调查显示：AI将对选举和人际关系产生负面影响

人工智能的普及速度超过了个人电脑和互联网，仅用三年时间就覆盖了53%的人口。与此同时，AI引发的有害事件数量也在同步攀升。专家与普通民众普遍认为，影响将主要集中在两个领域：选举和人际关系。

根据斯坦福大学以人为本人工智能研究所（HAI）发布的《2026年AI指数报告》，"负责任的AI发展速度没能跟上AI能力提升的步伐，安全基准落后，事故数量急剧上升。"

报告指出，根据AI事故数据库的定义，有据可查的AI事故——即"由人工智能系统部署在现实世界中造成的实际伤害或潜在伤害"——2025年达到362起，高于2024年的233起。

这与AI应用的快速扩张相吻合：88%的企业表示正在使用AI，约80%的大学生也坦承在使用AI。

一种可能的解释是，AI模型在编程方面已经相当出色。在SWE-bench测试中，AI处理真实GitHub问题的得分在一年内从60%跃升至接近100%。

然而，单一基准的高分并不能反映全貌，因为所有AI模型都有各自的短板。在专门评估模型是否会在不确定时承认局限、而非随意猜测的AA全知指数测试中，26个模型的幻觉率从22%到94%不等。

当律师借助AI模型伪造"超过二十余处引用和事实陈述"，并被美国第六巡回上诉法院点名批评时，这正是斯坦福HAI研究人员所说的"负责任的AI没能跟上实际使用步伐"的典型案例。

尽管外界对AI超级智能议论纷纷，但在识别时间这件事上，AI的表现远不如人类。ClockBench基准测试显示，截至2026年3月，OpenAI的GPT-5.4 High正确读取指针式时钟的成功率仅为50.6%，而"非专业人类"的正确率约为90%。

机器人的表现则更加逊色，根据BEHAVIOR-1K仿真基准测试，机器人完成家庭任务的成功率仅为12%。

这份长达423页的HAI报告，代表了斯坦福团队对当前AI研究现状及其社会影响的全面梳理。报告由人类研究员借助ChatGPT和Claude协助撰写，同时获得了谷歌、OpenAI等机构的资金支持。报告的研究结论不止于"负责任的AI"供给不足，还涵盖了AI行业的多个层面。

在公众舆论方面，报告发现："AI专家与美国公众在AI未来的几乎所有问题上看法相左，唯独在AI将损害选举和个人关系这一点上达成一致。"

64%的美国公众预计，AI将在未来二十年内减少人类的就业机会，而只有5%的人认为AI会创造更多岗位。专家群体中，只有39%预计就业岗位会减少，19%预计就业机会增加。然而，专家们同时认为，到2030年，生成式AI将参与美国80%的工作时长，而公众对这一比例的估计仅为10%。

仅有31%的美国受访者表示信任政府能够负责任地监管AI，在所有参与调查的国家中比例最低。鉴于OpenAI正在支持伊利诺伊州一项旨在限制AI公司在模型造成灾难性危害时所负责任的法案，加之白宫推行"对行业友好的AI政策"，美国公众对政府是否真正致力于保护自身权益产生质疑，也就不难理解了。

HAI报告指出，中国AI模型与美国AI模型之间的性能差距已大幅收窄。截至2026年3月，美国顶尖模型Claude Opus 4.6在Arena基准测试中得分1,503，仅比字节跳动的Dola-Seed Preview（1,464分）高出2.7个百分点。而截至2026年4月9日，差距进一步缩小——Claude Opus 4.6 Thinking得分1,548，智谱AI的GLM-5.1以1,530分紧随其后。

美国在AI投资方面仍保持领先地位，2025年投资额据称已达2,859亿美元，是中国124亿美元的23倍。不过报告也指出，中国的政府资金投入或许存在统计遗漏。即便如此，美国正面临技术人才的持续流失。报告显示："自2017年以来，赴美AI研究人员和开发者数量下降了89%，仅过去一年就减少了80%。"

Q&A

Q1：《2026年AI指数报告》中AI事故数量增加的主要原因是什么？

A：报告指出，随着AI的快速普及，AI事故数量也同步上升。2025年，有据可查的AI事故达到362起，相比2024年的233起明显增加。主要原因在于AI能力快速提升，但"负责任的AI"发展滞后，安全基准跟不上实际部署速度，导致现实世界中的伤害或潜在伤害事件频发，律师使用AI伪造引用被法院点名批评便是典型案例。

Q2：AI模型目前在哪些方面仍存在明显短板？

A：尽管AI在编程任务上表现出色，但在其他领域仍有明显不足。例如，在识别指针式时钟方面，OpenAI的GPT-5.4 High正确率仅有50.6%，远低于普通人类约90%的水平。此外，在26个模型的幻觉率测试中，部分模型的幻觉率高达94%，说明AI在面对不确定信息时仍可能随意"编造"答案。机器人在家庭任务中的完成率也仅有12%。

Q3：美国在全球AI发展中的领先地位是否正在受到挑战？

A：是的，领先优势正在收窄。中国AI模型与美国顶尖模型的性能差距已大幅缩小，字节跳动和智谱AI的模型在国际基准测试中紧追美国头部产品。与此同时，美国AI技术人才流入量自2017年以来下降了89%，仅过去一年就减少了80%，这对美国维持AI领域的长期竞争优势构成挑战。