焦虑加剧！斯坦福报告称专家、公众AI态度存在分歧

OpenAI CEO奥尔特曼（Sam Altman）位于美国旧金山的房子在两天内遭遇了两次攻击，一次是被扔燃烧瓶，一次是被枪击。虽然相关案件调查结果尚未公布，但奥尔特曼将冲突事件的矛头指向人们对AI的焦虑情绪。

“总体而言，我还是相信技术进步能让未来变得美好。”奥尔特曼在一篇回应“燃烧瓶”事件的博客中称。

然而，最新研究显示，AI领域企业掌舵者的乐观态度未能感染足够多的普通大众。当地时间4月13日，斯坦福大学发布了2026年人工智能指数报告，该报告称，人工智能专家和公众对AI技术的看法存在分歧。对于AI如何影响人们的工作，73%的专家预计影响是积极的，但认为影响积极的公众比例只有23%。

专家与公众存在分歧

针对“燃烧瓶”事件，奥尔特曼在博客中表示，此前留意到有一篇关于他的煽动性文章，这可能会让他的处境变得危险。他表态，AI将成为拓展人类能力和潜力的最强大工具，但人们对AI的恐惧和焦虑也是有道理的。奥尔特曼反思了自身的不足，同时释放了对AI带来积极影响的信心。

虽然奥尔特曼极力释放积极态度，但斯坦福大学最新发布的调查结果显示，公众对AI的态度变得越发复杂，更多人认可AI带来的益处，也有更多人感到紧张。

这份报告显示，在一项关于公众对AI的态度和认知的全球性调查中，59%的人对AI带来的益处持乐观态度，高于上一年的52%，但对AI持有紧张情绪的公众比例也从50%上升至52%。美国受访者对AI的警惕性尤其高，仅33%的美国受访者认为AI会改善自己的工作，低于全球平均比例40%。

公众和AI专家的态度还出现了分歧。就AI给工作方式带来的改变，持积极态度的专家和公众比例差距颇大。对于AI给经济、医疗带来的改变，分别有69%、84%的AI专家认为有积极影响，持有相同态度的公众比例仅有21%、44%。

虽然一些专家释放对AI提升工作效率的信心，并表态新技术会创造新的就业岗位，但公众的看法并不一致。这份报告显示，分别有39%、19%的专家认为未来20年AI会减少、增加工作岗位，相比之下，高达64%的美国受访者认为AI会减少工作岗位，仅5%的美国受访者认为会增加工作岗位。认为AI会淘汰而非创造就业岗位的美国受访者比例位居全球前列。

公众对AI的复杂情绪背后，既有对未来AI减少工作岗位的担忧，也有AI对当下工作方式的复杂影响。除了斯坦福大学的报告，近期还有报告显示，AI让当下一些工作变得忙碌，带来工作量增大、碎片化加剧等影响。

研究和咨询机构ActivTrak生产力实验室近期发布的《2026职场现状》显示，随着AI使用量增加，职场工作量并未如多数人预想那般减少。研究分析了超千个组织、总计超4.43亿小时的数字化工作行为数据后发现：相比三年前，2025年虽然工作日平均工作时长小幅缩短约2%，但工作本身变得更加密集、碎片化，员工更早上班，工作强度也有所增加。

ActivTrak的报告显示，工作中的创造性时间增加了5%；每日协作工作量增加了34%；多任务处理工作量增加了12%，达到每日1小时33分钟；日均高效会议时长增加了13%；工作对话和消息量增长了145%；周末加班时长增加超 40%。与此同时，专注工作时长跌至三年来最低水平。

对工作强度增大感受明显的不只有普通职员。“我感觉自己变得越来越忙。比起6个月前，现在每天都越来越忙。原因是工作进展反馈的速度越来越快，项目数量增长的速度也加快了。”3月在接受第一财经等媒体采访时，英伟达CEO黄仁勋表示，所有人都比以往任何时候更忙，忙碌将是一个普遍的状况。

中美AI差距缩小

除了公众对AI的复杂情绪，斯坦福大学的报告还谈及AI普及率情况和另一些风险问题。

这份报告称，AI正以前所未有的速度普及。生成式AI采用率已达到53%，普及速度比个人电脑和互联网更快。以美国为例，截至2026年初，生成式AI工具给美国用户带来的预估价值总共为每年1720亿美元，为用户产生价值的中位数在一年内翻了三倍。

在AI热潮中，去年美国AI领域的私人投资规模达到2859亿美元，同年成立了1953家AI公司，新成立公司数量是排名第二的国家的10倍多。

在模型层面，中美模型性能差距则有所缩小，今年3月，Anthropic的顶级模型仅以2.7%的优势领先中国的模型。虽然美国生产更多顶级模型，但中国在产品数量、引用、专利产出和工业机器人安装方面处于领先地位。中国在人工智能论文引用量排名前100的论文中，所占份额从2021年的33%增长到2024年的41%。

但AI仍有不少风险。这份报告重点提及AI安全性和透明度问题，称关于负责任的AI的基准测试报告参差不齐，记录在案的AI事故则从2024年的233起提升至2025年的362起。近期研究还发现，提升AI某一维度的能力可能会削弱另一维度的能力，例如提升安全性会削弱准确性，这进一步加剧了挑战。

此外，最强大的前沿模型恰恰是透明度最低的模型，这些模型集中在最强大的AI公司手中，而这些公司对训练代码、数据集规模、参数等关键信息讳莫如深。基础模型透明指数显示，这些模型的平均得分一年时间内从58分下降至40分，能力最强的模型往往披露的信息最少。

这份报告还重点提及美国在AI领域面临的挑战，例如，在调查的地区中，美国受访者对政府监管AI的信任度最低。2017年以来，移居美国的AI研究人员和开发人员数量减少了89%，仅去年就下降了80%，显示美国吸引全球人才的能力下降。报告也指出，一些国家的公众对AI的态度更积极，特别是东南亚国家。马来西亚、泰国、印度尼西亚和新加坡都有超八成受访者认为AI将在未来3~5年深刻改变他们的生活。