史丹佛大學預言 AI 傳教時代結束，2026 年是檢驗真實成效的時候

在即將到來的 2026 年，史丹佛大學研究人員預測，人工智慧（AI）將迎來一場現實檢驗。這波轉折，意味著產業與社會將逐步擺脫過去的光環與炒作，轉而聚焦於可被實際衡量的成果。

史丹佛大學人本人工智慧研究所（HAI）內容主管兼傳播副總監 Shana Lynch 指出：「AI 的傳教時代，正在讓位給 AI 評估的時代。」Lynch 彙整多位史丹佛大學 AI 專家的觀察，指出整體氛圍已出現降溫跡象。史丹佛大學傳播學副教授 Angèle Christin 表示：「AI 可能無法實現我們期待的一切，在某些情境下，甚至可能誤導使用者、削弱技能，或對人們造成傷害。」

未來一年，將出現「更多測量、減少對 AI 表現的幻想」，史丹佛大學數位經濟實驗室主任 Erik Brynjolfsson 如此形容。他預期，市場將建立高頻率的 AI 經濟儀表板，用以追蹤 AI 在不同任務與職業層面，究竟是提升生產力、取代人力，還是創造新角色。這類「AI 暴露指標」將結合薪資、平台與使用資料進行分析。Brynjolfsson 指出，目前已觀察到早期職涯中，AI 暴露程度較高的職位，其就業與收入表現相對疲弱；到了 2026 年，這類指標將改為每月更新，而非數年後才回顧檢視。

Christin 也補充，對 AI 的期待將變得更加務實。她指出，AI 對部分任務與流程而言確實是極佳工具，但在其他情境下，反而可能帶來問題。更多時候，AI 的影響是溫和而非顛覆性的，包含某些效率與創造力的提升，同時也伴隨額外的勞動與流程負擔。

在醫療領域，AI 的正面效應則被普遍看好。史丹佛大學教授 Curtis Langlotz 預測，醫療產業即將迎來屬於自己的「ChatGPT 時刻」。他指出，過去醫療 AI 的開發成本極高，訓練資料必須由高薪醫療專業人員標註，例如將乳腺 X 光影像分類為良性或惡性。他認為，未來不久，醫療 AI 將能在大量高品質醫療資料上進行訓練，其規模可望與訓練聊天機器人所使用的資料量相當。

此外，AI 在醫療領域的深化，也意味著必須逐步打開影響決策的「黑箱」。史丹佛大學生物工程教授 Russ Altman 表示，他預期 2026 年將開始系統性發展評估 AI 影響的方法，涵蓋技術特性、訓練族群、實際導入方式、對員工效率或干擾程度、醫院工作流程的投資報酬率，以及病患滿意度與決策品質等面向。

（首圖來源：shutterstock）