Дослідники Стенфордського університету прогнозують, що у 2026 році штучний інтелект зосередиться на прозорості та практичній корисності

Коротко

Факультет HAI Стенфордського університету прогнозує, що у 2026 році розвиток ШІ зосередиться на практичному впливі у сферах охорони здоров’я, права, робочої сили та людсько-орієнтованих застосунках, при цьому підкреслюючи ефективність, відповідальність і реальні переваги.

Факультет людсько-орієнтованого ШІ Стенфордського університету опублікував свої прогнози щодо розвитку ШІ у 2026 році. Аналітики припускають, що період широкого захоплення ШІ змінюється на зосередженість на ретельній оцінці

Замість того, щоб ставити питання, чи здатен ШІ виконати завдання, увага буде зосереджена на оцінці його ефективності, пов’язаних витрат і впливу на різних зацікавлених сторін. Це включає використання стандартизованих орієнтирів для юридичного мислення, моніторинг впливу на робочу силу у реальному часі та клінічні рамки для оцінки зростаючої кількості медичних застосунків ШІ.

Джеймс Лендай, співдиректор Стенфордського факультету людсько-орієнтованого ШІ, прогнозує, що у 2026 році не буде штучного загального інтелекту. Він зазначає, що суверенітет ШІ стане основною темою, оскільки країни прагнутимуть контролювати ШІ через створення власних моделей або запуск зовнішніх моделей локально для збереження даних у межах країни. Очікується подальше глобальне інвестування у центри даних ШІ, хоча сектор демонструє ознаки спекулятивних ризиків. Лендай передбачає більше повідомлень про обмежені прирости продуктивності від ШІ, а невдачі підкреслюватимуть необхідність цілеспрямованих застосувань. Можливе з’явлення нових інтерфейсів для індивідуального ШІ, покращення продуктивності на основі менших курованих наборів даних і практичних відеоінструментів ШІ, а також зростання проблем із авторським правом.

Расс Олтман, старший співробітник HAI Стенфордського університету, підкреслює потенціал фундаментальних моделей для просування відкриттів у науці та медицині. Він зазначає, що ключовим питанням у 2026 році буде, чи є більш ефективними моделі раннього злиття, які поєднують усі типи даних, або моделі пізнього злиття, які інтегрують окремі моделі. У наукових дослідженнях увага зміщується з прогнозів до розуміння того, як моделі доходять до висновків, з використанням технік, таких як розріджені автоенкодери, для інтерпретації нейронних мереж. У сфері охорони здоров’я поширення рішень ШІ для лікарень створює виклики у оцінці їх технічної продуктивності, впливу на робочий процес і загальної цінності, і ведуться роботи з розробки рамок для оцінки цих факторів і їх доступності для менш забезпечених закладів.

Юліан Ньярко, заступник директора HAI Стенфордського університету, прогнозує, що у 2026 році у правовій сфері ШІ буде визначатися зосередженість на вимірюваних показниках продуктивності та практичної цінності. Юридичні фірми та суди, ймовірно, перейдуть від питання, чи може ШІ писати, до оцінки точності, ризиків, ефективності та впливу на реальні робочі процеси. Системи ШІ все частіше виконуватимуть складні завдання, такі як багатодокументне мислення, картографування аргументів і пошук контр-джерел, що сприятиме розробці нових рамок оцінки та орієнтирів для їх використання у більш складних юридичних роботах.

Анжель Крістін, старший співробітник HAI Стенфордського університету, зазначає, що хоча ШІ залучив величезні інвестиції та розвиток інфраструктури, його можливості часто перебільшують. ШІ може покращити окремі завдання, але може вводити в оману, знижувати навички або спричиняти шкоду в інших випадках, а його зростання супроводжується значними екологічними витратами. У 2026 році очікується більш зважене розуміння практичних ефектів ШІ, зосереджене на його реальних перевагах і обмеженнях, а не на хайпі.

ШІ у 2026 році зосередиться на реальних перевагах, охороні здоров’я та інсайтах щодо робочої сили

Анжель Крістін, старший співробітник HAI Стенфордського університету, зазначає, що хоча ШІ залучив величезні інвестиції та розвиток інфраструктури, його можливості часто перебільшують. ШІ може покращити окремі завдання, але може вводити в оману, знижувати навички або спричиняти шкоду в інших випадках, а його зростання супроводжується значними екологічними витратами. У 2026 році очікується більш зважене розуміння практичних ефектів ШІ, зосереджене на його реальних перевагах і обмеженнях, а не на хайпі.

Кертіс Ланглотц, старший співробітник HAI Стенфордського університету, зауважує, що самонавчання значно знизило вартість розробки медичного ШІ, усунувши необхідність у повністю маркованих наборах даних. Хоча питання конфіденційності сповільнили створення великих медичних наборів даних, менші за масштабом моделі самонавчання показали обіцянки у різних біомедичних галузях. Ланглотц прогнозує, що з накопиченням високоякісних медичних даних з’являться біомедичні фундаментальні моделі, які покращать точність діагностики та дозволять створювати інструменти ШІ для рідкісних і складних захворювань.

Ерік Бйорнйольфссон, старший співробітник HAI Стенфордського університету, прогнозує, що у 2026 році дискусія про економічний вплив ШІ перейде від дебатів до вимірювань. Високочастотні економічні панелі ШІ відстежуватимуть прирости продуктивності, зростання безробіття та створення нових ролей на рівні завдань і професій, використовуючи дані з платформи та платіжних відомостей. Ці інструменти дозволять керівникам і політикам моніторити вплив ШІ у майже реальному часі, сприяючи підтримці робочої сили, навчанням і інвестиціям для забезпечення широких економічних переваг.

Ніґам Шах, головний науковець з даних у Stanford Health Care, прогнозує, що у 2026 році творці генеративного ШІ все частіше пропонуватимуть застосунки безпосередньо кінцевим користувачам, обходячи повільні цикли ухвалення рішень у системі охорони здоров’я. Досягнення у трансформерах генеративного типу можуть дозволити прогнозування діагнозів, реакцій на лікування та прогресування захворювань без завдань, що вимагають специфічних міток. З поширенням цих інструментів зросте розуміння пацієнтами рекомендацій ШІ, і з’явиться все більше рішень, що надають пацієнтам більший контроль над їхнім доглядом.

Дії Йанг, асистент професора комп’ютерних наук Стенфордського університету, наголошує на необхідності створення систем ШІ, що підтримують довгостроковий людський розвиток, а не короткострокову залученість. Вона підкреслює важливість проектування людсько-орієнтованого ШІ, який підвищує критичне мислення, співпрацю та добробут, інтегруючи ці цілі у процес розробки з самого початку, а не як додатковий етап.