史丹佛大學研究人員預測，2026年人工智慧將更加重視透明度和實用性。

斯坦福大學 以人為本的人工智能 教職員發布了 2026 年人工智慧發展的預測。分析師認為，人工智慧領域普遍存在的熱情正在轉向對謹慎評估的關注。 

與其探究人工智慧是否能夠執行某項任務，不如將重點放在評估其有效性、相關成本以及對不同利害關係人的影響。這包括使用標準化基準進行法律推理、即時監測對勞動力的影響，以及使用臨床框架來評估日益增多的醫療人工智慧應用。

史丹佛大學以人為本人工智慧中心聯合主任詹姆斯蘭迪預測，2026年將不會出現通用人工智慧。他指出，人工智慧主權將成為關注焦點，各國將尋求透過建構自身模型或在本地運行外部模型來控制人工智慧，以確保資料在國內流通。儘管人工智慧資料中心領域已顯露出投機風險，但預計全球對人工智慧資料中心的投資仍將持續。蘭迪預計，未來將有更多報告指出人工智慧帶來的生產力提升有限，而失敗案例將凸顯針對性應用的重要性。客製化人工智慧介面、基於小型精選資料集的效能提升以及實用型人工智慧視訊工具的出現，以及日益增長的版權問題，都可能成為新的發展趨勢。

史丹佛大學 HAI 資深研究員 Russ Altman 強調了基礎模式在推動科學和醫學發現的潛力。他指出，2026 年的一個關鍵問題是，早期融合模型（整合所有資料類型）和晚期融合模型（整合獨立模型）哪種更有效。在科學研究中，人們的關注正從預測轉向理解模型如何得出結論，稀疏自編碼器等技術被用來解釋神經網路。在醫療保健領域，醫院人工智慧解決方案的激增給評估其技術性能、工作流程影響和整體價值帶來了挑戰，目前正在努力開發能夠評估這些因素並使其適用於資源匱乏環境的框架。

史丹佛大學 HAI 副主任 Julian Nyarko 預測，2026 年法律人工智慧領域將… defi人工智慧的發展趨勢是注重可衡量的性能和實際價值。律師事務所和法院預計將不再僅僅關注人工智慧是否能夠寫作，而是著重評估其準確性、風險、效率以及對實際工作流程的影響。人工智慧系統將越來越多地處理諸如多文檔推理、論證映射和反駁權威等複雜任務，這促使人們開發新的評估框架和基準，以指導其在更高層次的法律工作中的應用。

史丹佛大學人機互動高級研究員安吉爾·克里斯汀指出，儘管人工智慧吸引了大量投資和基礎設施建設，但其能力往往被過度誇大。人工智慧可以增強某些任務，但在其他任務中也可能誤導、降低技能或造成傷害，而且其發展會帶來巨大的環境成本。預計到2026年，人們對人工智慧的實際影響將有更審慎的認識，研究重點將放在其在現實世界中的益處和局限性上，而不是炒作。

2026年，人工智慧將專注於現實世界的益處、醫療保健和勞動力洞察 

史丹佛大學人機互動高級研究員安吉爾·克里斯汀指出，儘管人工智慧吸引了大量投資和基礎設施建設，但其能力往往被過度誇大。人工智慧可以增強某些任務，但在其他任務中也可能誤導、降低技能或造成傷害，而且其發展會帶來巨大的環境成本。預計到2026年，人們對人工智慧的實際影響將有更審慎的認識，研究重點將放在其在現實世界中的益處和局限性上，而不是炒作。

史丹佛大學 HAI 高級研究員柯蒂斯朗格洛茨指出，自監督學習大大降低了開發成本。 醫療人工智能 透過消除對完全標註資料集的需求，儘管隱私問題減緩了大型醫療資料集的創建，但小規模的自監督模型已在多個生物醫學領域展現出巨大潛力。 Langlotz預測，隨著高品質醫療保健數據的聚合，生物醫學基礎模型將會出現，從而提高診斷準確率，並為罕見疾病和複雜疾病的人工智慧工具提供支援。

史丹佛大學人機互動資深研究員艾瑞克布林約爾松預測，到2026年，關於人工智慧經濟影響的討論將從辯論轉向量化評估。高頻人工智慧經濟儀表板將利用工資和平台數據，在任務和職業層面追蹤生產力提升、工作更替和新角色創造等情況。這些工具將使企業主管和政策制定者能夠近乎即時地監控人工智慧的影響，從而指導勞動力支援、培訓和投資，確保人工智慧能夠帶來廣泛的經濟效益。

史丹佛醫療保健首席資料科學家尼甘·沙阿預測，到2026年，生成式人工智慧的開發者將越來越多地直接向終端用戶提供應用程序，從而繞過醫療系統緩慢的決策流程。生成式轉換器的進步或許能夠實現對診斷、治療反應和疾病進展的預測，而無需特定任務標籤。隨著這些工具的普及，患者對人工智慧指導的理解將至關重要，而能夠賦予患者更大自主權的解決方案也將日益受到重視。

史丹佛大學電腦科學助理教授楊迪怡強調，人工智慧系統需要支援人類的長期發展，而非短期參與。她著重指出，設計以人為本的人工智慧至關重要，它能夠提升批判性思維、協作能力和幸福感，並且應該從一開始就將這些目標融入開發過程，而不是事後才考慮。