为何人们对AI的看法如此分裂

关键信息

报告指出，美国专家（73%持积极态度）与公众（仅23%）在AI对就业影响上的看法存在50个百分点的差距；同时，像Gemini Deep Think这样的模型能解决高级数学题，却无法正确读取模拟时钟。

资讯摘要

斯坦福大学2026年AI指数揭示了当前人工智能发展的现状：美国在数据中心数量上遥遥领先，但全球AI硬件供应链高度依赖台湾的台积电。该报告还发现专家与公众之间存在巨大认知鸿沟——专家普遍看好AI未来，而公众则多持怀疑甚至恐惧态度。

这种差异源于使用体验的不同：技术用户频繁使用AI编程，感受到显著进步；普通用户则常遇到不一致的表现，形成所谓的“锯齿前沿”现象，即AI在某些领域表现卓越，在其他领域却明显不足。专家指出，高阶用户通常付费使用最新版本模型，从而获得远超免费用户的先进能力。

资讯正文

这篇文章最初发表在《算法》（The Algorithm）周刊上，这是我们的每周人工智能新闻简报。要第一时间收到此类文章，请点击这里注册。

在这样一个不断前进的行业中，斯坦福大学的AI指数年度报告提供了一个难得的机会，让我们得以稍作停顿。（毕竟，这是一场马拉松，而不是短跑。）

今年的报告于今日发布，其中充满了令人印象深刻的统计数据。许多价值在于这些数字能够支撑你已有的直觉感受，比如美国正在比其他国家更大力度地推进人工智能：美国拥有5427个数据中心（而且还在持续增长），数量是其他国家的十倍以上。

报告还提醒我们，人工智能行业所依赖的硬件供应链存在一些关键瓶颈。最引人注目的事实可能是：“一家公司——台积电（TSMC）——几乎制造了所有领先的AI芯片，这意味着全球AI硬件供应链高度依赖台湾的一家晶圆厂。” 一家晶圆厂！这简直难以置信。

但根据我对2026年AI指数报告的主要体会是，当前人工智能的状态充满了矛盾和不一致。正如我的同事米歇尔·金（Michelle Kim）今天在报道中所说：“如果你关注人工智能新闻，可能会感到头晕目眩：AI是一场淘金热；AI是一个泡沫；AI正在取代你的工作；AI甚至读不懂时钟。”（斯坦福报告指出，谷歌DeepMind的顶级推理模型Gemini Deep Think曾在国际数学奥林匹克竞赛中获得金牌，但却有一半时间无法读取模拟时钟。）

米歇尔很好地总结了报告的重点。但我更想深入探讨一个让我久久不能释怀的问题：为什么现在很难准确了解人工智能到底发生了什么？

最明显的分歧似乎出现在专家与非专家之间。“AI专家和普通公众对这项技术的发展轨迹看法截然不同，”AI指数的作者写道，“在评估AI对就业的影响方面，73%的美国专家持积极态度，而公众中只有23%，相差50个百分点。在经济和医疗保健领域也出现了类似的分歧。”

这是一个巨大的差距。究竟发生了什么？专家知道些什么，而公众却不知道呢？（这里的‘专家’指的是参与2023年和2024年人工智能会议的美国研究人员。）

我怀疑部分原因在于专家和非专家基于非常不同的体验形成观点。一位软件开发者前几天在X平台上发帖称：‘你对AI感到惊叹的程度，完全取决于你用AI写代码的频率。’也许这听起来有点调侃，但确实有一定道理。

目前顶尖实验室推出的最新模型在生成代码方面比以往任何时候都更好。由于编码这类技术任务有明确的正确或错误答案，相比那些更加开放的任务，训练模型完成它们更容易。此外，具备编程能力的模型已被证明具有盈利能力，因此模型研发者投入大量资源来改进它们。

这意味着，那些将这些工具用于编程或其他技术工作的用户正在体验这项技术的最佳状态。在这些应用场景之外，结果则更加参差不齐。大型语言模型（LLMs）仍然会犯低级错误。这种现象被称为“锯齿状前沿”：模型在某些任务上表现非常出色，而在其他任务上则明显不足。

有影响力的AI研究者安德烈亚斯·卡帕蒂（Andrej Karpathy）也对此发表了自己的看法。他在回复那条X平台帖子时写道：“从我的时间线来看，人们对AI能力的理解差距正在扩大。”他指出，高级用户（即那些用LLMs进行编程、数学或研究的人）不仅紧跟最新模型的进展，还常常每月支付200美元来使用最优秀的版本。“今年这些领域最近的进步堪称惊人的”，他继续说道。

由于大型语言模型仍在快速进步，一个付费使用Claude Code的人实际上使用的是与六个月前尝试免费版Claude规划婚礼的人完全不同的技术。这两群人彼此之间无法真正沟通。

那么我们该如何看待这种情况呢？我认为存在两种现实。是的，AI比很多人意识到的要好得多；同时，它在许多人们关心的任务上依然表现得很糟糕（而且可能长期如此）。任何基于其中一方立场对未来下赌注的人都应牢记这一点。

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来源与参考

1. 原始链接
2. Why opinion on AI is so divided