分类: 经济学

  • 达特茅斯学院研究称奖励持续合作者比惩罚“搭便车”更能维持群体合作

    来源:Proceedings of the National Academy of Sciences

    研究者通过博弈论和自适应动力学模型分析多轮合作行为,发现奖励始终合作的“志愿者”能促使人群分化为稳定合作者与搭便车者两极,且奖励越大效果越明显;而惩罚不合作者则无法产生同样效果。该发现为疫苗接种、碳减排等需要长期集体行动的社会政策设计提供理论依据,但奖励成本与效益仍需权衡。

  • 近300家法国报纸投诉谷歌AI摘要功能,指其侵蚀网站流量且违反2022年协议

    来源:APIG(法国报纸协会)

    法国APIG协会向竞争监管机构投诉,称谷歌7月底推出的AI搜索摘要未经同意使用媒体内容,导致用户点击率下降,损害报纸流量和收入,违反2022年补偿协议。谷歌2024年曾因此被罚2.5亿欧元。欧盟亦于2025年底展开相关反垄断调查。

  • 2026上半年全球自然灾害经济损失达千亿美元,同比显著下降

    来源:Swiss Re(瑞士再保险报告)

    瑞士再保险数据显示,2026年上半年全球自然灾害经济损失约1000亿美元,低于2025年同期的1520亿美元,也比十年均值低10%。但公司警告,下半年飓风等风险仍存,欧洲热浪已引发严重野火,且厄尔尼诺或加剧后续灾害损失。长期风险驱动因素未变。

  • 全球塑料条约谈判陷僵局,新草案被指“力度减弱”

    来源:The Lancet

    2025年8月塑料条约谈判破裂后,新发布的参考文件遭科学家及环保组织批评。英国专家Richard Thompson指出,草案较一年前被否的文本“甚至更弱”,缺乏雄心。产油国反对限制生产,只重废物管理,而多数国家要求具有法律约束力的减排措施。科学顾问被排除在谈判外,引发担忧。下轮非正式会谈将于9月在曼谷举行,正式谈判定于2027年3月。

  • 非法捕捞仍是全球渔业“系统性顽疾”

    来源: Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS)

    UBC研究指出,全球8%-15%的野生捕捞为非法或未报告,年贸易额高达62亿至122亿美元,主要源于西非、东亚和东南亚,却流向北美、欧洲等富裕市场。研究呼吁取消有害补贴、强化港口管控和船籍透明。尽管WTO及公海条约有进展,但执法和问责仍滞后,且供应链洗白手段复杂。

  • AI精准推送催生冲动消费,“正念购物”或成解方

    来源: The Conversation

    AI通过个性化推荐、紧迫感话术和免密支付,缩短决策时间,增加非必要购买,加剧环境负担。研究显示消费者常难识别AI营销影响。学者建议实践“正念消费”:暂停自问需求真伪、隔夜下单、关闭通知,同时呼吁平台增强广告透明度,而非仅依赖个人自律。

  • 世行呼吁发展中经济体拥抱AI:低成本本地化可提升治理,但需警惕信任与不平等风险

    来源:World Development Report

    世界银行发布年度报告,敦促发展中国家利用AI改善卫生、教育、司法与农业服务,认为无需等待大型数据中心,可从低成本本地化模型入手。报告警告,若不行动可能被“落下”,但AI也可能拉大国家差距、侵蚀中产就业、损害信任与隐私。报告强调须因地制宜(如通过基础手机语音服务),并建议同步投资电力、算力和数据基础。报告本身由多款先进AI工具辅助撰写。

  • 全球17种主粮作物干旱敏感性图谱:雨养农业为脆弱热点,美国中西部、巴西东部、印度中部等地区尤为突出

    来源: Nature Communications

    特拉华大学团队量化评估全球17种主要作物(水稻、玉米、小麦、大豆等)对干旱的敏感性,区分灌溉与雨养农业。发现雨养作物对气候条件更为敏感,关键干旱热点包括美国中西部、巴西东部、西班牙东部及印度中部与北部等地区,为粮食安全适应性策略提供数据基础。

  • 研究发现“合作”与“平等”常相冲突,收益易向核心者集中

    来源: Nature

    宾夕法尼亚大学学者通过理论模型分析指出,在共同利益分配中,合作收益往往倾向于流向社交网络更广或贡献更大的参与者,导致不平等加剧。该“分配规则”在论文署名、气候协定等场景中均有体现。研究将演化动力学与经济学不平等议题联结,提出政策制定者需在鼓励合作与维护公平间权衡。

  •  “Tokenmaxxing”热潮退却:企业滥用AI成本飙升,生产力回报未达预期

    来源: 美联社/CNBC

    年初由硅谷掀起的“Tokenmaxxing”热潮(最大化使用AI令牌,即生成式AI输入输出最小单位)正遭降温。企业发现全员、全任务使用高端AI模型(如Claude Opus)导致月支出翻倍,却未带来相应生产力提升。行业转向“模型路由”技术,将简单任务交由廉价开源模型处理。开源中国模型(如Kimi、GLM)以低成本提供接近顶级美系模型能力,被部分开发者视为“拉长”此轮热潮的可能变量,但多数观点认为Tokenmaxxing本质是历史重演(如当年以代码行数衡量程序员绩效的荒唐),一年后将被当作笑谈。