一句话看懂：最新调查显示，顶级AI研究者对AI导致人类灭绝或永久失能的中位概率估计为10%，较往年上升；而美国公众的担忧比例高达50%。这一分歧折射出AI风险认知的撕裂，也直接影响监管与产品节奏。
事件核心：发生了什么
AI Impacts在2024年12月调查了1,580名在顶级AI会议发表论文的研究者，他们对“未来AI导致人类灭绝或类似永久严重失能”的中位概率估计为10%，而一年前为5%。同一群体对“人类水平AI长期结果极其糟糕（如人类灭绝）”的中位估计仍为5%，与2016年以来的历次调查持平。另一组数据来自Forecasting Research Institute：2026年中，超级预测者对“2100年前AI导致超过10%人口死亡的大灾难”中位估计为2.4%，领域专家为5%。而YouGov在2026年9月的调查显示，50%美国成年人担心AI会终结人类。
值得注意的是，调查中83%的研究者更担心AI被用于传播虚假信息（如深度伪造），仅3.4%将生存风险列为最担忧的问题。2025年对475名AAAI成员的调查中，76%认为单纯扩大当前AI方法“不太可能”产生AGI。
为什么重要
风险认知的分化正在塑造AI行业的走向。一方面，Anthropic和OpenAI都曾因安全顾虑暂停工作、限制模型发布或放弃收入，但同时又持续推出更强模型并放宽自身安全规则——这种矛盾本身说明商业竞争与安全承诺之间的张力在加大。另一方面，研究者对“人类水平AI到来时间”的中位预测已从2016年的2061年提前到2042年，2025年7月AI达到国际数学奥林匹克金牌水平，比2022年预测提前了五年。时间表的压缩，意味着安全治理、算力分配和开源/闭源路线之争将更快被推到台前。
对用户/开发者/创作者的影响
对开发者而言，模型能力的快速迭代和厂商安全政策的不确定性，意味着依赖单一API构建AI应用存在策略风险，多模型备份和本地推理方案的价值上升。对创作者来说，深度伪造和虚假信息已被研究者列为最高频担忧，平台的内容审核与标注要求可能进一步收紧。对企业采购方，供应商的安全记录和模型发布节奏将越来越成为合规评估的一部分，而非只看价格和性能。
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值得关注的后续
第一，Anthropic和OpenAI是否会因新的安全评估结果再次推迟模型发布，或进一步放宽规则以保持竞争力。第二，监管机构是否会引用这类风险调查数据推动AI安全立法，进而影响模型上线节奏。第三，开源社区与闭源厂商在安全责任上的分歧是否扩大，尤其是在训练和推理算力持续集中的背景下。
