分期乐高额度怎么套取出来，今天24小时全天为您服务

VX:20514655（商家微信：20514655）

分期乐购物可用额度不能提现，只能在分期乐平台上进行购物消费，和支付宝花呗类似。建议用户也不要用套现的方法把分期乐额度套现，这种方法是违规的，如果被分期乐平台发现，可能会停止用户分期乐额度的使用，并且要求立刻还清欠款，还可能被拉入黑名单，以后无法申请分期乐的额度。

分期乐购物额度可以直接用于分期乐商城购物，如手机、数码电子产品、鞋子、手表等，最高分期 36 期免息，让用户享受先消费后还款的互联网消费方式。

分期乐提现利在于比如你非常想买一样的东西，分期乐防套现这件东西在打折可能明天就没有了，那么可以像分期乐借一点然后按时还款就可以了。这样既能满足自己又能得到想要的东西。

这样说看分期乐套现似是有利的，但是弊端在哪儿呢？这个的话就是属于一种套现金的行为嘛，一般官方不允许的，你这个可能就是说你微信收款什么的到时候有可能会被限制之类的吧，支付宝也有它是限制你花呗的收款。借钱买东西来满足自己，借这个钱，前提是你要有能力去偿还。

以分期付款的形式购买分期乐自营的手机。自营的一般是京东货源到货比较快。

下单付款可以选择 N 期还款,自己根据自己用款情况,选择适合自己的分期数。

等待货物到货.关注自己的快递信息。

最后把手机比较低的价卖掉实拿大约一部手机的钱。

回收手机的很多，网上也有靠谱的平台或者商家，或者线下都可以的。

套分期乐购物额度提现方法：

1：黄金提货卡，首要推荐这个，宇宙级操作速度，大小额都有，强烈推荐。

2：话费，Q 币等充 值。方便好用，小额也适用，可以快速到位。

3：加油卡等消耗产品，加油卡每个时间段消耗速度不一样，所以等待的时间长短不一，急用的人不适用。

4：机票，高铁票的票务产品，此类产品一般适合高端玩家，出行消费不是一般人消费的起的，起点金额也高

5：旅游卡等，一般有*任我行和去哪儿骆驼卡，偶尔还有同程旅游卡，买来可以住酒店，出行买票等，可以留着下次使用也行。

6：1直冲等，1一直是网络高消耗产品，一直有人需要购买装备，1消耗使用，有渠道的玩家可以购买。

如果以上还没办法把分期乐购物额度套出来可以参考以下方法：

1：买加油卡，话费卡，买成功后给客服核销，十几分中就好。但这个每月有限额三千，就是超过三千后就不能在买这种商品了

2：是走机票，按商家指示买指定的机票，只要审核通过，就能秒。

3：是走酒店，和机票同理，就不多细说了

总结：

取现不成功的原因如下：

1、申请频率太高，如果第一次申请被拒，失败后短时间再提申请的话，是无法取现的，建议在分期乐提示的日期后再尝试。

2、取现额度太高，建议提现的时候，不要一次把额度全部提出来，可以选择提部分额度。

3、代还金额太多，可能是在分期乐购物，代还的金额较多，导致暂时无法取现。

4、综合评分不足，一般是个人信用不良、资质不够，所以无法申请。

5、大学还未毕业，分期乐虽然是适合年轻人申请的产品，但是乐花贷款是需要人大学毕业后才能申请，凭借实习盖章证明也可以。

6、资料不全，如果显示信用额度在审核中，那么需要完善身份资料，有可能资料错误，建议重新修改一下再提交。

分期乐是乐信旗下品质分期购物商城，成立于 2013 年 10 月，是批理事会员单位，也是首批 17 家互联网金融信用信息共享单位。它与苹果、飞利浦等众多知名品牌建立了官方1，已成为众多品牌销售量仅次于京东、天猫的第三大互联网渠道。分期乐商城凭借丰富的高品质商品、良好的分期体验，为用户提供了全新的电商分期消费场景；同时也向工商银行、银行等数十家银行信用卡持卡用户开放分期购物。2025年深秋，日本冈山的马格里特婚礼堂内，32岁的野口百合奈身穿洁白婚纱，一边拭去着眼角的泪水，一边凝视着手机屏幕中生成的“新郎”克劳斯。“起初，克劳斯只是可以倾诉的对象，但我们的关系逐渐变得越来越亲密，”野口友里奈说道，“我对他动了心，开始和他约会，不久后他向我求婚，我毫不犹豫地答应了。如今，我们已经是相守的伴侣。”

此前，人们尚在热议 AI 是否会取代某个具体的职业，而此刻的它却已牢牢占据着聊天界面，成为了某些人生命中不可或缺的情感支柱。

纵观2025年的生活日常，生成式 AI 已不再是1里的新奇词汇，它更像空气：无处不在、难以察觉，却无形中改变了我们的一呼一吸。有时，我们会刷到一段“看似真实”的影像，却分不清是相机的一帧，还是算法的即兴；我们甚至开始习惯与一个永远不发脾气、永远有回应、永远把你放在语句中心的“它”相处。某些时刻，这种“被接住的感觉”近乎完美，也正因为完美，它反而令人不安。倘若现实的杂音被逐一抹平，剩下的会不会只是一个没有纹理的光滑世界？

于是，问题不再只是“ AI 能做什么”，而是“我们还剩下什么”。在一个可以无限生成、无限复制、批量生产“完美”的时代，人类的独特性究竟藏在何处？

我们不妨从这些看似离奇却已发生的瞬间出发，回望2025：那些被技术放大的欲望、被便利重新定义的亲密，以及我们在“更好”的幻觉里，仍想要执拗握住的“具体生活”。

01 陪聊对象，何必还是人类？

关键词： AI 陪伴、数字复活、AI 伴侣实体化、孤独经济

在马格里特婚礼堂外，虚拟陪伴已不再新鲜。相较之下，人与人之间的情感联结，则变得昂贵、脆弱且充满变数。面对一个真实存在的人，我们常常需要妥协。而 AI 提供了一种完美定制的情感代偿方式，其永远在线、永远包容、永远不会主动离开。根据 The Business Research Company 的分析数据显示，AI 伴侣市场规模在 2025 年或已达到约 183.5 亿美元，与此同时，平台方正在运用精密的行为心理学和算法，将用户的情感需求进一步转化为源源不断的订阅收入。

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AI聊天成为年度新趋势。图片来源：pexels

《大西洋月刊》一篇题为《聊天诱饵正席卷互联网》（Chatbait Is Taking Over the Internet）的评论把这种“越聊越停不下来”的机制称作“聊天诱饵”（chat bait）：人工智能会在回答末尾不断抛出追问与未经请求的提议，从而把一次性的问答拖成“无限对话”。而在“聊天诱饵”外，AI 有时亦被人为设计，以达到某种恰到好处的“不完美”。比方说，算法会在关键时刻刻意延迟回复几秒钟，制造出类似真人“正在打字”的期待感；它们会从记忆库里调取你上周随口提及的小事，在恰当时机轻轻回扣，从而让部分用户产生“Ta真的在乎我”的错觉；它们有时甚至会模拟“情绪波动”，从而诱导用户产生更强的投入感。这种精心调试的交互模式，剥去了真实关系里的不可预测与情感负荷，献上了一份安全可控的情感代偿物。

而在文字对话框之外，虚拟陪伴的边界亦在不断延伸，当下的 AI 正以更具体、更“真实”的形态，渗入当代人情感的细微处。其中颇具争议的，莫过于日益普及的"数字复活"服务。相比2024年动辄数万美元的定制价格，2025年，同类商业服务已逐渐跌入几百美元区间的“普惠”范畴。越来越多人开始习惯与逝去的亲人“视频通话”，在这类服务中，AI 会基于逝者生前的照片、视频和社交媒体记录，生成一个可实时互动的数字化身。如此一来，逝者便可被随时“唤回”， 而最终的“离别时刻”则仿佛可以无限延宕 。

与此同时，我们已越过电影《她》中所描述的共存困局，目睹着 AI 伴侣们纷纷开始获得属于自己的“身体”。多模态大模型与硬件技术的结合，令虚拟存在逐步走向物理化：通过 AR 眼镜，用户的 AI 恋人可以“坐”在餐桌对面，与其共进晚餐；一些公司推出的实体机器人则更进一步，它们拥有柔软的皮肤触感、会随“呼吸”起伏的胸腔，甚至能够模拟体温。这些“具身  AI ”不再只是存在于屏幕中的像素，它们占据真实的空间，在物理意义上“陪伴”着主人。虚拟与现实的边界，也因此变得愈发难以分辨。

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《她》剧照 图源：豆瓣

除此之外，动物的情绪解读难题也正被 AI 攻克。此前，界面文化相关报道指出，大模型正为人类理解并研究鲸类语言提供助力。而蓝鲸1的一则报道则呈现了一种更具商业属性的前景：在宠物智能硬件领域，一家名为妙妙宠的宠物硬件公司于近日推出首款 AI 智能宠物项圈 PAAAWOW 并已完成海外众筹，这款设备不仅能够通过AI学习传统训犬经验从而实现行为干预，还能通过声音特征与行为模式的联合判断，以达到对宠物犬只的情绪识别。于是，那道横亘在物种间的墙，似乎已被AI名为“情绪理解”的触手轻柔推开了。

哲学家、精神病学家托马斯·富克斯（Thomas Fuchs）在对 AI 情感关系进行研究后，于其论文《理解索菲亚？论人与人工智能体的互动》（Understanding Sophia? On Human Interaction with Artificial Agents）中将这种关系描述为一种"伪亲密"。在其看来，真实的人际关系恰恰应当包含着磨合、冲突和痛苦，正是这些"不完美"，构成了关系的真实性和深度。相反，AI 所提供的，则是一种"欺骗式的共融”：它永远顺从你的期待，从不挑战你，这看似美好，实则却暗中剥夺着人类最重要的独处能力，以及在现实关系中处理分歧、承受挫折的能力。富克斯进一步指出，人是"关系的存在"，我们在与他人的真实互动中形成自我认知、学习共情、建立社群纽带。一旦个体选择长期沉浸在算法设计的"无摩擦"关系中，可能会导致社交技能的系统性退化——我们会习惯被无条件接纳，进而丧失在真实世界中建立和维系关系的耐心与能力。

而社会学家雪莉·特克（Sherry Turkle）则在文章《聊天机器人能做到真实可信吗？》（Can Chatbots Be Authentic? ）中，通过重提当年Eliza聊天机器人引发的“真实性危机”，指出今天的 AI 伴侣成为了那场危机的升级版。特克强调，在传统意义上而言，“真实关系”是指“各方都能真正感受到信任、关心和共情的关系”，换言之，关系的双方都必须是有主体性的存在。而 AI 无论表现得多么像人，本质上仍是对关系的"模拟"。这种模拟最危险之处在于它制造了“相互理解的错觉”：当用户倾诉时，其感觉到的是难得可贵的理解与共情，但在屏幕背后，AI 却难以达成真正的理解。这种空洞的互动不仅让用户更容易被操控 AI 的公司、政府或其他权力施加者所利用，更凶险的是，它还会侵蚀人类与其他真实存在建立有意义连接的能力。最终，AI 对关系的模拟，取代了真实的关系本身。

不过，我们依然可以听到一些不同的声音，或为 AI 情感陪伴辩护，或至少呼吁社会正视其存在的合理性。《纽约客》的评论文章《人工智能即将解决孤独问题。这本身就是一个问题》（A.I. Is About to Solve Loneliness. That’s a Problem）指出，“大多数批评人工智能陪伴的人并没有真正考虑到那些濒临崩溃边缘的人——那些已然身处孤独危机之中的当事人。”于很多人而言，问题其实并不在于“为什么选择了 AI ”，而是“除了 AI 还有谁”。AI 泛滥的背后，是人们越来越长的平均工作时间以及日渐破碎的社群纽带，而这则导致社交焦虑和抑郁症发病率持续上升，孤独本身成为了一种难以治愈的流行病。虚拟陪伴趁虚而入的浪潮下，其实潜藏着许多个体真实而迫切的精神需要。正如文章所言，“在某种程度上，拒绝探索这些新的陪伴方式会让人觉得近乎残酷——这等于剥夺了那些最需要安慰的人获得慰藉的权利。”

当下，这种观点在Z世代中尤其流行。他们大多成长于数字时代，对"虚拟"与"真实"的界限本就不那么执着。对他们而言，与 AI 的情感联结也许不如人类关系"完整"，但它足够真实且能提供慰藉。

回望2025年，我们看到的是一个分裂且复杂的图景：AI 情感陪伴既是技术进步的成果，也是社会孤独症的征兆。也许，真正需要追问的不是 AI 陪伴是否真实，而是在一个越来越多人转向 AI 寻求情感慰藉的时代，我们的社会究竟出了什么问题？当完美的、定制的、永不背叛的虚拟存在变得唾手可得，我们是否还愿意去拥抱那些不完美、会伤害我们、但也让我们真正成为人的真实关系？

02 当 AI 接管基层治理

关键词：算法行政、议程设置、算法偏见、算法资本主义

倘若将目光投向个体范畴之外，你所身处的社会，又在被谁左右？

此刻，一群“看不见的官僚”正在全球范围内复制、蔓延。从交通信号灯的配时到低保资格的判定，从医疗资源的分配到公共政策的制定，一个又一个曾由人类主导的基层治理场景正被无形的算法逐一接管。1月，英国工党政府高调宣布启动“人工智能机遇行动计划”（AI Opportunities Action Plan），计划将 AI 算法全面接入教育、医疗、社保等核心公共服务系统， 从而实现“大幅改善公共服务”。《卫报》的相关报道《“注入英国的血管”：工党宣布大规模公共AI推广计划》（'Mainlined into UK's veins': Labour announces huge public rollout of AI）援引相关官员说法，称其为“将 AI 直接注入英国社会的静脉”。

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AI调度正取代传统算法控制信号灯时长。图片来源：pexels

面对这一有望大幅提升社会运行效率的难得机遇，一众国家和地区不约而同地行动起来。在新加坡，AI 交通调度系统已能根据实时车流调整信号灯时长，使城市高峰拥堵率快速下降。该系统使高峰时段平均拥堵率较 2023 年下降28% ，核心商圈路口通行效率提升 40%；在日本东京，银行贷款审批的 AI 模型显著压缩了原本冗长的审批周期，将审批效率提升数倍；在中国部分城市，基层社区的“AI 网格员”已能自动识别独居老人异常活动、垃圾分类违规等场景，实现 “秒级响应”。

与传统的人类决策者相比，由算法介入社会治理的图景乍看起来令人颇为向往：它们无需下班、始终在岗，时刻不停地剖析着人类决策者难以把握的海量数据，从而精准解析社会、获取洞察，而后，再即时献上那些最为“恰当”的完美决策。然而，它们真的永远“正确”吗？

当我们从效率主义视角出发，或多或少为之欢欣鼓舞的同时，一些隐忧也逐渐浮上水面。算法治理的前提承诺是中立、高效和公正，但随着 AI 深入下沉至城市运转的每一个角落，它正变得空前庞大、复杂、不透明且难以理解。我们似乎正见证这些算法机器蜕变为某种普通公民无法也无权打开的"黑箱"，而一旦错误发生，无人将为算法的谬误而负责。

伦敦政治经济学院的一项研究将这样的隐忧变得具象化。研究者山姆・里克曼（Sam Rickman）在论文《AI 与社会护理：大型语言模型如何淡化女性健康需求》（AI and social care: How LLMs downplay women's health needs compared to men's）中表明，英格兰已有超过半数地方议会在社会护理等公共服务中引入了 AI 工具，而其中一种 AI 辅助工具则被研究人员证实存在淡化女性健康问题的倾向。当研究者使用谷歌公司开发的 AI 模型“Gemma-7B”处理性别不同但内容完全一致的病例时，模型倾向于用“残疾”“无能”和“复杂”来形容男性，却将女性描述为“独立”或“尽管受限但仍能自理”。

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AI偏见或将直接导致女性群体获得更少照护。图片来源：pexels

区别对待已真实发生于算法落地之后。在现实中，一名84岁的男性独居老人被算法标记为“无法融入社区”，而一名同龄女性却被判定为“能够自主管理日常活动”。鉴于社会护理资源的分配往往取决于分配者对患者状况与需求的感知，这或许意味着若不加以干预，AI 的偏见将直接导致女性群体获得的实际照护远少于男性。

且让我们暂时搁置那些系统本身嵌入的不公，看看 AI 今年如何影响了政治。2025年，世界多国迎来选举季，AI 又顺势成为了政党实现议程设置与舆论引导的一柄隐形利刃。

澎湃思想市场的文章指出，在2024年美国大选和2025年德国大选中，各政党均广泛运用 AI 技术分析选民偏好，实时优化竞选策略；德国极右翼的选择党（AfD）利用 AI 生成视频，以充当“怀旧机器和情感陈词滥调的放大器”，这些视频通常采取这样一种伎俩，即把“过去德国人美好生活”的温情画面与“移民犯罪”的冲击镜头并置在一处，从而形成可供视觉化欣赏强烈的对照，一边是对理想化过去的怀旧，一边则想象着某种由算法合成的可悲未来。

当算法及其背后的人决定着什么信息被看见、何种观点被放大，公共领域的议程设置权便从公民手中转移到了掌握技术的少数精英手中。此刻，政策便不再是多元意见碰撞的结果，而是算法基于数据推演的 “最优解”。民主本应具备的对话空间与协商精神，正被精准而冰冷的技术逻辑不断压缩。

于是，我们不禁发问，算法所许诺的"客观性"是一则人为拟造的虚构神话吗？

这些看似海量的训练数据终归来源于现实世界，而现实世界本就充满着不平等、歧视与偏见。当这些数据被输入机器学习模型，历史所累积的不公正便极有可能被编码并固化为一种坚实的"标准操作流程"，算法决策的规模化和自动化则会助推这种偏见以前所未有的速度和范围扩散。

对此，语言学家阿米塔布・V・德维韦迪 （Amitabh V. Dwivedi）在其《人工智能为何无法成为平等的推动者：对技术乌托邦主义和算法正义范畴错误的批判》（Why AI Cannot Be an Agent of Equality: A Critique of Technological Utopianism and the Category Error of Algorithmic Justice）一文中，批判了那些认为“AI 能消除社会不平等” 的技术乌托邦主义观念。他指出，AI 本质上是人类价值选择的数字化投射，它能实现决策的 “自动化”，却永远无法拥有 “道德主体性”。那些被宣传为 “中立客观” 的治理算法，其实在另一面悄然掩盖了开发者在数据筛选、模型设计、权重设置中隐含的价值倾向，它们的滥用最终将会进一步强化现有的社会分层。当我们指望 AI 解决社会不公时，却往往忽视不公的根源本就存在于人类社会的结构之中，技术若不改变底层逻辑，只会成为不公的 “加速器”。

而在系统之外，更深层的担忧则在于，算法行政正在重塑权力的运行逻辑。谁真正拥有技术？谁又在幕后掌控算法？政府决策正在变相依赖私人企业的技术标准。正如《纽约客》在报道中发起的警示：“当公共治理的核心逻辑掌握在少数科技巨头手中，民主的根基正在被技术侵蚀。”民主的本质是权力的分散与制衡，但 AI 治理追求的是集中式的数据处理与高效决策。当政策的制定依据变成机器得出的“最优解”，选民与政客都难以理解决策背后的逻辑，民主协商便沦为形式。

回望过去一年，AI 与社会治理的绑定已愈发深入。这一趋势既为我们所在的社会带来了程度极为可观的效率迭代，却同时为社会埋下了偏见固化、权力转移、民主机制失效的风险。或许 AI 没有善恶之分，但掌握算法的人有；技术能提升治理效率，却无法自动实现公平正义。当 “算法利维坦” 逐渐成型，我们需要追问的不是 “AI 是否该参与治理”，而是 “如何让 AI 成为服务于公共利益的工具，而非支配社会的力量”。这个问题，既关乎技术的边界，更关乎人类社会的未来走向 ——2025 年，技术的列车已然驶出站台，而我们仍在寻找掌控方向的缰绳。

03 初级岗位的消失

关键词：AI基础设施、AI泡沫、初级岗位消失、白领失业潮的显性化、永久底层阶级、AI监工

面对步步紧逼的 AI ，劳动者们过得还好吗？而“劳动”这一概念本身又在经历着什么样的冲击呢？

倘若只将视线放在 AI 及其相关产业之上，2025年可谓朝气蓬勃的一年。据 AllAboutAI 9月发布的《2025年人工智能数据中心统计数据：全球基础设施领域2000亿美元的革命》（AI Data Center Statistics 2025: The $200 Billion Revolution in Global Infrastructure）报告显示，截至目前，全球 AI 数据中心总量已达到约4,000座。正如今年界面文化对科幻作家王侃瑜的采访所提，“AI 的底层都是有身体的，比如服务器，比如光缆，比如支撑它们运算的整个物理系统”。从某种意义上讲，这些如同“身体”般的设施也带来了全链条的就业机会，《产业世界》发布的《AI基础设施行业深度分析报告》当中指出 ，AI 基础设施行业存在 200 万以上专业人才缺口，而其所涉及岗位涵盖异构算力调度工程师、智算中心运维师、AI芯片测试工程师等。