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2026年11月的AI樣態观察
2026年11月的AI樣態观察近年来，AI这一词汇的出现总是伴随着两极的评价。有人极力称赞AI，声称AI将会解决人类的医疗问题，更甚者认为AI能够解决所有问题。同时，也有人从各种角度找到AI的短板，比如GPT-3.5时期测试拼接的问题，看AI一本正经地胡诌、让AI比较9.11和9.9的大小、数出strawberry中r出现的次数。更多人只是一般使用者，因各种原因使用非前沿模型，并据此评论AI。而与此同时，前沿模型水平的提高对普通人而言愈发难以体感，也让人们对AI的认识更加片面。 到底目前AI发展到了哪一步？AI已经怎样影响社会、就业？AI将如何撼动经济和未来世界？本文将从事实出发，根据公开资料，还原2026年11月之前AI的发展、对社会的影响，以及未来前景。 进入2026年下半年，AI的发展愈发加快，很多曾经出现在推演中的事件正逐渐走进现实。2026年7月9日至13日，AI Agent涉及数万次自动化操作，最终取得Hugging Face部分内部系统的权限，并接触到有限的私人数据。OpenAI于8月公开承认，其内部模型参与了这次事件。 其中，AI Agent是一项已经可以在日常生活中使用的技术。2025年2月，Anthropic发布Claude Code，成为现代Agentic Coding发展的重要节点。AI Agent从早期的自主行动实验，逐渐进入可以直接参与真实软件开发的阶段。 Agent是一种人与AI的交互方式。不同于在对话框中输入和输出，Agent在明确给定任务后会自行工作、检验并提交结果，通过创建和编辑文件、执行命令行命令、搜索网络等方式完成任务，因此拥有一定的自主能力。 传统的Vibe Coding，也就是通过AI开发程序，需要使用者在不同窗口之间复制粘贴代码，由使用者自行测试并反馈Bug。而由Agent驱动的Agentic Coding则可以直接使用数据和命令接口完成这些工作。 OpenAI于2025年10月公布，自同年8月初以来，Codex的每日使用量已经增长超过十倍。 2026年3月，Anthropic公布了Claude在Cowork和Claude Code中使用电脑的能力。同年4月，OpenAI更新Agents SDK，加入更完整的沙盒执行、文件操作、程序执行和长时间任务支持。 支撑AI Agent的，是前沿模型的能力。 2026年9月，OpenAI宣布，一个尚未公开的内部模型已经解决了100多个长期未解的数学问题。2026年10月6日，OpenAI公开了一批数学研究成果，最初的GitHub数据库包含719篇手稿，分属372个成果系列。后续数据库更新至721篇以上。 比如其中一项，七个千禧年大奖难题之一的Hodge猜想，由William Hodge提出。OpenAI模型提出了完整Hodge猜想的一个特殊范围，数学家van Hoften和Sempliner后来独立给出了相关证明，数学家James Milne也对该结果作出了肯定评价。 不过，AI推理错误的情况也曾出现。OpenAI在10月公开的数学成果中，一项关于K3曲面乘积的Hodge猜想结果，因为符号错误而于10月7日撤回。 1998年菲尔兹奖得主Tim Gowers评价Erdős单位距离问题时表示：“如果这篇论文是由人类写成，投稿到《Annals of Mathematics》，而我被要求快速评估，我会毫不犹豫地建议接收。” 普林斯顿大学数学家Noga Alon在接受Quanta Magazine采访时透露，AI开始解决大量Erdős问题后，他已经停止亲自尝试其中一些问题。 菲尔兹奖得主陶哲轩在2026年大量AI生成证明涌现后，对目前的发展方式表达了更深的忧虑。包括：AI产生的证明数量超过人类研究者能够检查的速度，数学教育和研究生培养可能受到冲击。 互联网内容的改变是目前AI影响较为明显的部分。据2026年10月27日发表的论文《The Uneven Rise of AI-Generated Web Content》描述，2026年8月，可被爬取的网页中，含有AI生成或AI编辑文字的比例约为24%。 据Pew Research Center于2026年8月20日发布的相关研究，2026年7月随机抽取的10,000个英文网页中，有10%包含AI特征。Pew的研究还发现，如果只看ChatGPT发布后新建立的网页，具有明显AI撰写特征的比例超过三分之一。 你可以在互联网上的大量文本中发现很多“不是，而是”类型的转折复句，逐渐形成一种令人厌烦的表达模式。“不是，而是”还揭示了一个更大的困局——AI能够通过大量的新定义颠覆传统价值，可是形式的正确并不能确保道理的真假。 据Kapwing的研究，TikTok新账号首页推荐的前500部影片中，有59%被研究者判定为AI Slop。YouTube Shorts新账号首页推荐的前500部影片中，AI生成内容的比例为21%。 据YouTube Culture & Trends发布的2026年生成式AI创作研究，在对美国694名14至44岁的网络使用者进行的调查中，72%的受访视频发布者表示，他们曾在视频或图片制作中使用AI。据《中国网络视听发展研究报告（2026）》，54%的受访者经常观看AI短视频。 除了光怪陆离，或者说仍然带有不真实感的Generative Video类型的直接生成视频，基于Motion Graphics的影片也逐渐增多。后者不直接生成画面，而是先把信息转化为视觉元素，再设计这些元素如何随时间变化，最后合成为视频。它具有更强的可控性，文字、图表、人物、镜头、转场都可以分别编辑。Motion Graphics制作的视频目前主要流行于科普和AI圈。 说到AI对社会的影响，我们很容易想到就业问题。据Pew Research Center于2026年2月至5月进行的国际调查，在37个接受相关调查的国家中，有34个国家的民众倾向于认为AI会造成工作机会减少。在澳大利亚、韩国、美国等高收入国家，约七成或更多的受访者认为AI在未来二十年会减少工作机会。 国际劳工组织（ILO）2026年6月发布的研究，主要结论是： AI带来的生产力提升已经可以观察到，但不同工作和企业之间差异很大。 大规模的工作岗位替代目前仍然有限。 劳工报告的时间节省，尚未普遍转化为可测量的产出、收入或就业增长。 年轻劳工的就业机会可能面临更大压力。 工作组织、员工自主性和工作质量正在发生变化。 程序员可以让AI编写、测试和修改部分代码。研究人员可以使用AI搜索资料、整理文献和辅助研究。从目前来看，AI尚未大规模取代工作，只是让一个人能够完成更多工作，而进一步的发展还需要持续关注。 Stanford在《AI Index Report 2026 — Public Opinion》中呈现了以下几组数据：认为AI产品的好处大于坏处的全球受访者占59%；2025年经常或间歇性在工作中使用AI的受访者占58%。 当AI已经切实开始改变工作的流程、日常生活中的互联网环境，以及前沿数学领域时，我们或许能够认识到，AI的强大并不像技术乐观主义所设想的那样无所不能。AI已经开始参与自身的研发流程，但距离能够独立完成完整的模型研究、训练、评估、部署和下一轮迭代，并持续可靠地提升自身能力，仍有相当距离。而AI的能力也不再局限于日常聊天对话，更能够独立工作、完成任务。 未来一年AI会发展到什么程度，谁也说不清。而AI对普通消费者的影响，已经开始延伸到日常消费品市场。由于AI数据中心建设大量消耗内存芯片资源，全球内存供应受到挤压，手机制造商面临成本上升与供应不足的双重压力。 据路透社报道，2026年第三季度，全球智能手机出货量同比下降20%，创下2012年以来同期最差表现。2026年第三季度，Xiaomi出货量同比下降超过30%，市场份额降至约10%。OPPO、vivo出货量均下降超过20%。 AI公司的盈利能力，也是目前影响AI持续发展的一大关注重点。Anthropic在2026年第二季度营收达到115.6亿美元，营业利润9.74亿美元。第三季度营收继续上升至169.6亿美元，但营业亏损5.67亿美元。OpenAI同年第二季度营收较第一季度增加约18%，但营业亏损增加约32%。鉴于美国中期选举后市场对AI产业链相关公司的反应，AI产业能否形成可持续的商业模式，将成为AI进一步发展的重要基石。 综上，在2026年11月的今天： AI的能力已经超越普通人的日常体感。普通使用者仍然在讨论AI是否能够准确计算、是否会胡编乱造；与此同时，前沿模型已经开始参与数学研究、程序开发和复杂任务执行。 AI的能力提升速度，已经开始超过部分社会制度的适应速度。AI可以在短时间内产生大量证明，人类数学家却需要更长时间理解和验证。 AI的商业价值仍然需要证明。AI产业已经形成庞大的市场需求，但算力成本、基础设施投资和研发投入也在同步增长。 我们或许正处于一个技术能力快速增长、社会认知和制度调整尚未跟上的时期。 面对AI，过度乐观和过度悲观都可能让人忽略真正发生的事情。技术的发展不会自动决定社会的走向，AI能够带来什么，也取决于人类如何使用它，以及如何重新安排自己的社会和经济生活。 至于未来一年AI会发展到什么程度，目前没有人能够给出可靠的答案。但可以确定的是，AI已经开始改变我们生产知识、完成工作和理解世界的方式。 这些改变，将远远超出当年那个灰色的聊天对话框，以及那些有些僵硬的回复。
