Anthropic 公司开发的 AI 编程工具 Claude Code 在发布到 npm 上时不小心通过一个映射文件泄漏了未混淆的源代码，源代码被提取出来之后被上传到了 GitHub 等平台。用户发现， Claude Code 使用了正则表达式检测用户提示词中的负面情绪。使用正则表达式去检测情绪比调用大模型要快得多也能显著节省算力。

剑桥大学的研究人员利用卫星数据测量了过去 20 年的地表温度，交叉对比 8400 多个 AI 数据中心的地理坐标。考虑到地表温度可能受到其它因素的影响，研究人员将重点放在远离人口密集区的数据中心之上。研究人员发现，AI 数据中心投入运营后几个月内，地表温度平均升高了 2C。最极端的情况下温度升幅高达 9.1C。升温影响不仅限于数据中心周围区域。研究团队发现，升温影响能覆盖数据中心 10 公里范围，在距离数据中心 7 公里处温度升幅仅降低 30%。研究人员利用人口数据估计逾 3.4 亿人居住在数据中心 10 公里范围内，意味着他们所处的环境比没有数据中心的地方温度更高。研究人员对结果表示惊讶，认为数据中心的环境影响将是一个大问题。

太多行代码需要分析，一大堆 AI 助手需要逐个应对，冗长的提示需要起草，这是 AI 重度用户抱怨的问题。波士顿咨询集团(BCG)将这种现象称之为“AI 脑过载（brain fry）”——过度使用或管理 AI 工具而超出认知极限导致的精神疲劳。AI 智能体能按需处理计算任务，用户不再需要亲力亲为，而只需要管理数字工人。这种工作带来了一种全新的认知负荷。一位加拿大程序员 Adam Mackintosh 说他曾连续 15 个小时微调一个应用中约 25000 行代码，到最后他已经不想看到任何代码了。尽管如此，BCG 的报告称用户总体上对 AI 持积极态度。

芬兰研究人员报告，过去三十年（1991-2022 年间）儿童和青少年的屏幕使用时间显著增加，新冠疫情后更为明显。以前的屏幕主要是传统电视，但随着时间的迁移屏幕逐渐向 PC、手机和游戏等更个性化的数字设备转变，电视的观看时间则在逐渐下降。研究发现，新冠疫情期间采取了社交封锁政策，儿童青少年依赖电子屏幕进行学习、社交和娱乐，导致屏幕使用时间急剧增加。研究表明，男孩和女孩的屏幕使用时间均有所增加，但男孩往往花更多时间玩游戏。年龄较小的儿童通常比年龄较大的儿童屏幕使用时间更少，来自高收入家庭的儿童屏幕使用时间通常也较少。