第11周行业和学术资讯推送
本周行业资讯
《MIT Sloan｜How AI is reshaping workflows and redefining jobs》： https://mitsloan.mit.edu/ideas-made-to-matter/how-ai-reshaping-workflows-and-redefining-jobs
导读如果AI真正改变的不是某一项任务，而是任务之间的连接方式，未来职业还会按今天的岗位边界来组织吗？MIT Sloan管理学院近期发布关于AI自动化的新研究。文章指出，当前许多机构仍把AI理解为写邮件、做摘要、生成代码等单点提效工具，但AI更深层的影响在于重塑完整工作流，比如任务如何排序、组合，并在人与机器之间交接。AI不必在每个环节都优于人类，只要能减少反复交接、审核和协调成本，就可能改变组织结构与岗位分工。
《动察Beating｜借一百年后的钱，造看不懂的AI》： https://mp.weixin.qq.com/s/gni1L34mjbL05BUaaLC1WA
《刺猬公社｜十万AI短剧涌入，演员们被狠狠“打脸”》： https://mp.weixin.qq.com/s/csXfsjQK78PB4nMS2ysY7g
《北青深一度｜一场失败的自救：我所经历的真实的大厂》： https://mp.weixin.qq.com/s/_GAVB_me5WjaG5Acw2EXkw
《上海书评｜谁是特朗普背后的智囊？美国新右翼激进主义的崛起》： https://mp.weixin.qq.com/s/TwbjoacGyQfpI-VWh82NKw
特别推荐
《Jiezi Grant｜解字计划 — 大学生 AI 资助项目》： https://github.com/jiezi-ai/grant
推荐语前Manus AI & Monica AI工程师许长鹏，个人出资15万元人民币，计划资助600名大学生使用Coding Plan。本计划面向所有在校大学生，不限专业，不限基础。
本周学术资讯
Briggs, R. C., Mellon, J., & Arel-Bundock, V. (2026). It must be very hard to publish null results [Preprint]. SocArXiv. https://doi.org/10.31235/osf.io/zr5vf_v1
导读为什么政治学论文几乎总能报告“显著发现”，而现实中的统计检验却理应产生大量零结果？这篇论文使用经人工验证的大语言模型，从2010—2024年162本政治学同行评议期刊的10万篇文章中提取摘要、方法、和开放科学实践等信息进行大规模元科学分析。论文发现，统计类文章摘要中只有极少数只报告零结果，大约八成只突出显著结果。即便经过误分类校正，这一格局也没有改变。论文进一步用统计功效和反事实模型说明，在没有显著性选择的世界里，零结果和混合结果应远多于现实观察到的比例。预注册和实验研究确实稍多报告零结果，但远不足以扭转整体偏差。
Brunello, G., Rückert, D., Weiss, C. T., & Wruuck, P. (2026). Advanced digital technologies and investment in employee training. Journal of Human Capital, 20(2). https://doi.org/10.1086/739416
导读企业采用AI、物联网、平台、机器人等先进数字技术后，真的会更多投资员工再培训吗？这篇论文使用欧洲投资银行投资调查数据，用双重差分方法比较2018—2023年采用先进数字技术企业与未采用企业的人均培训投资变化。结果并不符合“技术越先进、培训越多”的直觉。采用先进数据技术后，给企业带来的当年影响接近于零；但采用后两年和三年，人均培训投资相对于处理前均值分别下降约11.3%和13.8%。更细看，采用数字技术会提高企业是否进行培训的概率，但会显著降低那些已经有培训企业的培训强度，后者占主导。
Purohit, B. (2026). Bureaucratic discretion against female politicians. Comparative Political Studies, 0(0), 1–34. https://doi.org/10.1177/00104140261448427
导读女性通过配额进入基层政治后，是否真的获得了与男性相同的治理能力和行政支持？这篇论文以印度Telangana邦村级议会主席和区块发展官员的互动为研究场景，结合1,051名村级政治人物调查、253名官僚调查中的联合实验，考察女性政治人物在政策执行协调中是否遭遇差别对待。论文发现，女性政治人物比男性更少报告从官僚那里获得政策执行帮助。在控制教育、种姓保留席位、政治经验、家庭资产、代理政治等因素后，女性获得帮助的概率仍显著更低。联合实验显示，官僚更倾向认为男性政治人物“更能把事情办成”。调查和访谈还显示，女性的政治和官僚网络更小，并受到出行和性别规范限制。
Liu, J., & Song, S. (2026). Artificial intelligence and socio-economic transformation. Socio-Economic Planning Sciences, Article 102510. https://doi.org/10.1016/j.seps.2026.102510
导读人工智能究竟是在推动包容性增长，还是在制造新的创新效率和收入分配问题？这篇特刊开篇论文综合论述了企业创新、企业绩效、风险治理、劳动力市场、能源韧性、创业活动、城市新质生产力和包容性增长等主题。论文指出，AI一方面可促进企业产出扩张、长期价值创造、风险降低、能源韧性提升和区域包容性增长；另一方面也会带来创新“数量—效率悖论”，即创新数量提高但研发时间效率、管理效率或吸收能力下降，还可能通过数据保护政策和数据成本效应重塑行业间工资差距。
Regier, J. (2026). The human soul and its deceptions: Early modern imitation games. Social Science Computer Review, 0(0), 1–5. https://doi.org/10.1177/08944393261441270
导读在人类担心机器模仿自己之前，近代早期思想家如何想象人、动物、机器和国家之间的边界？这篇论文围绕笛卡尔、帕斯卡、Nicolas Filleau de la Chaise、图灵和霍布斯展开文本分析，讨论“模仿游戏”在现代AI之前的思想谱系。论文指出，笛卡尔认为机器即使外形像人，也无法通过灵活语言和多样任务表现出人的普遍理性。Filleau de la Chaise则反向追问人能否像机器一样随机生成文本，结论是人无法摆脱心灵和意志而真正成为机器。论文进一步指出，图灵测试把欺骗放在智能判断中心。而霍布斯则把国家理解为“人工人”，一种由主权、法律、奖惩和臣民组成的政治机器。