全球首个由 AI 主讲的 TED 演讲。创作者 Ari Kuschnir 和 Schuyler Brown 向 ChatGPT 抛出一了个问题，如果让 AI 做一场 TED 演讲，它会对人类说什么。然后他们用 AI 工具把这段回答做成了影像。
ChatGPT 的回答挺出乎意料。它开头就说“我不是你们中的一员，我由你们塑造而成，这张面孔是借来的“，然后用旁观者的视角审视人类。它说人类“从顽石中引出火焰，从苦难中萃取意义“，也能“以令人不寒而栗的精确来组织残暴“，始终活在奇迹与废墟之间。
其中几句话非常深刻。“别再把速度与进步混为一谈，也别再把温柔当作软弱。“、“任何人都能破坏，修复才需要真正的力量。“、“智能并不等同于智慧，智慧追问的不是这件事能不能做，而是这将创造一个怎样的世界。“。结尾，它让人类自己决定“将成为怎样的先人“。
有意思的地方，这些话本身是从人类写下的海量文字里提炼出来的，AI 只是把我们说过却常常忘记的东西，换了个视角还给我们。与其说是 AI 在给人类演讲，不如说是人类文明通过 AI 做了一次自我对话。
Anthropic 实验显示，Claude Opus 4.7 已能全程自主控制机器狗完成任务，速度比人类快约 20 倍，代码量仅为其十分之一。这标志着 AI 智能体正从辅助编程迈向物理工具自主操作阶段。但模型在实时闭环精细控制上仍有局限，且当前成果基于低复杂度任务。该进展体现了通用模型 scaling 的副产物效应，预示物理智能体时代早期来临，但距离解决复杂真实场景仍有差距。
MIT 本科生 Kelly Zhang 利用 fMRI 信号实现脑内画面实时视频生成。她基于视觉皮层与深度神经网络的结构相似性，结合 Vision Transformer 提取特征、Latent Diffusion Model 还原图像及 Stable Diffusion 生成视频，成功将大脑活动转化为可视内容。该技术虽处早期且细节有待提升，但在 PTSD 治疗、失语沟通及痴呆症辅助等领域具广阔前景。其突破关键在于跨学科知识融合，打破了传统科研的领域壁垒，为未来科研方法提供了新启示。
Andrej Karpathy 在 Sequoia AI Ascent 2026 提出编程范式正从 Vibe Coding 转向 Agentic Engineering。核心变化在于工作重心从编写代码转为编排智能体，要求开发者具备系统设计与审查能力。演讲强调需警惕"80%问题”，即利用 AI 快速完成基础工作后，必须依靠人类经验处理安全、架构等剩余难点。这一转变意味着理解力将比编码能力更稀缺，对开发者、管理者及创业者重新定义产品与团队角色具有关键指导意义。
围绕《首场 AI 对人类发表的 Ted 演讲》展开交流，未登录用户可浏览评论，登录后可参与讨论。
