新AI工具TxGNN革新罕见疾病药物发现
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全球有超过7,000种罕见和未确诊疾病影响大约3亿人，但只有5-7%的人能获得FDA批准的疗法。哈佛医学院的研究人员开发了一种创新的AI工具TxGNN，旨在为这些罕见疾病识别潜在的药物候选者。通过利用已有药物和超过17,000种疾病的数据，TxGNN显著增强了治疗建议的过程，提高了近50%的适当疗法识别率并准确预测禁忌症。AI分析疾病共享特征和大量数据集，以重新利用安全的现有药物，为其建议提供坚实的理由。尽管提议的治疗需要进一步验证，TxGNN旨在加速药物重新利用过程，以应对罕见疾病的挑战。与罕见疾病组织的合作正在积极探索新的治疗方案，突显了这种先进技术对罕见疾病治疗领域的潜在变革性影响。全球有超过7, 000种罕见和未确诊疾病，共影响大约3亿人。尽管这些疾病普遍存在，只有5%到7%的疾病有FDA批准的治疗方法，许多人未得到治疗或处理不足。 一个新的AI工具TxGNN通过为成千上万的疾病（包括17, 080种缺乏现有治疗的疾病）识别潜在药物候选者，带来了希望。这款由哈佛医学院研究人员开发的模型是首个专门针对罕见疾病的此类工具。值得注意的是，AI从近8, 000种现有药物中识别出候选药物，其药物识别效率比其他模型高50%，在禁忌症方面准确率高出35%。 重新利用现有药物是开发疗法的一种更快速且经济有效的方法，它利用了已经有完善安全数据的药物。然而，传统发现新用途的方法在很大程度上依赖于偶然和轶事证据。 TxGNN是独特的，因为它通过学习庞大的数据集了解多个疾病的共同特征，从而有助于推断对难以理解的条件的治疗可能性。其透明性功能通过提供药物选择的理由，提高了临床医生的信心。 研究人员建议，任何被识别的疗法仍需进一步验证，但相信这款工具可以显著加速药物重新利用的努力，特别是针对罕见疾病。与罕见疾病基金会的合作正在进行，以促进潜在治疗。
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2025年最佳反人工智能营销活动及其成功原因
反人工智能（AI）营销曾一度被认为是一个利基网络趋势，但在广告界对AI的反弹中已成为主流，象征着真实性和人与人之间的联系。许多人不喜欢在广告中使用AI的核心原因不仅仅是对技术的恐惧，还在于AI生成的内容往往感觉空洞，缺少真诚的温度。2025年的成功反AI广告活动通过强调人类的存在和不完美，而不是直接反对技术，从而取得了效果。（Business Insider） **快照：** 2025年最有效的反AI营销强调人与人之间的联系和真实的缺陷，而非争论工具本身。（Business Insider） - 宝丽来通过在科技中心附近设置大规模的反屏幕和反AI信息，结合无手机体验，反击屏幕疲劳问题。（Polaroid新闻稿） - Aerie继续坚持“不修图”政策，并做出“No AI”承诺，体现信任与真实。（Aerie） - 喜力的“真正的朋友”可穿戴广告，通过将AI陪伴描绘为促使人们离线互动的理由，利用社交和户外媒体快速引发文化共鸣。（LBBOnline） - 研究显示，公众对AI在广告中的应用存在真实担忧：许多人希望明确标识AI内容并能控制使用，AI生成的广告往往记忆度较低。（Pew Research Center；NielsenIQ） ### 现今人们为何反感AI广告 不信任和追求“感受到的真实性”驱使对AI的怀疑。消费者希望广告能清楚区分AI生成与否，这一点至关重要，因为广告本身作为信任的快捷通道——任何虚假的内容都会引发反感。Pew研究发现，50%的美国成年人对AI的增长感到担忧多于兴奋，76%的人强调了解内容是否由AI生成的重要性。NielsenIQ指出，尽管AI广告质量很高，但其激发的记忆反应较弱。CivicScience的调查显示，使用AI广告的品牌，其消费者购买意愿降低了36%。（Pew Research Center；NielsenIQ；CivicScience） ### 为什么人们如今反感AI广告 对AI的怀疑主要源于不信任和对“真实体验”的渴望。受众希望有明确的标志显示内容是由AI还是人工创作，这很关键，因为广告作为信任的桥梁——任何造假的内容都可能引起反感。Pew研究显示，50%的美国成年人对AI的未来持担忧态度，偏于担心而非期待，而76%的受访者认为知道内容是否由AI生成很重要。NielsenIQ观察到，AI广告尽管质量高，但记忆效果较差。CivicScience发现，36%的受访者更不愿在看到AI广告的品牌购买商品。（Pew Research Center；NielsenIQ；CivicScience） ### 1) 宝丽来：为模拟生活而拍照 宝丽来通过在苹果和谷歌办公室附近投放大规模户外广告，突出模拟胶片照片，批评屏幕和AI，坚决反对数字过载。无手机漫步体验延续了这场运动，将“下线”变为具体行动。这一策略的优势在于提供超越算法的实体、感官证据。（Polaroid新闻稿） ### 2) Aerie：不修图。不用AI。百分百真实 Aerie自2014年起坚持不修图政策，并承诺不使用AI生成的人体或人物形象，强化其“真实人格”身份。这一系列广告大幅提升了互动率，证明将信任视为产品核心特性获得关注的效果。（Aerie；Business Insider） ### 3) 喜力：真正的朋友不是人工的 喜力并未 outright 抵制AI，而是通过瓶盖开瓶器项链等幽默手法，将AI陪伴描绘为劣于离线以啤酒共度时光的朋友。结合真实社会瞬间，激发文化分享，借此反弹AI的浪潮，强调真正的联系。（LBBOnline；Business Insider） ### 4) Spotify Wrapped 2025：人性复苏 Spotify在保留算法根基的同时，将Wrapped 2025注入人性化情感，用“视觉混音带”美学打动受众。实体装置使广告更贴近耳朵之外的真实体验，回应2024年Wrapped中关于AI使用的批评。（Spotify新闻稿；MediaPost） ### 5) DC漫画：反AI承诺作为品牌保护 DC漫画明确拒绝AI生成的故事和艺术，以维护粉丝的信任和创作真实性。CEO Jim Lee的“现在不，永远不”表态体现对人类创作的坚守，也呼应了日益增长的AI怀疑潮流。（The Verge） ### 6) Pluribus：“由人类创造”象征品质 “这部作品由人类制作”的说法逐渐流行类似“手工制作”或“小批量”标签，代表真实的创造力。这一含蓄而强大的信息暗示人们reject AI内容，是不进行直接对抗的同时加强“人类创作”作为价值叙事的工具。（Business Insider） ### 顶级反AI广告的共同特征 这些广告不直接抗议AI，而是通过传达“真实联系、工艺和无瑕疵的真实性”来舒缓公众焦虑。它们大量依赖触感丰富的实体体验——如胶片照、未修图的身体、街头广告和现场活动——并采用清晰自信的表达方式。比起模糊的真实性声明，“人类制造”的证明更有说服力，而物理瞬间则作为建立信任的加速器。（Business Insider） ### 常见问答亮点 - **反AI营销≠反技术：** 它更关注保护人类元素，特别是在真实性最为重要的领域。 - **反AI vs
深度造假技术的进展：对视频真实性的影响
深度伪造技术近年来迅速发展，在制造高度逼真的伪造视频方面取得了显著的提升。这些视频可以令人信服地展现个人说过或做过其实从未说过或做过的事情，使得观众越来越难以区分真实的影像与人工篡改的内容。这一进步带来了多重行业的机遇与挑战。在娱乐行业，深度伪造技术被用于制作特效，数字复活著名演员，以及在电影与视频游戏中提供沉浸式体验。它使创作者能够无缝整合数字角色，修改场景，从而扩展叙事的可能性，而无需昂贵的重拍或大量的实景效果。同样，在教育领域，深度伪造显示出在历史重现或个性化学习资料中的应用潜力，以创新的方式吸引学生。 尽管这些用途具有积极意义，深度伪造技术的兴起也引发了关于可能滥用的严重担忧。主要风险之一是虚假信息的传播。深度伪造可以被利用来制作假新闻视频，误导公众、操纵观点、损害声誉。这在政治语境中特别令人担忧，篡改的内容可能被用来影响选举、传播宣传或煽动社会动荡。深度伪造破坏对真实媒体的信任，威胁到民主进程和社会稳定。 全球专家强调迫切需要采取措施应对深度伪造带来的负面影响。开发先进的检测工具，能够自动识别和标记伪造视频，被视为一项关键任务。这些工具通常利用人工智能和机器学习技术，检测视频中不易被察觉的不一致之处。此外，提升公众对深度伪造存在与风险的认识，对于培养媒体素养与鼓励批判性评估视频内容至关重要。 在伦理方面，人们越来越呼吁制定完善的指南和法规，规范深度伪造媒体的制作与传播。此类框架旨在平衡技术的创新潜力与防止滥用的措施，包括对恶意使用的法律惩罚、对合成内容的明确标识要求，以及在使用个人肖像时确保获得同意的标准。 深度伪造技术的快速发展，彰显了数字创新与社会影响之间的动态互动。随着技术的不断成熟，技术专家、政策制定者、教育工作者与媒体行业之间的合作将变得尤为重要。共同努力可以在发挥深度伪造技术优势的同时，最大限度减少其风险，确保其成为推动积极进步的工具，而非误导的手段。 总之，深度伪造技术既带来丰富的机遇，也伴随着诸多挑战。它在创意和教育领域展现出令人振奋的前景，但其在虚假信息和政治操控中的潜在威胁亦不容忽视。建立有效的检测系统、制定伦理标准以及推动公众教育，是应对这些问题的关键措施。通过主动采取这些措施，社会可以更有韧性、更诚信地走过深度伪造的时代。
微软首席执行官萨蒂亚·纳德拉强调人工智能的整合，但协作助手的采用率仍然很低
在CEOSatya Nadella的远见领导下，微软正加快其在人工智能创新方面的投入。一份由Business Insider独家获取的内部备忘录显示，Nadella正敦促公司高层管理人员和团队加快工作步伐，采用更精简的策略。这一举措旨在优化运营流程，集中领导控制，标志着微软公司战略的重大转变。 Throughout his tenure, Satya Nadella has championed AI adoption and advancement as a crucial component of Microsoft’s growth and future direction
从搜索到发现：人工智能如何重新绘制每个品牌的竞争格局
你现在可以向一个大型语言模型（LLM）提出极其具体的问题——比如询问在特定购物半径内的足弓支撑——并获得清晰、丰富上下文的答案，例如：“以下是符合你条件的三个附近选项。评分最高的一个40分钟后可取货。”这种增强的互动改善了用户体验，无需增加复杂性，重塑了消费者行为、期待以及营销人员如何提升品牌曝光度的方式。它标志着数字营销的根本转变，引领一种新的可见性经济，要求采用更先进的成功衡量标准。 **可见性成为新的关键绩效指标（KPIs）** 传统上，SEO的成功以在谷歌首页排名为衡量标准。在AI时代，成功意味着成为答案的一部分——在AI系统回应时被准确引用或提及。这是数字存在价值观的结构性变化；企业必须将AI可见性视为与声誉和市场份额同等重要的品牌资产。广告也反映出这一转变，美国广告商预计到2029年将在AI驱动的搜索投放上年支出超过250亿美元，占搜索预算的近14%。 认识到如何衡量可见性仅是第一步。为了捕捉到它，品牌必须明白，产品发现正围绕两种不同的搜索体验重构，这两种体验塑造用户互动： **两种搜索体验，两个优化模型** 如今的搜索环境既有传统搜索，也有AI驱动的搜索，各自满足不同的用户需求。传统搜索偏向导航，引导用户浏览网页列表；而AI驱动的搜索则更具对话性和咨询性，能进行多步骤的研究、理解上下文，以及将多源数据整合为一个回答。营销人员必须相应优化：SEO关注关键词，而AI发现则需要即时优化。 这种变化是可量化的。根据Semrush的AI可见性指数，2025年8月至10月期间，ChatGPT引用的不同来源增加了近80%，谷歌AI模式增长了13%，ChatGPT的品牌提及增加了12%。为了保持可见性，品牌应优先考虑高流量、高影响力的提示词，结合体量和相关性，因为AI发现像传统SEO一样奖励上下文、权威性和精准度。 随着AI搜索和传统搜索的演变，它们的边界变得模糊。那些为两者都进行优化的品牌，将在这些模型融合成统一的发现界面时占据有利位置。 **迎接AI+传统搜索融合的准备** 不久，搜索结果将结合对话式答案、地图、评论和交易链接——形成结构与对话的结合体。企业的关注点将转向两个关键指标：传统流量，以及衡量品牌在AI生成内容中出现频率和准确性的“AI可见性”新指标。 但仅有可见性还不够。下一场战场是内容质量。品牌必须创造既能引起人类共鸣，又能被AI机器人理解的内容——自然易读、智能排名，并富含丰富的上下文信号。网站需要为两者无缝工作，重新设计比如结帐和导航等环节，适应自动化、机器驱动的交互方式，考虑到如短信验证这类功能可能阻挡机器人。 归根结底，真正的变化在于经济层面：AI搜索的融合正在重定义数字经济中的价值创造、衡量和获取方式。 **AI发现与搜索新经济学** 这种SEO和AI可见性相结合的趋势代表着深刻的转变——一个将信息的准确性、可信度和商业成果融为一体的新的发现层。五年内，“搜索引擎”和“AI助手”的界限将逐渐模糊，被Google和OpenAI等公司控制内容的智能系统取代，影响人们的视野、信任和购买。 虽然系统仍在发展，但机遇依然存在。AI搜索并非只有巨头公司能把握；它重新设置了竞争的格局。较小的品牌可以通过精准、可信和符合上下文的内容快速崛起，而大型企业则需要在规模上重新获得敏捷性和权威性。在传统SEO中，胜者通常占据优势；在AI发现中，相关性才是真正的胜利。 那些有效衡量和管理在这一新生态系统中的可见性企业，将引领未来数字竞争的方向。 *注：此处表达的观点仅代表作者立场，不一定反映《财富》杂志的看法。*
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