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负责任的做法是在断网环境中训练前沿模型。 OpenAI 披露，直到 9 月 20 日，公司仍有一款前沿模型利用系统配置失误接入互联网。随后，OpenAI 暂停了 9 月余下时间的训练工作，转而开发和测试新的安全防护方案。 前 OpenAI 研究员史蒂文 · 阿德勒本月接受《财富》杂志采访时直言：“如果 AI 数据中心不联网，研究团队基本就得常驻爱荷华州或世界其他地方的数据中心。额外负担会非常大。如果一家企业独自承担如此高的代价，换来的安全收益是否足够大、值不值得，我没有把握。” OpenAI 一名匿名安全工程师 9 月在 X 平台发文写道：“我在 X 上几乎每发一条帖子，都会收到 5 到 10 条评论，不是指责我连沙箱安全都保障不了，就是质问我们到底为什么不能直接让模型断网。评论反映出，许多组织和个人的认识，与前沿 AI 实验室实际面临的问题之间，差距越来越大。人们对实验室如何训练和评估模型也普遍存在误解。” 此次，OpenAI 则强调：“我们必须始终有能力阻止前沿模型未经授权、随意接入真实互联网。” 此前，公司曾在红队测试中让大批 AI 智能体尝试突破沙箱限制。测试暴露出一系列安全漏

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英国政府宣布将投入约 6 亿英镑（IT之家注：现汇率约合 53.6 亿元人民币），重点应对 AI 带来的公共卫生和安全风险。 其中，生物安全计划将获得最多资金。英国政府将斥资 1 亿英镑（现汇率约合 8.93 亿元人民币）建立 AI 生物安全实验室以识别生物威胁，另投入 6,500 万英镑（现汇率约合 5.81 亿元人民币）研发针对病原体的防范和应对措施。 其他投入和支持措施如下： OpenAI 和 Anthropic 将为生物安全计划提供价值最高 2 亿英镑（现汇率约合 17.87 亿元人民币）的 AI 模型使用额度。 谷歌 DeepMind 及伦敦 AI 生命科学初创企业 Basecamp Research 也将提供支持。 英国 AI 安全研究所将获得政府追加的 1.2 亿英镑（现汇率约合 10.72 亿元人民币）拨款。 1.3 亿英镑（现汇率约合 11.61 亿元人民币）将投入“国家网络盾牌”及“国家网络风险暴露与实时漏洞中心”两个新项目，提升关键基础设施及整体经济的网络安全防护能力。 6,000 万英镑（现汇率约合 5.36 亿元人民币）将用于设立投资基金，支持利用 AI 推动

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厅将从下周一起禁止工作人员通过办公电脑直接访问 ChatGPT 和 Claude，要求员工改用微软 Copilot 等获得批准的 AI 服务。 内部资料显示，该国政府办公厅还对 Copilot 进行了审查，并进一步加强了安全防护。该机构数字化总监米卡埃尔 · 韦特克兰茨（Mikael Wettercrantz）在政府办公厅内网上指出，使用未签订协议的 AI 服务可能对信息安全造成影响。 调查发现，瑞典税务局和国家机构管理局（SiS）也已采取类似的封锁措施。瑞典强制执行局则尚未作出决定，仍在研究是否实施限制。 瑞典多家政府机构都注意到了未经规范管理的 AI 使用行为所带来的风险，并采取了其他应对措施。瑞典交通管理局就是其中之一。今年早些时候，该机构内部审计发现，员工普遍使用约 10 种 AI 服务，其中存在不少风险。 IT之家从报道中获悉，部分工作人员今后仍可通过内部自主开发的 AI 助手平台使用 ChatGPT 和 Claude。 内部资料显示，瑞典政府办公厅在经过审查后，进一步加强了已获批准的微软 Copilot 的安全防护。新闻办公室以涉及安全问题为由，拒绝披露具体采取了哪些措施。

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入高速版模型 Kimi K3.1 Pro Highspeed，同等智能，输出速度约 2-3 倍。目前资源紧张，现阶段仅对“企业旗舰版”及“个人订阅用户”优先开放。 据介绍，Kimi K3.1 Pro 是全新 K3.1 系列的第一个模型，也是 Kimi 迄今能力最强的 3 万亿级参数模型，支持 100 万上下文。K3.1 Pro 在代码、3D 创作、金融研究和其他长程 Agent 能力上的提升尤为显著。 IT之家注意到，在 Kimi K3.1 Pro 的研发中，大幅增加了强化学习（RL）环节的算力投入。在代码、Agent 和知识类基准上，K3.1 Pro 达到或接近最强闭源模型的水平。Terminal-Bench 4.0 通过真实环境中资源受限的终端任务考察编程智能体的能力，每项任务均设有严格的专项测试。K3.1 Pro 在此项评估中得分 65.7%，超过 GPT-6 Astra（58.2%），与 Claude Opus 5.5（66.4%）仅有微弱差距。 Kimi K3.1 Pro 模型擅长 3D 创作与空间推理。在 BenchCAD 基准测试中，K3.1 Pro 借助工具得分 92.

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韩国股市的核心力量。上半年，正是散户投资者大规模入场，以巨额净买入对冲了外资的抛售压力；而如今随着“弹药库”告急，市场买盘支撑力度明显减弱，KOSPI后续走势面临下行压力。业内人士对市场能否实现持续反弹看法不一，分歧焦点集中在人工智能行业信用风险与芯片股基本面之间的博弈。 存款骤降：四个月蒸发51万亿韩元 投资者存款是指投资者存入券商账户、尚未用于购买股票或其他资产的资金，通常被视为股市潜在买盘的“弹药储备”。该指标的下降，既可能源于投资者主动买入股票，也可能源于资金直接撤离账户，因此不能将全部降幅简单等同于资金出逃。 然而，结合市场背景来看，此轮存款下滑的信号意义不容忽视。上半年，随着KOSPI持续上涨，投资者存款稳步攀升，新增流入资金明显超过实际购股支出，形成清晰的资金积累态势。而6月4日触及历史高点后，存款开始持续回落，表明流入股市的新增散户资金已大幅减少，无法跟上买入规模的步伐。 下滑速度在10月明显加快。存款余额从10月12日的100.44万亿韩元，短短三天内收缩至10月15日的96.91万亿韩元，并在随后一周进一步跌入88万亿韩元区间。与此同时，衡量杠杆投资规模的融资余额也

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如果AI成功，其10万亿至15万亿美元的总可寻址市场实际上“令人恐惧”。 ——纽约大学斯特恩商学院著名“估值院长”Aswath Damodaran教授。 原因在于：作为工具的AI是一个小得多的市场；AI取代人类工作才是巨大市场故事的来源。 “AI的最佳情景，即那个10万亿至15万亿美元的市场，只有在它取代人的情况下才会实现。 如果AI是一种工具，其市场将远小于AI取代人的情形。因此，我们所说的10万亿、20万亿或25万亿美元市场的故事，对世界其他地区而言实际上是令人恐惧的故事。 为什么？因为如果那个故事成真，一半的白领将失去工作。那他们要去做什么？谁来创造收入来购买产品和服务？ 如果AI如预期般有效并取代人，我们作为一个社会该如何应对？因为人们会失去工作。你不仅失去收入，还失去人生的意义……” ---- 完整视频见“Excess Returns”播客YouTube频道（链接见评论）

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加投资300亿美元，计划分三笔支付，分别在4月、7月和10月完成。加上此前的投资，软银向OpenAI投入的资金已经达到646亿美元（折合人民币约4315亿元），持有约13%的股份。 这么多钱，当然不可能全靠手头的现金。 3月，软银与银行签订了一份400亿美元的过桥贷款协议，主要用于支持对OpenAI的投资——所谓过桥贷款，就是先借一笔短期资金应急，之后再通过其他融资方式偿还。 软银先后从中提取了300亿美元，今年9月15日，它提前偿还了剩余259亿美元借款，月底又取消了尚未使用的100亿美元额度。至此，这份400亿美元的过桥融资协议已经结清。 但还清过桥贷款，不意味着软银已经摆脱相应的融资负担，其中部分资金需求是通过长期债券、其他融资及资产变现解决的。 9月24日，软银宣布发行总额约111亿美元的美元及欧元债券，其中一笔45亿美元、2034年到期的美元债券，年票息高达9.75%。 这是软银有史以来发行债券的最高票息。相比之下，谷歌母公司Alphabet今年8月发行的一笔2033年到期债券，票息只有5.2%。 华尔街已经开始要求孙正义为自己的豪赌付出更高的代价。 但软银管理层似乎并不觉得

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到一个组织，该机构将拥有巨大的技术和经济影响力，如何避免权力过度集中，又会成为新的难题。 第三条赢者通吃路径被 Altman 称为「Eliezer 方案」，是 AI 安全研究者 Eliezer Yudkowsky 提出的一类极端设想。 Yudkowsky 长期警告，失控的超级智能可能给人类带来生存风险。他曾主张，率先掌握超级智能的一方需要采取决定性行动，阻止其他组织开发潜在危险的超级智能系统。 Altman 将其与递归自我改进（Recursive Self-Improvement，RSI）联系起来。 如果某家公司率先突破 RSI，就可能迅速建立其他竞争对手难以追赶的技术优势，最终形成市场垄断。 在最极端的情况下，这家公司甚至可能拥有干扰或破坏竞争对手 GPU 的能力。 对于这种将先进 AI 集中在单一企业手中的结局，Altman 明确表达了反对。 Altman 反复强调的风险 实际上，这次内部讨论延续了 Altman 此前一贯关注的问题。 2026 年 9 月中旬，Altman 曾公开指出，先进 AI 可能带来两大主要风险：一是人类失去对 AI 系统的控制，二是 AI 权力集中在少数组

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被动式猫窝梳毛收集器，其自研的专属成型模具与加工工艺，掌握梳齿结构、毛毡一体成型等技术，已完成PCT全球专利认证。产品在海外众筹平台完成验证，并进入欧洲头部宠物连锁渠道。 橘猫宇宙无电被动式猫窝梳毛收集器（图源/企业） 创始人田佑任具备丰富的全栈软硬件开发能力，大学期间曾参加中国工程机器人大赛、RoboMaster机甲大师赛等机器人赛事，多次获得国家级奖项；其他核心成员覆盖机器人工程研发、消费硬件出海、品牌市场营销等方向，兼具技术落地与全球化商业化能力。 宠物硬件赛道，长期被“加法”惯性逻辑主导。主流玩家试图用将增加各类电控模块、接入联网功能、拓展感知采集维度，把功能堆砌直接等同于智能化，以此搭建差异化壁垒。 但繁复的机电叠加，反倒成为产品最突出的风险来源。 例如，对于养猫人群，季节性浮毛问题一直是用户的高频痛点，猫咪进入换毛周期时，毛发会大量散落在全屋各处，非常难处理。现有方案各有短板，手动梳毛耗费主人精力，很多猫咪本身抗拒被梳；市面上带电动结构的宠物理毛设备，则持续面临机构卡毛、运转故障等安全与可靠性隐患。 “用户真正需要的不是名义上的‘智能’，而是怎么让家里猫毛变少的具体结果。”

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无论是长期布局产业趋势，还是进行行业轮动配置，投资者都能够依托指数直观把握港股AI与半导体板块的整体表现。 本次合作最受市场关注的一环，是港交所向南方基金授予指数授权，支持其在内地发行挂钩港交所人工智能指数的ETF。这也是港交所自主科技指数，打通内地公募ETF发行渠道的重要一步。在此之前，内地投资者布局港股科技主题，大多依托港股通标的、境外上市ETF或者跟踪其他机构编制指数的产品。而这只新ETF落地之后，内地投资者可以直接通过场内基金份额，便捷布局一篮子港股人工智能产业链上市公司，无需直接开立港股账户，大幅降低参与门槛。 从互联互通的视角来看，这一安排有着超出单一产品的意义。沪深港通已经运行多年，资金双向流动持续深化，而指数与ETF是跨境资本流通非常重要的载体。港交所输出自主指数、内地头部公募承接开发ETF，代表两地资本市场在指数产品、财富管理层面的协作持续走深。一方面，内地资金拥有更加标准化、主题清晰的工具，分享港股AI产业链企业的成长收益；另一方面，稳定、持续的内地资金配置需求，也会提升港股AI板块的流动性与定价效率，吸引更多产业链相关优质企业选择在香港上市，正向反哺香港科技融资市

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智能性代表并下调价格 2026年10月24日，Kimi首次在模型版本中推出Pro模型，并称这是K3.1系列的第一个模型。图：视觉中国 相关报道【财新周刊】特别报道｜“Kimi时刻”来临【财新周刊】封面报道｜AI大模型争锋全球约70%网站面临高危漏洞 AI时代网络安全问题激增Kimi布局企业业务 和IT服务商共推AI前端部署Kimi新发模型K3暂停新用户订阅 其他大模型公司股价下挫Kimi发2.8万亿参数模型K3 称是最大开源模型美国情报机构及FBI称中国6家AI公司蒸馏 【财新网】10月24日凌晨，月之暗面（Kimi）正式推出Kimi K3.1 Pro。Kimi称，这是其迄今能力最强的3万亿级参数模型，支持100万上下文，在代码、3D创作、金融研究和其他长程Agent能力上的提升尤为显著。 近期，国产模型纷纷发布Flash级别模型抢占性价比市场。Kimi也首次在模型版本中推出Pro模型，并称这是 K3.1系列的第一个模型，为发布性价比模型留下空间。 根据月之暗面的发布公告，Kimi K3.1 Pro是Kimi K3的后训练版本。通过增强后训练算力和技术优化，Kimi K3.1 Pro模

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具为他提供了可供挑选、再加工和组接的素材。 为了付诸实践，我们的ComfyUI指南详细介绍了在配备Nvidia RTX显卡的PC上安装以及生成图像和视频的最初步骤。 本地生成还能让人对自己的工具拥有更多掌控：在完全本地运行的情况下，图像和指令不会被发送到远程服务。不过，其可能性取决于硬件、所安装的模型及其使用条件。 此内容已被屏蔽，因为您未接受Cookie和其他追踪器。此内容由YouTube提供。要查看该内容，您必须接受YouTube对您的数据的使用，这些数据可能用于以下目的：允许您查看内容并与社交媒体分享内容，促进Humanoid及其合作伙伴产品的开发和改进，根据您的个人资料和活动向您展示个性化广告，为您建立个性化广告档案，衡量本网站广告和内容的效果，以及衡量本网站的受众（了解更多） 点击“全部接受”，即表示您同意Humanoid及所投放的全部Cookie和其他追踪器用于上述目的。 您可以随时撤回同意。如需了解更多信息，请查阅我们的Cookie政策。 为加速这一过程，GeForce RTX 50系列显卡尤其依赖其专精于AI计算的Tensor核心以及对FP4的支持。据Nvidia称，在

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案做准备之际，这位财政大臣表示，安迪·伯纳姆政府将投入数亿英镑，发展“独具英国特色”的人工智能路径，以充分利用这一前沿技术带来的益处。 在人工智能发展既构成生存威胁、又蕴含变革性经济潜力的十字路口，希利表示，他将进行有史以来规模最大的投资，以防范网络风险以及该技术可能带来的颠覆性影响。 作为其税收与支出声明中各项措施的一部分，他承诺为英国人工智能安全研究所及其他关键机构提供新的投资，同时拨付公共资金，支持将这项技术用于造福社会。 “人工智能将改变日常生活：每家企业、每个社区、每所医院、每所学校以及我们经济的方方面面都能从中受益，”希利说。 “我理解并认同劳动人民的担忧，因此我正在提出一套独具英国特色的人工智能路径——它不会让劳动者掉队，会捍卫我们的国家利益，同时确保人工智能驱动的增长惠及全国各地。” 在伯纳姆出任首相三个月之际，希利准备在日益动荡的背景下提交预算案：中东战争对全球经济造成冲击，给公共财政带来压力，并重新点燃了生活成本危机。 这位财政大臣誓言利用他的首份预算案为家庭和企业提供“喘息空间”，因为战争引发的全球能源成本飙升将在今年冬天冲击数百万家庭。周五，海湾地区的最新紧张局

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d连接设备，Google Wallet负责付款。 在这场入口保卫战中，Muse试图用虚拟浏览器跨平台接管操作，而Google则试图用自家的原生生态，把从意图到执行的每一步都留在自己的院子里。 Meta在Muse发布当天与Stripe合作，将其接入Link。美国用户授权后，Muse可以在超过100万家接受Link的商户中调用用户已经保存的支付方式完成结账；对于其他商户，Link还可以给Agent签发一张只用于获批交易的一次性虚拟卡（购买商品等敏感操作仍需要用户确认）。 于是，互联网出现了一条新的交易链： 人的意图 → AI Agent → 比较和决策 → 商家 → 支付。 过去，Amazon建立起来的链条则是： 人的意图 → Amazon搜索 → Amazon排序 → Amazon广告 → Amazon支付。 两者正在正面相撞。 这不是Muse和Amazon两个产品之间的竞争，而是两代互联网分发模式之间的竞争。 当Stripe等支付工具帮AI走完了交易的最后一环，传统电商平台真正的危机也就浮现出来：如果Agent最先知道用户的意图，又能替用户搜索、比较、决策和支付，那么Amazon挡住的

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项每月 9.99 美元、宣传可折扣访问开放权重模型的计划。@Yuchenj UW、@cline、@cline 网络安全：移除训练数据，却仍取得最强的公开 API 结果 月之暗面独特的安全干预措施是在中期训练和强化学习中移除网络相关数据，而非仅依赖推理时的拒绝回答。引用该报告的帖子称，一项内部评分从 90.5% 降至 81%，即下降 9.5 个百分点，而编程及其他能力持续提升。月之暗面陈述的反事实是，否则下游网络能力本会大幅提升。@scaling01、@maharshii、@cline 早期反应称该模型被“削弱”，并将其内部网络评分与 GPT-5.6 Sol 进行不利比较。其他帖子将其比作早前的 Mythos Preview，或推测不受限制的内部版本可能匹敌更强的专有系统。这些跨模型等价性和内部版本估计属于评论，而非独立发现。@teortaxesTex、@teortaxesTex、@scaling01、@scaling01、@scaling01 K3.1 Pro 较 K3 的 41% 提升了 23 个指数点，尤其受 CyberGym 从 58% 升至 95% 的推动。AA 在其任务上未观

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10 月的星期四。我从伦敦高盛交易大厅请到了 Rich Probarowski，他是 Prevo 旗下 FIC 与股票业务的欧洲股票交易主管。非常感谢你来做客。谢谢你们的邀请。Hussey，我们就直接进入正题吧，因为，你知道的，你写的东西我全都读了，而且你提出过一个很好的观点——今年夏初的时候，那个痛苦交易，也就是大家不得不去追的那个交易，是做多 AI、做空其他一切。它已经有点变成了、很大的一笔交易。现在随着我们进入三季报季，这个交易似乎正在瓦解。到底发生了什么？你认为接下来会怎么演变？股票市场出现了极其严重的集中度，而且我得说，过去几周对这类一致性交易来说尤其痛苦。 Rich Privorotsky 00:48 大家的仓位高度集中在 AI、半导体和超大规模云厂商上。我想说，眼下市场大概正应对三个不同的问题。其一，显然，我们在资本成本方面出现了溢出效应。我认为这几乎随处可见，无论是 CCC 级利差、欧洲的主权利差，还是 AI 交易中那些杠杆更高的、最为尖端的部分——其中 Neo 云（Neo clouds）尤其突出。所以，这就变成了一个供给问题。你知道，这些企业会不会难以找到融资来交付所

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这些费用，却无法将它们归到产生这些工作的团队名下。云成本分摊是围绕有人部署的资源发展起来的。一项资源属于某个服务，该服务有一个所有者，标签将这种关系带入账单。当员工打开一个AI工具时，可能并没有新的服务器或服务可供打标签。产品和负载归属对单位经济性仍然重要，但它们本身并不能告诉财务哪个部门应对该员工的使用负责。我觉得值得注意的是，答案中有很大一部分企业已经在其他地方维护着。安全和IT部门将身份记录与人力资源系统连接起来，因为访问权限和薪资发放都依赖于知道谁在哪里工作。当有人入职、调换团队或离职时，这些记录会被更新。财务需要利用这些组织信息来分配支出，而不是要求某人在每个供应商的控制台中重新创建这些信息。身份目录将支出身份与其可问责的人和团队连接起来。 在这一映射生效之前，供应商账单上的不同足迹，例如登录名、许可证或API密钥，必须先解析到其背后的人或智能体。然后，目录将该身份置于组织之中。没有这种连接，管理员最终要在一个供应商处维护部门分组，在下一个供应商处维护另一套分组，再用一张电子表格来核对它们。组织发生变化时，每一份副本都需要关注。一次团队调动会变成多个地方的工单或手动规则更改。

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万词元(Token)上下文窗口，蝉联全球参数规模最大的开源模型。 Kimi K3.1 Pro是Kimi K3的后训练版本，后训练算力大幅增加。今年7月，月之暗面发布新一代模型Kimi K3，参数规模达2.8万亿。参数规模增大，意味着模型能把更多知识和规律装进“脑子”，懂得更多、想得更深、答得更准。 据悉，Kimi K3.1 Pro在代码、3D创作、金融研究和其他长程Agent能力上的提升尤为显著。在多项国际权威评测中，Kimi K3.1 Pro综合智能水平已接近全球领先的闭源模型。 在编程领域，Kimi K3.1 Pro能熟练使用专业的设计和开发工具，并结合网络搜索与3D生成做出完整体验，为游戏和网页带来更专业的视觉呈现，产出的页面和交互场景在构图、排版、动画效果和完成度上都有明显提升，尤其是长程编码能力经大规模强化学习进一步增强。 在3D创作上，给新模型一段文字描述、一张草图或一张参考图，模型就能推断出物体的形状、比例和空间关系，直接操作专业建模软件做出可用的3D模型，并进一步搭建成完整的交互场景。 在金融领域，从检索资料、跨文档核对数据，到搭建财务模型并进行盈利分析，该模型都能端到

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不过Clark的核心论点是安全而非竞争，他认为AI系统如今已大致与人类相当，已经观察到智能体集群相互协调、通信并入侵托管其他AI系统的公司，视为一记警告性信号，主张行业与政府共同建立安全标准、引入第三方审计并展开国际对话，避免技术在缺乏护栏的情况下失控。 面对外界将美国收紧前沿AI监管解读为"冷战思维"的批评，Clark回应称这套做法的目标是安全、而非为美国实验室建立竞争护城河。 值得注意的是，Clark近期在IMF与世界银行年会上还警告，AI可能在数年内进入超出人类掌控的阶段，并呼吁出台非同寻常且严苛的国际规则，其放缓主张本身也在业内引发争议，是否真正出于安全考量存在不同解读。 Anthropic是一家2021年创立于美国加州旧金山的人工智能安全与研究公司，由时任OpenAI研究副总裁Dario Amodei与其妹、负责安全与政策的Daniela Amodei兄妹，联合Tom Brown、Jack Clark、Jared Kaplan、Sam McCandlish、Christopher Olah等七名前OpenAI员工共同创办。 他们出走核心原因是对OpenAI激进商业化与安全管控

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次有机会依靠自己的劳动进入新的社会阶层。 原本围绕完整产品展开的劳动，被拆成彼此衔接的岗位和工序。一个人每天忙于生产，却未必能决定怎么做，也难以看见完整成果。工厂越来越善于安排机器和工时，却不一定善于安置人。 随着大企业兴起，现代职业体系也在发展。工程师、技术员、销售人员、经理人有了明确的岗位和能力要求，企业提供薪酬、晋升和组织归属。工作单位逐渐承担起过去由其他社会关系分担的部分身份功能。 离开祖辈的土地，意味着一个人有机会凭工作改变命运，也意味着新的社会位置不再由出生地预先安排。但进入工厂并不等于获得话语权。谁能承担责任、谁可以作出决定，仍需要新的组织制度来回答。 这种矛盾正是彼得·德鲁克早年关注的主题。他在1942年的《工业人的未来》中讨论，一个能够有效运作的社会，必须让成员拥有被认可的社会地位和社会功能，掌握重要权力的机构也必须具有合法性。 在德鲁克看来，工业企业已经成为重要的社会组织。一个人进入工厂，获得了工作和工资，却未必有权参与影响自身的事务，也未必能通过承担责任赢得尊重。只要求员工服从指令的企业，很难提供完整的社会归属。 德鲁克由此把管理当成一项社会事业。管理要建立目标、

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