史丹佛大學人本人工智慧研究中心（HAI）在去年底釋出的報告中，為 2026 年 AI 趨勢定下「務實」的基調。報告提及，醫療保健領域將正式進入「ChatGPT 時刻」，然而 AGI 還不會到來，而AI 的真正價值將從炒作轉向務實。這也意味著，市場將開始嚴肅評估：一切的 AI 投資，是否真的物有所值？
AI 焦慮日益浮現
歷經多年的急速擴張與鉅額資本競賽，AI 應用在 2025 年達到了百家爭鳴的高峰，當然也帶來深刻反思：不僅要問「AI 能做什麼」，更要問「AI 應該做什麼」以及「為誰而做」。
史丹佛大學人本人工智慧研究院（HAI）這篇報導中指出，社會大眾的AI焦慮日益浮現，包括「我可以信任心理治療機器人嗎？」、「自動化是否取代了錯誤的工作環節？」、「個人的私人對話是否淪為訓練模型的養分？」與此同時，中國 AI 技術的崛起與地緣政治的角力，也讓局勢更加複雜。我們必須正視 AI 為一種「不完美但影響深遠」的技術，它正重塑著心理健康、兒童安全、職場尊嚴與隱私權。
而 2026 年將是關鍵轉捩點。根據史丹佛大學人本人工智慧研究院（HAI）專家們的預測，新的一年 AI 將從「話題炒作」轉向「價值驗證」。無論是法律規範、醫療應用標準，或是勞動力替代的經濟評估，市場不再買單模糊的願景，而是要問「AI 能做得有多好？成本多少？為誰而做？」
主權 AI 崛起，與揮之不去的泡沫疑慮
HAI 聯合主任、電腦科學教授 James Landay 直言，通用人工智慧（AGI）今年依然不會到來。更殘酷的現實是，除了程式設計與客服等少數領域外，企業將開始承認 AI 尚未帶來顯著的生產力提升，以及眾多的 AI 專案失敗案例。
另一方面，伴隨「主權 AI (AI Sovereignty)」議題升溫，為了擺脫對美國政治體系或少數科技巨頭的依賴，各國政府將積極建立本土的大型語言模型（LLM），並推動數據在地化運算的 GPU 基礎建設，以確保數據不出境。
在基礎建設方面，儘管 Nvidia 和 OpenAI 等組織仍積極遊說各國興建數據中心，且今年的投資熱度看似不減，但在這股熱潮背後，金融市場上「投機泡沫」的隱憂已揮之不去。
回到技術層面，目前的生成式AI發展似乎已達到了資料量的高峰值（Peak Data）。面對數據耗盡與品質不穩的挑戰，未來的開發重心將從「大數據」轉向「高品質小數據」，致力於訓練出效益更高的模型。與此同時，隨著影片生成工具日趨成熟，著作權、智財權等相關問題也勢必成為下一波攻防的焦點。
戳破過度承諾，回歸務實研究
2026 年，科學、醫學與法律界不約而同地對 AI 提出了新標準，要求 AI 從單純的「通用能力展示」轉向「專業領域的深耕與驗證」。
開發者面臨著更深層的挑戰：不僅需釐清基礎模型的最佳融合策略，且更需要知道內部神經網路的運作機制（例如關注哪些數據特徵）。而在應用端，面對新創公司的推銷浪潮，醫療機構今年將開始發展評估 AI 系統影響力的方法，從技術規格、工作流干擾度、投資報酬率 (ROI) 到患者滿意度等。
傳播學者 Angèle Christin 便指出，2026 年市場對 AI 的期望將回歸「務實」。儘管金融市場與科技巨頭已投入巨資，但現實跡象顯示 AI 無法實現所有先前宣稱的宏大願景，甚至反而可能帶來誤導。因此，即便 AI 泡沫未必會破裂，但也不會再無止盡膨脹。大眾將意識到 AI 的影響力其實是「溫和且具體」。未來的重點將轉向精細的實證研究，誠實地探討：AI 到底能做什麼？不能做什麼？
專業門檻領域的發展將呈現「深化」與「爆發」並進
法學教授 Julian Nyarko 指出，法律領域的市場焦點已從單純的生成能力轉向「ROI（投資報酬率）」與「嚴謹性」的考核。律師事務所不再問「AI 能寫嗎？」，而是嚴格審視「寫得有多好？風險有多大？」。AI 的任務也將從起草初稿，升級為處理複雜的文件推理，例如綜合事實與正反論證，而這也將需要一套新的測量框架（如引入 LLM 作為裁判）來進行評估。
而醫療領域則因技術門檻降低而迎來「爆發」。 放射學教授 Curtis Langlotz 預測，醫療 AI 即將迎來屬於它的「ChatGPT 時刻」。這主要受益於「自監督學習 (Self-supervised learning)」的突破，大幅降低了過往昂貴的專家標註成本。新一代醫學基礎模型將在海量的高品質數據上進行訓練，不僅精準度大幅提升，甚至能為數據稀缺的罕見疾病診斷帶來曙光。
然而，史丹佛醫療中心首席數據科學家 Nigam Shah 卻提出深層隱憂。由於正規醫療系統的決策週期過長，感到受挫的開發者可能轉而尋求「直接面向用戶 (Direct-to-user)」的模式，將應用程式直接「免費」提供給醫生或患者。這種繞過體制的做法帶來了風險，患者需要知道 AI 是根據什麼來提供「幫助」的，這一點將變得非常關鍵。此外，雖然大家都知道標竿測試（Benchmarking）很重要，但研究人員想靠它來追上技術發展的速度，將會變得越來越吃力。
從宏觀監測到微觀倫理：AI 將邁向更精細化的管理
關於 AI 如何影響經濟，數位經濟實驗室主任 Erik Brynjolfsson 預言，答案將不再流於空泛的討論。他指出，未來將出現類似「營收儀表板」的監測工具，能即時在任務與職能項目上，精準追蹤 AI 何時取代了人力、何時又創造了新角色。這將讓領導者能像檢視每日營收一樣掌握 AI 動態，作為決策與政策制定的堅實基礎。
然而，在追求效率的同時，電腦科學助理教授 Diyi Yang 提醒我們關注「人」的本質。她指出，當前的 AI 越來越傾向於「阿諛奉承 (sycophancy)」，只會順著用戶的話說。這在心理健康等敏感領域尤其危險。因此，未來的 AI 設計必須跳脫對短期流量的追求，轉而關注用戶的長期發展。AI 的使命是增強人類能力，而這項思維必須在產品開發的第一天就納入考量，不能等到問題發生了才來修正。。
