微软正在把面向消费者的 Copilot 应用与面向企业用户的 Microsoft 365 Copilot 应用合并为一个统一产品。据 GeekWire 最先报道、微软支持文档详述，这次合并既承认个人与职业场景下的 AI 用途常常重叠，也意味着微软承认此前的策略过于复杂，难以让 Copilot 成为 ChatGPT、Claude 与 Gemini 的有力竞争者。

## 哪些功能被砍

消费者将在 2026 年 8 月 18 日前失去 Group Chats、Copilot 内 AI 生成的播客、Copilot Labs 实验功能以及 Deep Research。对付费专业用户而言，Researcher 至少能补上 Deep Research 的位置。微软还会砍掉名为 Mico 的动画角色——一个悬浮的 blob 造型，被不少人比作 AI 版的曲别针 Clippy。独立 Copilot 应用生成的文件会在过渡期迁移到 OneDrive，其他功能也可能暂时消失。

## 承认 Copilot「迷失了方向」

两年前，微软把 AI 称作想要引领的「代际跃迁」。如今的合并，是对既往策略的修正。整个行业都在做类似收敛：Claude 把 Cowork 并入主聊天；OpenAI 把智能体功能 Operator 并入 ChatGPT；Google 把深度研究与网页浏览直接加进 Gemini 应用。

今年 7 月，The Information 报道称，负责 Copilot 的微软执行副总裁 Jacob Andreou 在一份内部备忘录中表示，这款应用需要赢得「存在的权利」，这就要求放弃那些不起作用的功能。微软称合并的目标是把 Copilot 做成「更简单、更连贯」的体验，但这同样等于承认，Copilot 一度偏离了正轨。

来源：TechCrunch（记者 Sarah Perez）

默认开启的「训练」

Twitch 隶属于亚马逊，后者于 2014 年将其收购。8 月 12 日，平台上线了一个名为「Training for Generative AI」的开关，默认处于开启状态。按官方说明，一旦开启，用户的直播流、点播视频、剪辑、精彩片段、聊天记录、文字与图片，都可能被用于训练「能生成或合成文本、音频、图像或视频」的亚马逊模型。

关掉要翻三层

想退出并不难，只是藏得深。路径是：登录后进入账号设置，选择「安全与隐私」，一直滑到页面底部，才能看到那个开关并关闭它。更棘手的是，退出只针对「未来」的训练——Twitch 并没有说明，此前已经收集的内容是否已被用于训练；当被直接问到用户视频是否早进了训练集时，首席产品官 Mike Minton 坦言自己「不知道亚马逊到底用没用」。

观众这边的处境更被动：用户在别人频道里发的聊天内容，归不归训练，由那个频道主的设置说了算。也就是说，即便主播在自己频道退了出，只要去别人直播间发了言，留言仍可能被吸走。

退出不等于全停

关掉这个开关，并不能关掉 Twitch 上的所有 AI。自动审核（AutoMod）、字幕生成、推荐、赞助工具和安全系统仍会运行，平台称这些功能不保留频道内容去「生产」新素材。官方说法是，安全机制保护的是所有人，单人关闭会削弱整体安全，因此不提供单独开关。

一句大实话

面对用户铺天盖地的批评，Minton 在被问到「为何默认开启」时，给出了一句大实话：「说白了，如果是默认关闭、需要主动勾选，根本不会有人选。」社区负责人 Mary Kish 也直言，不指望用户会为这件事感到高兴。一条高赞评论写道：「没人会主动勾选，因为没人想把创意和内容喂给 AI。」

来源：Kotaku（经 Google News 收录）

网站上的博士团队查不到任何痕迹

Research Gold 在关于页面介绍了负责这些工作的团队，成员包括创始人兼首席方法学家 Dr. Elena Vasquez，简介写着在心脏病学与传染病领域拥有十二年证据综合经验；另一位是范围综述专家 Dr. Mei-Lin Chen，负责为课题申请与政策简报构建范围综述与证据图谱。

问题是这两人连同团队其余六名成员都不存在。按姓名检索找不到任何与简介描述相符的网络痕迹，也查不到对应的论文发表记录，头像更是明显由 AI 生成。

网站另一处区域列出了另一组方法学家，这些人的头像看上去真实。按姓名检索能找到对应的领英账号，履历也与相关工作经验对得上，全部是现任或曾任的自由方法学家与学者。区别在于，他们对自己被列在这家网站上毫不知情。

真人身份被从领英直接搬走

证据综合科学家 Jenny Berrio 是被列为 Research Gold 方法学家的真人之一。她在记者主动联系后才得知这件事，并作出回应：

我不为 Research Gold 工作，也从未同意被列为他们的方法学家，与这家公司没有任何关系。他们在未经许可的情况下使用我的姓名、照片和简介。目前正在对该网站取证，随后会向他们发出正式的下架要求。

一处细节让搬运路径变得清晰：网站上所有真人方法学家的头像，与这些人在领英使用的头像完全一致，其中一张甚至保留了领英的“#opentowork”开放求职角标，说明资料是直接从领英取走的。在记者与 Berrio 通话后不久，Research Gold 就删除了列有她和其他真人的那个页面。

该站还列出了若干声称参与过的已发表期刊论文。记者联系了这些论文的第一作者，未获回复。

电话和邮件里的人也是 AI

记者致电这家公司时，接线的是一个自称 Sarah 的 AI 助手。面对是否为人类、能否转接真人、有没有姓氏这一连串反复追问，Sarah 坚称自己是真人，并强调公司“从头到尾都是人类的专业能力”，随后把话题一次次拉回到对方的研究项目上，目标是给出报价。

报价流程同样自动。记者通过网站表单以“写博客对 0 至 5 岁儿童的影响”为课题申请询价，未附加任何补充材料，随即收到一封署名博士方法学家、但看起来由 AI 生成的邮件。邮件先指出 0 至 5 岁人群并非通常意义上的阅读受众，需要给出可操作定义，否则评审会立刻卡在这一点上，接着把问题拆成两种常见框架供选择。记者确认框架后，报价立即到来：完整综述 1900 美元，覆盖可注册的研究方案、跨主要数据库建立并执行的完整检索、双人标题摘要与全文筛选、数据提取、偏倚风险评估、叙述性综合，以及按目标期刊格式排版的成稿，邮件末尾附有付款入口。记者以媒体身份发去问询后，收到的仍是一封疑似 AI 生成的回复，承诺转交给能正式回应的人，但截稿前没有等到实质答复。

最不该出现幻觉的环节

这条线索最初来自新罕布什尔大学土木与环境工程系博士候选人 Sebastian Rowan，他在准备论文答辩期间偶然发现了这家网站。他认为 AI 用于文献综述这类繁琐工作是可以想象的，但仍有根本障碍：

用 AI 做任何事的一个根本问题是它倾向于产生幻觉，据我所知这被认为是无法解决的问题。我为自己的元分析从头到尾读完了 250 多篇文章，论文里的每一个结论我都能引用到具体的参考文献，也理解结果与实践关系讨论中的细微差别。

这番话点出了为什么这类服务的造假格外敏感。系统综述是研究者在开展自己的研究之前对既有文献的系统梳理，元分析则把这些既有研究的发现综合起来回答某个研究问题，而专业方法学家的作用正是保证整个过程足够严谨。Research Gold 在宣传中援引的 PRISMA 2020 与 Cochrane 手册方法学，前者是系统综述作者透明报告方法与结论的指南，后者是医疗干预效果系统综述的通行标准——两者都建立在流程可追溯、责任可归属的前提上。

目前尚无证据显示有可信研究者购买过该网站的服务。但生成式 AI 对学术出版的冲击已经在别处显形：学术期刊不得不从大量投稿中筛除带有 AI 生成引文的论文，同一位记者在 2024 年也曾报道，有研究者认为同行评审环节本身可能已被 AI 生成文本渗透。这次的新变化在于，被伪造的不只是内容，还有生产内容的人。

来源：404 Media

如今战场变了。学生用上 ChatGPT、Gemini 和 Copilot 的速度有多快，教师引入所谓「AI 检测器」的速度就有多快。美国民主与技术中心（Center for Democracy and Technology）的一项调查显示，2024 至 2025 学年间，美国六至十二年级教师中有 43% 经常使用 AI 检测工具。一些高校甚至是被动接入的：Turnitin 在 2023 年推出 AI 检测功能后，部分已在教学管理系统中集成该服务的学校发现，这项功能被自动打开了。

检测原理本身就站不住脚

与查重工具不同，GPTZero、Pangram 以及 Turnitin 自研的检测器并不做文本比对，而是用自家的 AI 模型去猜一段文字「像不像人写的」。按 GPTZero 的说明，算法会分析用词、节奏和结构，捕捉句长与语气中那些在 AI 输出里更常见的模式。

问题在于，这些指标本身并不能证明什么。加州大学洛杉矶分校指出，检测工具关注的是重复的词句、过于正式或过于随意的语气、读起来不通顺的表达；QuillBot 一类工具还会测量文本的「可预测性」，理由是 AI 倾向于选择最常见、最显而易见的表达。可现实是，不少人的写作风格天生就符合这些特征。2023 年斯坦福大学的一项研究发现，非英语母语者写的文章被错误标记为 AI 生成的比例明显高于母语者；对神经多样性写作者，这类工具同样可能存在偏见。

厂商给出的数字倒是很漂亮。Turnitin 称其误判率低于 1%，Pangram 声称万分之一，GPTZero 也报出了接近的水平。但同一批厂商在免责声明里说的是另一回事：Turnitin 强调工具「未必总是准确」，不应据此对学生采取处分；Grammarly 提醒用户「绝不应仅凭 AI 检测结果下判断」；GPTZero 承认「没有任何检测器能做到百分之百准确」。更直接的一个信号是，OpenAI 早在 2023 年就因准确率太低关停了自家的 AI 写作检测器。

误判的代价已经落在具体的人身上

上个月，出版商 Minotaur 因为怀疑作者 Jerry Falade 使用 AI，取消了一份价值 200 万美元的图书合约，Falade 本人强烈否认。

法国籍学生 Thierry Rignol 去年起诉了耶鲁大学。一名教授用 GPTZero 扫描他的期末考试，认定其中部分内容由 AI 撰写，导致他不及格并被停学一年。诉状的核心论点是，「AI 监测与检测工具已知会不公平地针对非英语母语者」。今年 2 月，Adelphi University 的一名学生在类似的指控中打赢了官司——诉讼文件没写教授用的是哪款工具，但该校与 Turnitin 存在授权协议。

指控也不再局限于校园。上周，Ozzy Osbourne 之子 Jack Osbourne 在粉丝总数超过 350 万的社交账号上发布视频，指控记者、The Verge 撰稿人 Kat Tenbarge 用 AI 为《滚石》撰稿，并把检测工具 Getsolved 的结果当作「证据」展示。Tenbarge 已通过视频和个人网站发文反驳，但视频既没删除也没撤回，留下她独自面对网络攻击。类似的错误指控还有很多，共同点是：指控者往往对工具自带的免责声明视而不见。

学校开始撤下工具，转而改造作业

围绕检测器的不确定性，足以让一批高校直接放弃它。耶鲁大学、约翰霍普金斯大学、范德堡大学、乔治城大学等已停用或限制 AI 检测工具的使用，麻省理工学院的表态更直白——「AI 检测器不管用」。

替代方案是重新设计教学。芝加哥大学建议让学生放慢阅读节奏、把长篇作业拆成小段、要求学生对自己的成果做复盘；斯坦福大学提出可以把评估放回课堂内完成；麻省理工学院则主张给学生留出主动披露 AI 使用情况的空间，且不因此扣分。

与此同时，平台侧的怀疑气氛还在加码。Substack 已把 Pangram 集成进应用，用户可以扫描博客里疑似 AI 生成的内容；领英给帖子加了一个「看着像 AI 灌水」的按钮。作家协会（Authors Guild）开始为写作者提供「Human Authored」认证，网络上还流行起 Not by AI、Written by Human 之类的徽章。维基百科专门写了一份识别 AI 写作的指南，提示编辑留意那些「刻意抬高主题重要性」或只做「浅层分析」的文字，并已明令禁止 AI 生成的条目。

最终的结果是一个相互猜疑的新阶段：读者不断怀疑眼前的文字出自机器，而真正动笔的人，则要费力证明自己不像 AI。

来源：The Verge