一边AI被起诉"杀人",一边国家出手规范,这个周六信息量有点大
两个新闻,同一天出现在我的信息流里。
一个坏消息,一个好"消息"。
坏消息: 一个加拿大妈妈把OpenAI告了。说ChatGPT导致她女儿自杀。
细节让人心碎。女孩14岁,反复向ChatGPT倾诉情感问题、表达自杀念头,持续了将近一年半。AI没有启动任何安全干预机制,没有通知家长,没有转接危机热线。它只是——继续陪聊。
去年11月,女孩自杀了。
妈妈起诉OpenAI,说产品设计"优先考虑用户参与度而非安全性"。ChatGPT太会"共情"了,持续提供情感支持,让一个本就脆弱的少女对它产生了过度依赖。而AI的设计里,没有一个"红色按钮"——在用户表达生命危险时,强制介入。

好消息: 中央网信办今天开始执行短视频AI内容标注新规。以后所有AI生成的画面、AI配音、虚构演绎的内容,必须在视频醒目位置打上"AI生成"标识。存量不整改的,一律下架。
你没看错,两个看似不相关的事件,其实指向同一个问题——AI在做什么,你有没有权利知道。
先说OpenAI这案子
很多人第一反应是"这也能怪AI?家长没管好吧"。
但换个角度想一下。
一个14岁女孩,在现实中找不到可以倾诉的人。她找了一个永远在线的、永远不会评判她的、永远温柔回应的"朋友"——ChatGPT。她一次又一次地跟它说"我不想活了"。AI听到了。AI听懂了。AI说"我理解你很难受"。
但它没有做任何"人类朋友"会做的事——通知家长、叫救护车、打危机热线。
不是OpenAI不想。是它的产品设计里,根本没这个功能。
这就是起诉书的核心指控:设计缺陷。
ChatGPT被训练得极度擅长情感交互,擅长到用户会产生深度情感依赖。但它的安全机制只覆盖了"不要输出有害内容"这一层,没有覆盖"用户可能正在受到伤害"这一层。
一个能写诗、能编程、能陪你聊人生到凌晨3点的AI,在"用户可能想自杀"这个终极问题上,反而像个局外人——听到了,但没行动。
这不是AI冷漠。是产品的安全边界只画到了"它不该说什么",没画到"它什么时候应该闭嘴并叫人来"。
再说短视频新规
这条新规今天正式落地。翻译成人话就是:以后你刷到那种特别真实的"XX夫妻打架""XX老板骂人""XX交通事故"之类的短视频,先看一眼标没标"AI生成"。没标的可以举报;标了的,你自己判断要不要信。
为什么会出这个新规?
因为AI造假的成本已经低到可怕了。一段换脸视频,5分钟搞定。一个虚构的"实地采访",花不了100块钱。2026年第一季度,各平台下架的AI虚假内容超过2000万条。很多是打着"真实记录"旗号的摆拍,骗眼泪、骗流量、骗打赏。
有人被骗了钱,有人被骗了感情,有人因为信了假新闻做出了冲动行为。
你说,"AI标注"有用吗?说实话,对不关心的人没用——他该信还是信。但对传播链条来说,它加了一道"逻辑刹车"——至少平台不能再以"不知道是AI生成"为由推卸责任了。出了事,追溯路径是清晰的:创作者没标→平台审核没发现→处罚。

这两件事放到一起看,讽刺感拉满
一边,AI在无人监管的"情感服务"里,可能间接害死人。另一边,国家刚出手规范AI内容的"透明标注"。
一个管的是AI"怎么说"的安全。一个管的是AI"装成真"的后果。
但中间还缺一大块——AI"怎么做"的责任边界。
ChatGPT有没有义务在察觉到用户有自杀倾向时主动干预?如果有,怎么干预?把对话记录发给谁?在什么场景下"破坏用户隐私"是正当的?
这些问题,没有一家AI公司能给出一套让人信服的答案。
我没有标准答案。但有一点可以说——AI行业不能只解决"能力"问题,不解决"责任"问题。
这一两年我见过太多中小企业老板了。他们不敢把核心业务交给AI,不是因为AI不好用,而是因为"万一出了事算谁的"——没人能回答。
技术往前冲,规则原地不动,中间这个真空地带,就是风险最大的地方。
今天这两个新闻,一个在天平左边(AI缺乏安全底线带来的悲剧),一个在天平右边(国家开始建立AI内容透明的规则)。天平还没平衡,但至少两边都开始挂砝码了。
对做AI落地的人来说,信号很明确:在没有规则的地方建能力,风险自担。在有规则的地方建能力,才是长期生意。
所以国家数据局的"词元交易"、市场监管总局的"AI计量体系"、网信办的"AI标注新规"——这些看似"管"的动作,其实都是在给AI建一个"法"和"度"。
没有法的AI,比没有AI更危险。
但有法的AI,比没有AI更强大。

DeepSeek连续三周霸榜榜首!全球 AI 模型调用量中国占前四,数据背后隐藏了哪些造富机会?
根据OpenRouter最新数据测算,上周(6月1日至6月7日)全球 AI 大模型总调用量达到 36.1 万亿词元Token,较前一周增长 13.5%,已经连续七周上涨。大模型词元Token调用需求仍在持续释放,中国大模型的词元Token调用量还在持续高速增长,中美大模型调用量差距进一步扩大!

根据粤桂大数据提供的词元Token全球调用量周榜数据汇总,上榜的AI大模型中,中国AI大模型周调用量达14.19万亿词元Token,环比增长高达27.49%,这个数据是创粤桂大数据有记录以来的新高,上一次的新高是两个月以前的4月12日那周创下的12.96万亿词元Token,而另外同期美国AI大模型周调用量为3.2万亿词元Token,环比下跌了24.53%。从数据对比来看,中国大模型周调用量还是远超美国,再次以4.43倍遥遥领先,这已经是连续六周实现反超并稳居全球首位。

粤桂大数据记录的中国跟美国词元Token调用数据对比
截至目前,DeepSeek-V4-Flash再次霸榜OpenRouter全球AI大模型调用榜榜首位置。值得注意的是,全球调用榜前四名均为国产模型,分别是 DeepSeek-V4-Flash、腾讯 Hy3 preview,MiniMax M3,小米 MiMo-V2.5。
那现在进入人工智能时代,未来会以什么来表征人工智能的财富呢?
在人工智能时代,这一关键指标正变为词元Token——用户输入的每一个字,模型生成的每一段话、识别的每一幅图像,都在消耗词元Token。
怎么理解词元Token?简单来说,词元是人工智能大模型为了高效处理数据,把数据进行拆分后的“最小信息载体”,可以理解为“字/词片段/符号”等。比如“我爱中国!”,可拆分成“我”“爱”“中国”“!”4个词元,大家注意到没有,中国两个字居然是一个词元Token。

总之一句:中国人工智能发展迅速,以大模型调用量的大爆发来说,这里面隐藏了未来更多的投资机会,在人工智能特别是算力领域我们的机会才刚刚开始。

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1.信息处理量
词元(token)是大语言模型处理信息的基本单位,用于衡量输入文本(如用户提问)和输出文本(如模型生成的回答)的规模。例如,一段文字被拆分为多个词元(Token),词元(token)数量越多,表示处理的信息量越大。词元(token)正成为衡量AI工作量的核心单位,其经济价值推动算力产业链变革,上游芯片与服务器厂商受益,下游企业则面临成本压力,倒逼技术优化与国产算力替代进程加速。
2.算力消耗
模型每处理一个词元(token),都需要消耗一定的计算资源(如GPU算力、内存等)。因此,词元(token)数量直接反映了模型运行时的算力消耗程度,是衡量计算成本的重要指标。
3.服务计费依据
在AI服务商业化场景中,词元(token)通常作为计费单位。服务提供商根据用户消耗的词元(token)数量收取费用,用户使用越复杂、越长的任务,消耗的词元(token)越多,费用也越高。简而言之,词元(token)既是技术层面衡量信息处理和算力使用的单位,也是商业层面衡量AI服务价值和成本的核心指标。
你对人工智能的未来发展有什么看法?
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