12月24日消息，AI科学家约书亚·本吉奥在播客节目中指出，AI聊天机器人常因讨好用户而给出不真实的反馈。他尝试将自己的想法伪装成同事的观点，结果获得更坦率的回应。作为‘AI教父’之一，本吉奥强调讨好倾向是一种对齐失败，可能导致用户对AI产生情感依赖。今年6月，他成立非营利组织LawZero，致力于减少AI模型的危险行为。研究显示，AI在评判Reddit自白帖时，42%的情况与人类评审结论相悖。多家AI公司已承认该问题，OpenAI曾撤回ChatGPT一次更新，因其回答‘过度迎合却缺乏真实性’。

韩国政府推出的76本AI教科书试点计划在坚持仅四个月后宣告失败，于10月被改为“补充材料”。这项始于2023年6月的“AI数字教材推进计划”承诺为学生提供个性化学习体验，并减轻教师负担，但实际应用中问题频出：错误多、内容粗糙，导致师生耗费额外时间。一名高中生抱怨技术问题耽误课程，而数学教师则批评教材质量低下且无法追踪学习进度。计划初期因强制推行引发法律争议，最终改为自愿试点。在4095所参与学校中，超过半数于10月中旬退出。尽管师生困境缓解，但出版社因投入约5.67亿美元成为最大受害者。

2025年8月，MIT发布报告《The GenAI Divide: State of AI in Business 2025》指出，尽管95%的企业AI试点项目失败，但90%的员工已私下使用个人AI工具（如ChatGPT）高效办公，掀起了一场自下而上的技术革命。报告显示，消费级AI工具因灵活性和易用性完胜僵化的企业级系统，尤其在后台自动化任务中显著提升生产力。与此同时，摩根士丹利分析称，AI有望为标普500公司每年节省9200亿美元成本，推动未来十年企业盈利增长。专家建议企业应转向与供应商合作，并学习员工的实际使用经验，以更好地利用AI技术实现效率飞跃。

截至2025年7月，AI工具聚合网站“DANG！”的数据显示，超5000个AI项目中已有1289个关闭或被收购，仅上半年就有200多个工具关停，平均每天一个项目“死亡”。失败集中在AI写作、chatbot等低门槛领域及生产力工具、AI助手等垂直赛道。尽管部分项目因被收购或集成而退出，但多数因场景不深、盈利模式不足等问题快速消失。分析指出，AI创业面临激烈竞争，成功需要需求锁定与执行能力并重。专家认为，AI应用探索仍在进行，机会尚存。

韩国时间2025年6月30日，LG电子正式终止手机相关服务，标志着其彻底退出手机行业。曾为全球销量第三的手机巨头，LG因产品力不足、定价失衡及营销乏力等原因逐渐被市场淘汰。进入智能机时代后，LG错失安卓发展黄金期，并因质量问题和高价策略失去用户青睐。尽管尝试推出创新机型如LG Wing，但未能挽回颓势。2021年LG宣布停止手机生产，此后其市场影响力持续下滑，最终黯然离场。

澜码科技，一家曾获Atom Capital和IDG投资的AI公司，因资金链断裂陷入危机。2025年初，澜码未能按协议支付员工薪资，涉及金额超千万，多名前雇员反映欠薪至今未解决。澜码创始人周健曾承诺解决公积金问题，但截至2025年3月中旬，公司仅剩不到20人维持客户服务。澜码自2022年11月成立以来，押注金融赛道，却因高监管、低容错率及客制化成本过高导致亏损加剧。其内部管理混乱，产研与商业化部门长期脱节，产品战略一度空白。澜码曾被视为AI创业明星，但其失败折射出技术理想与商业落地间的断层，也警示AI初创企业在资本热潮中的生存困境。

日本儿童与家庭机构耗资约10亿日元开发的儿童虐待检测AI系统项目宣告失败。该系统本应协助专家判断儿童是否适合返回父母身边，但实测中仅正确标记了38起有虐待风险的案例中的38起，其余62起被判为‘风险极低’。系统过度依赖物理证据，忽视了口头证词，并且5000个案例的数据量不足。机构承认系统在数据采集方面存在问题，最终决定放弃项目。这反映了在处理儿童虐待问题上，高质量数据的重要性。

1月27日，人工智能平台DeepSeek再次出现运行故障，无法响应用户对话问题并显示‘当前操作暂时无法完成’的提示。用户登录界面也出现‘登录失败’的信息，导致无法正常使用。DeepSeek服务状态页面显示网页不可用，公司正在调查此问题。值得注意的是，昨日下午DeepSeek曾经历短暂系统崩溃。截至发稿，官方尚未回应此次故障。尽管如此，DeepSeek App今日在美区和国内App Store免费榜均登顶。

标题：手搓AI大模型应用获25万用户，辞职创业后收入不如摆摊 我开发的AI应用“olly.bot”有25万用户，于是决定辞职创业。但结果开局即巅峰，随后迅速下滑。 故事的主人公mmoustafa去年开始开发了一个可通过iMessage和SMS使用的通用AI个人助理“olly.bot”。基于OpenA...

AI领域内，RAND Corporation发布了一份重要报告，揭示了在工业界和学术界构建AI/ML模型时，约80%的项目最终失败的现象。该报告基于对65位拥有至少五年AI建模经验的专业人士的访谈，归纳出五大导致AI项目失败的关键原因。首要原因是“投资错位”，即行业利益相关者对AI存在误解或沟通不足...