撰文丨王聰

編輯丨王多魚

排版丨水成文

近日，國際頂尖學術期刊Nature報道了一項針對 4260 名人工智能（AI）領域科學家的調查，結果顯示，在人工智能（AI）的未來前景方面，處于該領域前沿的研究人員比普通民眾樂觀得多——54% 的研究人員認為 AI 帶來的益處將大于風險，而持同一觀點的公眾的比例僅為 13%。據悉，這是迄今為止最大規模的針對 AI 研究人員的社會調查。

但研究人員與公眾一樣，對 AI 在虛假信息傳播、數據使用以及網絡犯罪方面所發揮的作用感到擔憂。在調查中，77% 的研究人員和 68% 的公眾認為 AI 使虛假信息成為了一個問題，65% 的研究人員和 71% 的公眾對科技公司在未獲同意的情況下使用人們的個人數據表示不滿。

這項調查研究來自倫敦大學學院的研究團隊，于 4 月 1 日發表在了預印本平臺Zenodo 上，他們對包括美國、中國、英國、印度、歐盟國家以及其他低收入國家的人工智能（AI）領域的研究人員進行了調查，并將調查結果與英國國家統計局此前在英國公眾中進行的調查結果進行了比較。

風險與獲益

調查結果顯示，大多數國家和地區的研究人員認為 AI 利大于弊，其中，中國的研究人員認為 AI 利大于弊的比例最高，超過了 70%。

當被問及 AI 如何對人們的生活產生積極影響時，75% 的研究人員認為 AI 將增加人們獲取知識的機會；72% 的研究人員認為 AI 會讓工作更加容易；57% 的研究人員認為它將改善人們獲得醫療保健的機會；55% 的研究人員認為 AI 會讓做家務更容易。

當被問及 AI 如何對人們的生活產生負面影響時，77% 的研究人員讓你為 AI 會讓信息真假難辨；65% 的研究人員認為 AI 會未經同意使用個人數據；59% 的研究人員認為 AI 會增加網絡犯罪；47% 的研究人員認為 AI 會減少社交互動。

最引人注目的發現是，約三分之一（29%）的研究人員認為應盡快開發 AI 技術，也就是說，大多數研究人員希望采取更審慎的開發方式來降低潛在風險。

研究人員對于個人數據被用于訓練 AI 模型的情況尤其感到擔憂。數以百萬計的人的書籍和科學論文被盜版并用于訓練 AI 模型，這也引發了對知識產權的擔憂。只有 25% 的研究人員表示，AI 公司應該被允許使用公開可用的數據來訓練其 AI 模型。而近一半的研究人員認為，人們應該明確許可 AI 公司使用他們的數據進行訓練，這一比例高于公眾。

公眾參與

這項調查研究還發現，大多數 AI 領域研究人員認為，公眾應當參與 AI 相關事務，但他們認為這主要是涉及 AI 的影響和監管，而非 AI 的訓練和開發。這表明了研究人員與公眾更緊密合作以創造“反映用戶現實”的 AI 技術已達成廣泛共識。

這項調查研究還顯示，對于能否實現通用人工智能（Artificial General Intelligence，簡稱AGI），AI 研究人員意見不一，他們中的半數認為不會實現，只有 21% 的 AI 研究人員堅信 AGI 的出現不可避免。這與科技界認為人類在未來幾年里將實現 AGI 的樂觀態度有所不同。

不過，目前對于通用人工智能（AGI）的定義并不明確，因此，像 OpenAI CEO山姆·奧特曼（Sam Altman）所說的“OpenAI 知道如何構建 AGI”，究竟是什么意思，也就無從得知了。

AI 領域的其他研究人員則更懷疑大語言模型（LLM）帶來的變革是否足以實現通用人工智能（AGI）。例如，中國的科技公司華為認為，真正的 AGI 需要一個能夠與環境互動的身體（即所謂的具身智能），從而具備人類所有的感覺和認知靈活性，這些技術成就目前尚未實現。

總的來說，這項針對 AI 研究人員的大規模調查顯示：

1、研究人員內部存在觀點多樣性：

• 研究人員內部存在顯著分歧，54% 為樂觀派，他們認為 AI 利大于弊，9% 屬于悲觀派，他們為 AI 弊大于利，其余則認為 AI 利弊相當或不清楚利弊。

• 樂觀派更傾向于支持快速發展 AI，他們相信通用人工智能（AGI）必然來臨。

• 悲觀派則擔心 AI 企業掌控力 AI 研究的主導權。

2、研究人員與公眾的認知差異

• 54% 的研究人員認為 AI 利大于弊，而持同一觀點的公眾的比例僅為 13%；

• 研究人員與公眾在 AI 可能導致的虛假信息、數據濫用、網絡犯罪方面的擔憂整體上是相當的；

• 62% 的研究人員認為公眾不了解 AI 的益處，76% 的研究人員認為公眾低估了 AI 的風險。

3、對于 AI 技術必然性的認知

• 29% 的研究人員支持快速發展 AI 技術，尤其是中國和印度的研究人員；

• 相信通用人工智能（AGI）必然來臨的研究人員更相信技術專家（而不是公眾或監管者）負責 AI 安全。

這項大規模調查研究揭示 AI 專家群體內部存在認知分歧，也揭示了 AI 專家群體與公眾觀點的系統性差異。這顯示了當前 AI 研發存在“技術精英主導”的傾向，缺乏對社會價值的系統考量。因此，應當加強 AI 專家與社會科學的對話，建立更具包容性的 AI 治理框架。這項調查研究為 AI 技術發展的社會認知基礎提供了重要數據，對于制定負責人的 AI 政策具有重要的參考價值。

https://zenodo.org/records/15118399

https://www.nature.com/articles/d41586-025-01123-x