美中人工智慧競逐差距縮小，但對「負責任的人工智慧」的看法仍存分歧

數據並未強力支持「美國在人工智慧模型表現方面將長期保持領先」的假設，這只是史丹佛大學本週發布的《2026 年人工智慧指數報告》中眾多發人深省的結論之一。

這份由史丹佛大學以人為本人工智慧研究所發布、長達423頁的年度報告，對人工智慧領域進行了全面評估。報告檢視了研究成果、模型能力、投資趨勢、公眾輿論以及負責任的人工智慧實踐，揭示了數項引人注目的主要發現。

然而，最具深度的洞見其實隱藏在較少被關注的章節中，特別是關於人工智慧安全的部分——在該領域，模型能力與嚴謹危害評估之間的差距非但未縮小，反而愈發擴大。

儘管如此，仍有三項關鍵發現值得更多關注。

美中模型性能差距已實質上消失

關於美國在人工智慧發展中明顯領先的論述需要修正。報告指出，自2025年初以來，中美模型的頂尖表現排名已多次交替。2025年2月，DeepSeek-R1曾短暫追平領先的美國模型。截至2026年3月，Anthropic的頂尖模型僅以2.7%的微弱優勢領先。

美國仍開發出更多頂級AI模型——2025年為50個，相較於中國的30個——且持有影響力更高的專利。然而，中國目前在論文發表量、被引用份額以及獲准專利數量方面均處於領先地位。 中國在AI領域被引用次數前100名的論文中所佔比例，從2021年的33篇增長至2024年的41篇。值得注意的是，韓國在人均AI專利數量方面位居全球首位。

實際的啟示是，關於美國在AI模型性能方面能長期保持技術領先的假設，缺乏強有力的數據支持。與兩年前相比，兩國之間的差距已縮小至僅有微弱差距，且會隨著每個主要模型的發布而波動。

該報告還指出另一項結構性弱點。儘管美國擁有5,427座資料中心——數量是其他任何國家的十倍以上——但其中幾乎所有頂尖AI晶片，皆由單一企業台積電（TSMC）製造。儘管台積電於2025年在美國的擴建廠區已開始運作，但全球AI硬體供應鏈仍完全依賴台灣這家晶圓代工廠。

AI 安全基準測試進展遲緩，數據已證實此點

儘管幾乎所有前沿模型開發者都會報告能力基準測試的結果，但在負責任的AI基準測試方面卻並非如此。《2026年指數》精確記錄了這種差距。

報告中的安全與負責任人工智慧基準測試表格顯示，多數欄位僅是空白。僅有 Claude Opus 4.5 針對超過兩項追蹤中的負責任人工智慧基準測試報告了結果。僅有 GPT-5.2 針對 StrongREJECT 報告了結果。在衡量公平性、安全性及人類自主性的各項基準測試中，多數前沿模型均未報告任何數據。

這並不意味著前沿實驗室忽視了內部安全工作。報告承認持續進行紅隊測試與對齊測試，但指出「這些努力極少透過一套共通且可供外部比較的基準來公開」。因此，對於大多數模型而言，對 AI 安全特性的外部比較實際上是不可能的。

根據 AI 事件資料庫（AI Incident Database）的數據，2025 年記錄在案的 AI 事件增至 362 起，高於 2024 年的 233 起。經合組織（OECD）的「AI 事件與危害監測」（AI Incidents and Hazards Monitor）採用更廣泛的自動化監測管道，記錄到 2026 年 1 月單月事件數達到 435 起的峰值，六個月移動平均值為 326 起。

組織治理正苦於難以跟上這股趨勢。AI Index 與麥肯錫（McKinsey）的聯合調查發現，將自身 AI 事件應對評為「優秀」的組織比例，從 2024 年的 28% 降至 2025 年的 18%。評為「良好」的組織比例也從 39% 降至 24%。 與此同時，遭遇三至五起事件的組織比例則從30%上升至50%。

該報告還指出，在推動負責任的人工智慧發展方面存在結構性挑戰：某個領域的進步往往是以犧牲另一個領域為代價。例如，提升安全性可能會降低準確性，或改善隱私保護可能會削弱公平性。目前尚無既定的框架來管理這些權衡取捨，且在包括公平性與可解釋性在內的多個維度上，仍缺乏用於追蹤長期進展所需的標準化數據。

公眾焦慮隨採用率上升而加劇，凸顯專家與公眾間的認知落差

全球範圍內，59%的受訪者認為AI的益處大於弊端，較2024年的55%有所上升。與此同時，52%的受訪者表示AI產品與服務令他們感到不安，一年內上升了兩個百分點。這兩項數據同步上升，反映出公眾在更多使用AI的同時，對其發展軌跡也愈發感到不確定。

專家與大眾在AI對就業影響的看法上，分歧尤為明顯。根據報告，73%的AI專家預期AI將對人們的工作方式產生正面影響，而一般大眾中僅有23%持相同看法——兩者差距達50個百分點。在經濟層面，差距則為48個百分點（69%的專家持樂觀態度，相較於21%的大眾）。 在醫療照護方面，專家群體的樂觀程度遠高於大眾，達84%，而大眾僅有44%。

這些差距至關重要，因為公眾信任會影響監管結果，進而形塑人工智慧的部署。在此方面，報告突顯了一項引人注目的發現：在所有受訪國家中，美國民眾對本國政府能否負責任地監管人工智慧的信任度最低，僅有31%。全球平均值為54%。東南亞國家的信任度最高，新加坡為81%，印尼為76%。

在全球範圍內，相較於美國或中國，歐盟在有效監管人工智慧方面獲得更多信任。皮尤研究中心（Pew Research Center）2025年針對25個國家的調查顯示，中位數有53%的受訪者相信歐盟能監管人工智慧，而美國與中國的信任度分別僅為37%和27%。

該報告在輿論章節的結語中指出，東南亞國家仍是全球對人工智慧最樂觀的地區之一。在中國、馬來西亞、泰國、印尼和新加坡，超過80%的受訪者相信人工智慧將在三至五年內深刻改變他們的生活。從2024年到2025年，馬來西亞在這方面的看法增幅最大。

另請參閱： IBM：強健的人工智慧治理如何保障企業利潤

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