撰文丨王聰

編輯丨王多魚

排版丨水成文

人工智能（AI）對(duì)人類社會(huì)的影響從未如此顯著。

日前，斯坦福大學(xué)以人為本人工智能研究院（HAI）發(fā)布了《2026 年人工智能指數(shù)報(bào)告》（The 2026 AI Index Report），這也是該機(jī)構(gòu)連續(xù)第九年發(fā)布年度人工智能指數(shù)報(bào)告，該系列報(bào)告提供了當(dāng)前所能獲得的關(guān)于人工智能發(fā)展軌跡最全面、獨(dú)立來(lái)源的圖景，該系列報(bào)告也被譽(yù)為 AI 領(lǐng)域的“年度體檢”，揭示了 AI 技術(shù)狂奔背后的真實(shí)圖景——AI 能力正在全面爆發(fā)——AI 相關(guān)的科學(xué)論文自 2010 年以來(lái)激增了近 30 倍，同時(shí)，科學(xué)基礎(chǔ)模型開(kāi)始大量出現(xiàn)，許多研究人員開(kāi)始依賴 AI 智能體來(lái)自主執(zhí)行科學(xué)研究工作。然而，該報(bào)告也指出，我們的社會(huì)、治理和倫理框架還遠(yuǎn)遠(yuǎn)跟不上 AI 技術(shù)發(fā)展的腳步。

這份報(bào)告長(zhǎng)達(dá)423 頁(yè)，本文將總結(jié)概括其中的核心要點(diǎn)。

一、AI 能力加速：不再是“未來(lái)”，而是“現(xiàn)在”

報(bào)告顯示，AI 的發(fā)展沒(méi)有放緩，反而在加速普及。2025 年，超過(guò) 90% 的前沿 AI 模型來(lái)自企業(yè)，而非學(xué)術(shù)界。這些模型在博士級(jí)科學(xué)問(wèn)題、多模態(tài)推理和數(shù)學(xué)競(jìng)賽中已達(dá)到或超越人類水平。在編程基準(zhǔn)測(cè)試 SWE-bench 上，AI 性能在一年內(nèi)從 60% 躍升至接近 100% 的人類基準(zhǔn)。

更驚人的是普及速度：生成式人工智能（generative AI）在三年內(nèi)達(dá)到 53% 的使用率，比個(gè)人電腦和互聯(lián)網(wǎng)的普及速度更快。全球 88% 的組織已采用 AI，五分之四的大學(xué)生使用生成式 AI 工具。

二、中美 AI 競(jìng)賽：差距已基本消失

中國(guó)和美國(guó)在 AI 模型性能上的差距已基本消失。自 2025 年初以來(lái)，中美兩國(guó)的 AI 模型多次交替領(lǐng)先。截至 2026 年 3 月，美國(guó)頂級(jí) AI 模型僅領(lǐng)先 2.7%。不同之處在于，美國(guó)在頂級(jí) AI 模型的數(shù)量和高質(zhì)量專利上仍占優(yōu)勢(shì)，而中國(guó)在 AI 相關(guān)論文數(shù)量、引用量、專利總量和工業(yè)機(jī)器人安裝量上領(lǐng)先。

三、AI 的“鋸齒狀前沿”：能拿奧數(shù)金牌，卻看不懂鐘表

AI 能力存在明顯的“鋸齒狀前沿”——在某些復(fù)雜任務(wù)上表現(xiàn)出色，卻在簡(jiǎn)單任務(wù)上失敗。例如，谷歌的 Gemini Deep Think 模型能在國(guó)際數(shù)學(xué)奧林匹克競(jìng)賽中獲得金牌，但頂級(jí)模型讀取模擬時(shí)鐘的正確率僅為 50.1%。AI 智能體（AI Agent）在真實(shí)計(jì)算機(jī)任務(wù)上的成功率從 12% 躍升至 66%，但在結(jié)構(gòu)化基準(zhǔn)測(cè)試中仍有約三分之一會(huì)失敗。

四、機(jī)器人：實(shí)驗(yàn)室里的高手，家庭中的“菜鳥”

AI 機(jī)器人在受控實(shí)驗(yàn)室環(huán)境中表現(xiàn)出色，軟件模擬的機(jī)械操作成功率已達(dá)89.4%。但在真實(shí)家庭環(huán)境中，AI 機(jī)器人僅能完成12%的任務(wù)，凸顯了 AI 在物理世界中的巨大挑戰(zhàn)。

五、負(fù)責(zé)任 AI 嚴(yán)重滯后：安全事故激增

隨著 AI 能力提升，安全問(wèn)題日益突出。幾乎所有前沿 AI 開(kāi)發(fā)商都會(huì)報(bào)告性能基準(zhǔn)，但負(fù)責(zé)任 AI 的評(píng)估報(bào)告卻零零散散。AI 安全事故從 2024 年的 233 起激增至 2025 年的 362 起。更棘手的是，研究發(fā)現(xiàn)，提升 AI 的安全性可能會(huì)降低其準(zhǔn)確性，形成“此消彼長(zhǎng)”的困境。

六、經(jīng)濟(jì)影響：生產(chǎn)力提升與就業(yè)沖擊并存

AI 在客服和軟件開(kāi)發(fā)等領(lǐng)域帶來(lái)了 14%-26% 的生產(chǎn)力提升，但在需要更多判斷力的任務(wù)中效果較弱甚至為負(fù)。與此同時(shí)，AI 開(kāi)始沖擊就業(yè)市場(chǎng)：在軟件開(kāi)發(fā)領(lǐng)域，美國(guó) 22-25 歲年輕開(kāi)發(fā)者的就業(yè)人數(shù)在 2024 年下降了近 20%，而年長(zhǎng)開(kāi)發(fā)者數(shù)量仍在增長(zhǎng)。

七、環(huán)境代價(jià)：不容忽視的碳足跡和水資源消耗

AI 的環(huán)境影響隨著能力提升而擴(kuò)大。Grok 4 模型的訓(xùn)練排放估計(jì)達(dá)到 72816 噸二氧化碳當(dāng)量。AI 數(shù)據(jù)中心的總功率容量已達(dá) 29.6 吉瓦，相當(dāng)于紐約州的峰值用電需求。僅 GPT-4o 推理的年耗水量就可能超過(guò) 1200 萬(wàn)人的飲用水需求。

八、醫(yī)療與科學(xué)：希望與局限并存

AI 相關(guān)的研究論文逐年遞增。2025 年，自然科學(xué)領(lǐng)域的 AI 相關(guān)論文多達(dá) 80150 篇，較 2024 年增長(zhǎng) 26%。如今，AI 在科研成果中的占比因?qū)W科不同而有所差異，在 5.8% 至 8.8% 之間，而 2010 年這一比例還不到 1%。

前沿 AI 模型在平均表現(xiàn)上已超越人類化學(xué)家，但無(wú)法重現(xiàn)已發(fā)表的研究成果。在 ChemBench 上，表現(xiàn)最佳的 AI 模型在 2700 多個(gè)化學(xué)問(wèn)題上的平均得分高于人類專家，但在基礎(chǔ)任務(wù)上卻表現(xiàn)不佳。在 ReplicationBench 上，前沿 AI 模型在天體物理學(xué)的論文級(jí)復(fù)制任務(wù)上的得分低于 20%。在 UnivEarth 上，AI 智能體回答地球觀測(cè)問(wèn)題的準(zhǔn)確率為 33%，其代碼失敗率為 58%...2025 年，AI 系統(tǒng)首次實(shí)現(xiàn)了端到端的完整天氣預(yù)報(bào)流；首篇完全由 AI 生成的論文在機(jī)器學(xué)習(xí)頂級(jí)會(huì)議的研討會(huì)通過(guò)同行評(píng)審被接受，但經(jīng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證的 AI 發(fā)現(xiàn)仍寥寥無(wú)幾。

2025 年，虛擬細(xì)胞模型成為了一個(gè)新的前沿領(lǐng)域，主要發(fā)布的模型包括來(lái)自 ARC 研究所的 Evo2、STATE 以及 DeepMind 的 AlphaGenome。這些模型旨在預(yù)測(cè)細(xì)胞對(duì)藥物和基因擾動(dòng)的反應(yīng)，而無(wú)需進(jìn)行濕實(shí)驗(yàn)室實(shí)驗(yàn)，不過(guò)目前的系統(tǒng)仍需要實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。

自動(dòng)生成病歷的 AI 工具在 2025 年得到廣泛應(yīng)用，這讓醫(yī)生報(bào)告書寫時(shí)間減少高達(dá) 83%，職業(yè)倦怠顯著降低。

2025 年，美國(guó)食品藥品監(jiān)督管理局（FDA）批準(zhǔn)了 258 種人工智能醫(yī)療設(shè)備，其中大多數(shù)是通過(guò)無(wú)需開(kāi)展新臨床試驗(yàn)的途徑獲批的。絕大多數(shù)設(shè)備是通過(guò)設(shè)備改良途徑進(jìn)入市場(chǎng)的，這些途徑依賴于現(xiàn)有的安全性和有效性證據(jù)，而非新的隨機(jī)試驗(yàn)，僅有 2.4% 的設(shè)備的臨床研究得到了隨機(jī)試驗(yàn)數(shù)據(jù)的支持。

然而，嚴(yán)格的臨床證據(jù)仍然有限——超過(guò) 500 項(xiàng)臨床 AI 研究中，近一半依賴考試式問(wèn)題而非真實(shí)患者數(shù)據(jù)，僅 5% 使用了真實(shí)臨床數(shù)據(jù)。

九、教育滯后：學(xué)生在用，政策缺失

超過(guò) 80% 的美國(guó)高中生和大學(xué)生使用 AI 完成學(xué)業(yè)，但只有一半的初高中制定了 AI 政策，僅 6% 的教師認(rèn)為這些政策清晰明確。學(xué)生們最常使用生成式 AI 進(jìn)行研究、論文編輯和頭腦風(fēng)暴。在課堂之外，阿聯(lián)酋、智利和南非的 AI 工程技能增長(zhǎng)最快。

十、AI 主權(quán)：各國(guó)爭(zhēng)奪技術(shù)主導(dǎo)權(quán)

AI 主權(quán)成為各國(guó)政策的核心主題，發(fā)展中國(guó)家首次大量出臺(tái)國(guó)家 AI 戰(zhàn)略。然而，模型生產(chǎn)仍集中在美國(guó)和中國(guó)。開(kāi)源開(kāi)發(fā)正在重新分配參與度，GitHub 上來(lái)自世界其他地區(qū)的貢獻(xiàn)已超過(guò)歐洲，接近美國(guó)，推動(dòng)了更多語(yǔ)言多樣化的模型和基準(zhǔn)測(cè)試。

十一、信任危機(jī)：專家與公眾的巨大鴻溝

AI 專家與公眾對(duì)技術(shù)未來(lái)的看法存在巨大分歧：73% 的專家預(yù)計(jì) AI 對(duì)工作方式有積極影響，而公眾只有 23% 持相同看法。在經(jīng)濟(jì)和醫(yī)療影響上也存在類似差距。全球?qū)?AI 監(jiān)管機(jī)構(gòu)的信任度參差不齊：在接受調(diào)查的國(guó)家中，美國(guó)公眾對(duì)本國(guó)政府監(jiān)管 AI 的信任度最低，僅為 31%。全球范圍內(nèi)，歐盟在有效監(jiān)管 AI 方面獲得的信任度高于美國(guó)或中國(guó)。

總結(jié)：狂奔的 AI，跛腳的治理

這一報(bào)告描繪了一幅復(fù)雜圖景：AI 技術(shù)正以前所未有的速度發(fā)展和普及，但我們的評(píng)估體系、安全框架、教育政策和環(huán)境管理都嚴(yán)重滯后。這種“能力與治理”的差距是當(dāng)前 AI 時(shí)代最核心的挑戰(zhàn)。

技術(shù)不會(huì)停下腳步，但人類的選擇將決定 AI 最終走向何方——是讓技術(shù)失控狂奔，還是建立與之匹配的智慧框架？這份報(bào)告提醒我們：在追逐 AI 能力的同時(shí)，必須同等重視其社會(huì)影響和倫理邊界。

https://hai.stanford.edu/ai-index/2026-ai-index-report