关于AI你需要了解的五件事

# 关于AI你需要知道的五件事 来源：https://www.technologyreview.com/2026/06/09/1138582/five-things-you-need-to-know-about-ai 在SXSW伦敦大会上，我们的资深编辑Will Douglas Heaven阐述了他对2026年AI的思考。 "" Stephanie Arnett/MIT Technology Review | rawpixel 上周在SXSW伦敦大会上，我做了一场名为“关于AI你需要知道的五件事”的演讲，分享了我认为当前AI领域最重要的几大主题。 我从我们的首份AI10榜单中选取了一些内容——这是一份年度指南，介绍这个充满炒作的世界中最重要的趋势（https://www.technologyreview.com/2026/04/21/1135643/10-ai-artificial-intelligence-trends-technologies-research-2026/），但我也发散到了许多其他方面。在半小时的演讲中，我试图涵盖一些关键话题，我认为这些话题有助于理解当前科技领域（进而理解经济领域）正在发生的事情。 （我去年在SXSW伦敦大会上也做过一次同题演讲（https://www.technologyreview.com/2025/07/22/1120556/five-things-to-know-ai/），当时讲了五个*不同*的要点。自那以后发生了很多变化！） 所以：这就是我在2026年中旬对AI的看法。如果你有不同的观点，请告诉我！ ### **1\. 严格来说，我其实没必要亲自到场做这场演讲。** 半开玩笑？也许吧。但生成式AI工具已经变得司空见惯，被数百万人用于自动化日常办公任务（包括制作和进行演讲（https://www.technologyreview.com/2025/09/04/1123054/synthesias-ai-clones-are-more-expressive-than-ever-soon-theyll-be-able-to-talk-back/)）。毫不意外的是，当下最大的问题之一就是这一切对就业意味着什么（https://www.technologyreview.com/2026/05/26/1137855/a-reality-check-on-the-ai-jobs-hysteria/）。人们感到困惑和恐惧。 令人沮丧的答案是，尽管来自高层的炒作（https://www.technologyreview.com/2025/12/15/1129169/a-brief-history-of-sam-altmans-hype/）声称AI很快就能加入劳动力队伍，社交媒体上也有病毒式传播的帖子大喊大事不妙，但目前几乎没有数据能说明这项技术对就业和整体经济会产生何种影响。这并不是说它不会产生影响，甚至可能是巨大影响，但下结论还为时过早。 理论上，协作实现共同目标的智能体团队（https://www.technologyreview.com/2026/04/21/1135654/agent-orchestration-ai-artificial-intelligence/）可能成为白领工作的流水线，就像亨利·福特的创新在20世纪对工厂的影响一样，在本世纪影响办公室工作。 仅仅是理论上。因为要了解就业会发生什么变化，我们需要了解创造这些岗位的公司内部会发生什么。但大多数公司仍在摸索中（https://www.technologyreview.com/2026/04/27/1136456/the-missing-step-between-hype-and-profit/）。 ### **2\. AI正在变得可怕（这次是真的）。** 多年来一直有关于AI的可怕故事（https://www.technologyreview.com/2023/06/19/1075140/how-existential-risk-became-biggest-meme-in-ai/）——声称它会毁灭我们所有人（https://www.technologyreview.com/2023/05/02/1072528/geoffrey-hinton-google-why-scared-ai/），或导致文明终结。仍然有一群末日论者在大声疾呼（https://www.technologyreview.com/2025/12/15/1129171/the-ai-doomers-feel-undeterred/），但这些情景仍然是反乌托邦式的科幻小说。 然而实际情况是，许多最糟糕的短期现实恐惧已经成真。 以深度伪造（https://www.technologyreview.com/2026/04/21/1135652/weaponized-deepfakes-ai-artificial-intelligence/）为例，即AI生成的图像或视频，显示某人做了他们并未做过的事情。深度伪造已被用于煽动暴力、左右选举和播下不信任的种子。特朗普的白宫也在制作和发布伪造图像。 许多深度伪造还被用来虐待妇女和女孩。一项研究发现，98%的深度伪造是色情内容，其中99%涉及女性。 另一个令人担忧的问题是与聊天机器人建立危险且妄想的关系。许多人转向聊天机器人寻求私人建议和被倾听的感觉。但现在有多起针对AI公司的诉讼，指控其技术鼓励或助长了自杀及其他形式的自残行为。 AI还被以新的、令人担忧的方式用于战争（https://www.technologyreview.com/2026/04/21/1135667/new-war-room-military-ai-artificial-intelligence/）。大型语言模型现在不仅用于分析，还在提供建议。一位美国国防官员告诉我的同事James O'Donnell，现在你可以给一个军事聊天机器人一份目标清单，问它先打哪个。任何使用AI的人都知道，其输出需要仔细审查。在节奏快、压力大的实际冲突中，偷工减料的风险很高。 ### **3\. 很多人真的很讨厌AI。** 今年早些时候，我去看了看伦敦的一场反AI抗议活动（https://www.technologyreview.com/2026/03/02/1133814/i-checked-out-londons-biggest-ever-anti-ai-protest/），发现投诉内容五花八门。写着末日的标语随着“停止垃圾！停止垃圾！”的喊声上下翻飞。抗议活动正变得越来越有组织，参与人数也越来越多。 电影和电子游戏的粉丝们也在抵制，他们反对在喜爱的作品中使用生成式AI。一个显著的案例是，2025年备受赞誉的游戏《Clair Obscur》被剥夺了一个奖项（https://www.polygon.com/game-awards-expedition-33-disqualified-did-it-use-ai-response/），因为开发者承认在制作过程中一个很小的特定部分使用了AI。 还有对数据中心的反对声浪。美国拥有超过5400个数据中心，而且还在增加。随着AI能源需求的增长，人们对环境影响和日益上涨的电费感到不满。活动人士已在多个地方成功拖延了开发。 监管在政治上正变得越来越受欢迎（https://www.technologyreview.com/2026/04/21/1135665/resistance-ai-artificial-intelligence-backlash-protests/）。像QuitGPT（https://www.technologyreview.com/2026/02/10/1132577/a-quitgpt-campaign-is-urging-people-to-cancel-chatgpt-subscriptions/）这样的草根运动已获得动力。少数人转向了暴力；几周前，有人向Sam Altman的房子投掷了燃烧瓶。目前还不清楚这一切将走向何方。但科技领袖们的末日式炒作无助于让人们保持冷静。 ### **4\. AI用于科学是一件大事。** 尽管还处于早期阶段，但AI帮助实现真正重要科学发现的潜力比以往任何时候都大。 Google DeepMind开发了Co-Scientist（https://www.technologyreview.com/2026/05/22/1137813/google-i-o-showed-how-the-path-for-ai-science-is-shifting/），这是一个多功能工具，可以帮助研究人员挖掘和比较先前的成果，生成假设，并设计实验来验证这些假设。OpenAI今年告诉我，他们的北极星目标是在2028年之前构建一个完全自动化的研究人员（https://www.technologyreview.com/2026/03/20/1134438/openai-is-throwing-everything-into-building-a-fully-automated-researcher/）。 数学家们也很兴奋。基础数学支撑着许多日常技术，从互联网安全到视频流媒体。过去几个月里，陆续有声称AI破解了未解数学难题的说法。而能够解决真正困难的数学问题的软件，据称也能解决更通用的现实世界问题。 缺点是什么？一些科学家警告说，过度依赖AI工具可能会缩小研究范围，因为科学家可能会选择最适合AI辅助的问题。还有人担心，AI辅助的研究将导致大量不准确或虚假结果的泛滥：科学垃圾。 ### **5\. AI无处不在，同时发生。** 那么这给我们留下了什么？有很多令人兴奋的事情，很多令人担忧的事情，也有很多空话。跟上这一切令人疲惫不堪，而且感觉无处可逃（https://www.technologyreview.com/2026/04/21/1135921/ai-malaise-artificial-intelligence-public-sentiment/）。有人会告诉你我们正在赛跑冲向顶端；有人会告诉你我们正在赛跑冲向底端。但我们的方向真的不清楚。 AI公司希望我们听从他们的指挥，接受关于通用人工智能的宣传（https://www.technologyreview.com/2025/10/30/1127057/agi-conspiracy-theory-artifcial-general-intelligence/），不管那是什么意思（https://www.technologyreview.com/2020/10/15/1010461/artificial-general-intelligence-robots-ai-agi-deepmind-google-openai/）。他们在推销一种看似不可避免的愿景，但事实并非如此。 我们构建了一项能够做类似人类事情的技术（https://www.technologyreview.com/2024/07/10/1094475/what-is-artificial-intelligence-ai-definitive-guide/），我认为这让我们很难接受一个事实：它仍然只是一种技术。 有些事情正在发生。甚至可能是与电的发明或互联网的出现相媲美的事情。但这样的技术需要时间来沉淀并带来持久的变化。 准备一场马拉松，而不是短跑。 *这个故事最初发表于《算法》（The Algorithm），我们的每周AI通讯。要第一时间在收件箱收到此类故事，请点击此处注册（https://forms.technologyreview.com/newsletters/ai-demystified-the-algorithm/）。* ### 深度探索 ### 人工智能 ### 保持联系 插图：Rose Wong ## 获取MIT Technology Review的最新更新 发现特别优惠、热门故事、即将举办的活动等更多内容。