当开发者不愿离开 AI，生产率实验也需要重做
METR 在后续开发者研究中发现，部分人不愿参加禁用 AI 的实验，也会避开提交自己认为 AI 最能提速的任务。这让样本选择与并行工作计时影响了结论。文章说明，AI 正在改变任务选择和工作组织，旧实验设计未必仍能可靠衡量收益。
AI 资讯与研究
如果未来 AI 可能有意识，今天的研究该如何负责？
作者围绕研究目标、程序、知识共享与公共沟通提出五项原则，讨论在 AI 意识仍存在不确定性时，研究机构应如何作出承诺。文章区分了“表现得像有意识”与关于意识的科学判断，把人与智能的边界带入研究治理问题。
财富管理中的 AI 落地：把客户会议接入后续服务流程
摩根士丹利的 Debrief 在客户同意后生成会议记录、行动项和跟进邮件草稿，并将记录存入 Salesforce。顾问编辑并决定发送内容，AI 嵌入既有服务流程。
从“能演示”到“可交付”，中间缺了什么？
把成功标准写成业务变化，把责任边界写进协作方式，再决定需要什么技术。
当 Agent 走进真实竞争， 评测的答案还成立吗？
ERPBench 把定价、生产、采购与财务放进同一个模拟市场，观察环境变化如何改变企业 Agent 的表现。
补充研究 · 11
金矿中的金丝雀：AI如何创造组织资本
AI 的收益是否沉淀成了企业能力？研究将近期生产率收益与实践积累的、可持续使用的企业特定知识联系起来。
核心框架 · 09
投机性增长与AI“泡沫”
金融估值不只反映生产能力，也会影响投资与资本形成。暂时的乐观，能否留下长期的实体生产能力？
补充研究 · 12
AI的经济收益、成本与不平等政策
参与 AI 生产、被 AI 替代与其他生产部门的劳动者，可能面临不同结果。竞争与垄断又怎样改变分配？
SpreadsheetBench 2：从一张表，到完整业务流程
面向端到端业务电子表格流程的 Agent 评测。值得关注的是，评估对象如何从单步操作扩展到完整交付。
核心框架 · 06
从人力资本到资产所有权：作为食利资产的AI
AI 不仅参与生产，也可能通过基础设施和入口控制形成持续收益。生产率提高之后，谁拥有分享收益的权利？
保持好奇，下次再读。