲自上课，AI 替他们把不存在的学生演得像模像样。

据美国司法部公布，10 月 30 日公布的是 Operation Ghostbusters 行动的首批成果，调查的是一起广泛的学生贷款欺诈。据公布，不法分子使用被盗身份申请学生贷款，并利用人工智能完成申请，伪装成在线上课，让假学生看起来像是在参加在线课程。学校拿到了大部分贷款收益，剩余款项则流入诈骗者的银行账户，并被转移到了海外。

受害者是两头的普通人。一头是那些根本没上大学、却莫名其妙背上学生贷款的人，另一头是为此买单的纳税人。据公布，美国多所社区学院和大学自 2021 年起就开始怀疑联邦学生资助项目存在欺诈，估计损失超过 2 亿美元，但这只是估计数，不是最终核定数。目前已有 5 人被起诉，超过 40 起未结案件涉及 26 个联邦调查局现场办事处和 20 个美国检察官办公室。

需要提醒的是，这些都是司法部公布的指控和调查进展，不是法院的最终定罪结论。案件还在推进，涉案规模和具体分工，都要以后续司法程序为准。

小鸣点评，AI 让造假的成本变低了，也让核查的难度变高了，身份验证这道关，接下来恐怕要比以前严得多。

匿名仓库声称泄漏模型，未经证实先别信

这条先打一个大大的问号，消息在传，证据没到，日报只负责告诉你有这么个传言，不负责替它背书。

目前流传的说法来自一个匿名仓库，声称与 Anthropic 的模型有关，但真实性存疑，没有得到可核验的证实。本条不复述仓库的具体说法，不展开任何所谓细节，也不采信其中的内容。原因很简单，匿名来源加无法核验的材料，放在任何严肃的讨论里都不够格当证据。

这类传言的传播路径也很典型。一个未经证实的文件名、几句含糊的描述，就能在短时间内被转成耸动的标题。越是涉及知名模型的消息，越值得先等一步，等当事方回应，或者等到有独立来源交叉确认，再下判断。

截至发稿，未见当事方就这一传言作出公开回应。本条将保持待证状态，如果后续出现可核验的进展，日报会再跟进，在此之前，请把它当成一条未经证实的传言来读。

小鸣点评，未经证实的消息最怕的不是没人看，而是有人当真，宁可慢半拍，也别把传言写成新闻。

DeepSeek 开源 Router-Worker 编码智能体，一个 AI 指挥一群 AI

这条是今天唯一的纯行业题，思路很直白，人的注意力才是瓶颈，那就让一个 AI 先当调度员。

据报道，DeepSeek 开源了 dsh-superagent，一个采用 Router-Worker 架构的编码智能体，以 MIT 协议发布。它的分工是两层，长期运行的 Router 负责接收请求和分派任务，每一项被批准的工作变成一个 Ticket，由相互隔离的 Worker 会话各自执行，最后把结果交回原来的对话，常常以拉取请求的形式呈现。

设计上，它有一个很明确的原则，尽量少占用人的注意力，只在有结果、有问题或者失败的时候再找人。主动工作默认处于 observe 模式，也就是先记录它会接受什么，而不是直接动手。这个克制很重要，毕竟一个能主动干活的智能体，边界不清比能力不够更危险。

性能方面要留一个提醒。报道援引的模拟测试中，超级智能体在模拟消息流下的完成时间快于单会话基线，但那只是模拟测试，真实代码质量并没有被测量。所以这条目前值得关注的是架构思路，而不是把它当成已经验证的生产力结论。

小鸣点评，AI 指挥 AI 听起来像套娃，但真正的考题只有一个，调度员犯错的时候，人能不能及时发现并叫停。

Z 世代怕简历太像 AI，润色反而过不了初筛

这条是今天最扎心的一条，求职者用 AI 把简历磨得越光滑，招聘方的 AI 就越觉得这份简历不像真人。

据招聘平台 Greenhouse 的调查称，对英国、爱尔兰地区 1100 多名求职者的调查发现，Z 世代求职者对 AI 招聘初筛的认知，比 60 岁以上人群深刻得多。调查称，在受访者中，有 81% 的人只递交简历、没有和人事进行任何交流就遭到拒绝，97% 的人希望展示一些无法写进履历的内容。

过去 12 个月里，42% 的候选人参加过 AI 面试，其中 57% 的人表示，这种面试让他们有机会展示自己的技能。问题出在简历这一关，AI 润色用得太多，雇主收到的简历看起来几乎一模一样，反而拉不开差距。求职者想证明自己是真人，招聘方想从一堆 AI 润色的简历里找出真人，双方用的都是 AI，结果是谁也不信任谁。

Greenhouse 的首席人事官对此表示，这是第一次，招聘双方都认为现有的招聘流程出了问题。求职者投完简历仿佛石沉大海，雇主则要在成堆的相似简历里挑人。调查称，真正有效的机制，应该让人有机会获得公平的竞争，而不是让 AI 叠着 AI，把所有人都拖进内耗。

小鸣点评，简历的终极竞争力从来不是措辞有多完美，而是能不能让人一眼看出，这是一个真实的人，AI 可以帮忙打磨，但不能替你生活。

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