斯坦福研究人員預測2026年AI將聚焦於透明度與實用性

簡要摘要

斯坦福大學HAI院系預測，2026年AI發展將聚焦於醫療、法律、勞動力和以人為本的應用的實際影響，同時強調效果、責任和現實世界的利益。

斯坦福大學以人為本AI院系已發布其對2026年AI發展的預測。分析師指出，廣泛的AI熱潮正逐步轉向謹慎評估

未來不再僅問AI是否能完成某項任務，而是轉向評估其效果、相關成本以及對不同利益相關者的影響。這包括使用標準化基準來衡量法律推理、實時監控勞動力影響，以及用於評估日益增多的醫療AI應用的臨床框架。

斯坦福人為本AI聯合主管James Landay預測，2026年不會出現人工通用智能。他指出，AI主權將成為主要焦點，各國將通過建立自己的模型或在本地運行外部模型來控制AI，以保持數據在國內。預計全球在AI數據中心的投資將持續，但該行業顯示出投機風險的跡象。Landay預計，將有更多關於AI有限生產力提升的報告，失敗案例凸顯了針對性應用的必要性。定制AI界面的進步、較小的經過篩選數據集帶來的性能提升，以及實用的AI視頻工具可能會出現，同時伴隨著版權問題的增加。

斯坦福HAI資深研究員Russ Altman強調，基礎模型在推動科學和醫學發現方面具有巨大潛力。他指出，2026年的一個關鍵問題是早期融合模型（結合所有數據類型）是否比晚期融合模型（整合獨立模型）更有效。在科學研究中，注意力正從預測轉向理解模型如何得出結論，使用稀疏自編碼器等技術來解釋神經網絡。在醫療領域，醫院中AI解決方案的激增帶來了評估其技術性能、工作流程影響和整體價值的挑戰，並且正在努力開發框架來評估這些因素，使其在資源較少的環境中也能獲得。

斯坦福HAI副主任Julian Nyarko預測，2026年的法律AI將以可衡量的性能和實用價值為主。法律事務所和法院預計將超越僅問AI是否能寫作的階段，轉而評估其準確性、風險、效率和對實際工作流程的影響。AI系統將越來越多地處理複雜任務，如多文件推理、論點映射和反方來源，促使制定新的評估框架和基準，以指導其在高階法律工作的應用。

斯坦福HAI資深研究員Angèle Christin指出，儘管AI吸引了大量投資和基礎設施建設，但其能力常被誇大。AI可以提升某些任務，但也可能誤導、降低技能或造成傷害，其成長也伴隨著顯著的環境成本。預計2026年，對AI實際影響的理解將更加理性，研究將專注於其現實世界的利益與限制，而非炒作。

2026年AI將聚焦於現實世界的利益、醫療和勞動力洞察

Angèle Christin指出，儘管AI吸引了大量投資和基礎設施建設，但其能力常被誇大。AI可以提升某些任務，但也可能誤導、降低技能或造成傷害，其成長也伴隨著顯著的環境成本。預計2026年，對AI實際影響的理解將更加理性，研究將專注於其現實世界的利益與限制，而非炒作。

斯坦福HAI資深研究員Curtis Langlotz觀察到，自監督學習大大降低了醫療AI開發的成本，因為不再需要完全標記的數據集。雖然隱私問題減緩了大型醫療數據集的建立，但較小規模的自監督模型在多個生物醫學領域展現出前景。Langlotz預測，隨著高質量醫療數據的整合，生物醫學基礎模型將出現，提升診斷準確性，並推動用於罕見和複雜疾病的AI工具。

Stanford HAI資深研究員Erik Brynjolfsson預測，2026年，關於AI經濟影響的討論將從辯論轉向測量。高頻率的AI經濟儀表板將追蹤生產力提升、就業取代和新角色創造，利用薪資和平台數據在任務和職業層面進行監測。這些工具將使高層管理者和政策制定者能夠幾乎實時監控AI的影響，指導勞動力支持、培訓和投資，確保AI能促進廣泛的經濟利益。

Stanford Health Care首席數據科學家Nigam Shah預測，2026年，生成式AI的創作者將越來越多地直接向終端用戶提供應用，繞過緩慢的醫療系統決策流程。生成式轉換器的進步可能使預測診斷、治療反應和疾病進展成為可能，無需特定任務標籤。隨著這些工具的普及，患者理解AI指導的重要性將日益增加，並且將越來越重視能讓患者更好掌控自己護理的解決方案。

Diyi Yang，斯坦福計算機科學助理教授，強調需要支持長期人類發展的AI系統，而非短期的參與。她指出，設計以人為本的AI，應促進批判性思維、合作和福祉，並將這些目標從一開始就融入開發過程，而非事後補充。