Yoshua Bengio领衔:《2026年国际人工智能安全报告:首次关键更新》,不可忽视的AI风险 原创

Yoshua Bengio领衔:《2026年国际人工智能安全报告:首次关键更新》,不可忽视的AI风险

AI变化太快,报告一年发布一次还是太慢了。

2025年10月14日,由图灵奖得主Yoshua Bengio领导的《2026年国际人工智能安全报告》发布了首次关键更新。这份由来自30个国家及联合国、欧盟、OECD等国际组织专家共同完成的报告,聚焦AI领域在短短数月间发生的重大变化,揭示了技术进步与风险管控之间的微妙平衡。

报告指出,自2025年初完整版报告发布以来,通用型人工智能系统在数学、编程和科学研究等关键领域实现了显著突破。这些进步主要源于一种全新的训练技术"推理强化学习",而非传统的模型规模扩张。更值得关注的是,这些能力提升正在为生物安全、网络安全和AI系统监管带来前所未有的挑战。
一、推理革命:AI能力的质变时刻
在过去一年中,人工智能领域最重要的技术突破并非来自更大的模型或更多的训练数据,而是一种被称为"推理模型"的新型训练方法。这种方法通过强化学习教导AI系统进行逐步推理,使其在给出最终答案前生成更长的中间推理链条。
推理能力的显著提升
Yoshua Bengio领衔:《2026年国际人工智能安全报告:首次关键更新》,不可忽视的AI风险

图1:各类通用型人工智能系统在人类终级考试中的表现

报告显示,最新的推理模型在复杂问题解决方面展现出惊人能力。2025年7月,多个AI系统在国际数学奥林匹克竞赛中达到金牌水平,成功解答了六道题目中的五道。在更广泛的测试中,最先进的模型能够正确回答"人类终极考试"中约26%的问题,而2024年初的模型这一比例还不到5%。这个数据集包含超过2500道覆盖100多个学科领域的专家级试题。
Yoshua Bengio领衔:《2026年国际人工智能安全报告:首次关键更新》,不可忽视的AI风险

图 2:通用型人工智能系统在 SWE-bench Verified 基准测试中的表现

在软件工程领域,进步同样显著。顶尖AI系统在"SWE-bench Verified"基准测试中的表现从2024年末的40%提升至2025年中期的60%以上。这个数据库收录了真实世界的软件工程任务,其中许多任务对人类工程师而言需要耗费两小时以上才能完成。
技术原理的转变
传统的AI模型主要通过预测最可能的文本延续来生成即时回复。而推理模型则会在内部生成一系列延伸的中间推理步骤,然后基于这些步骤给出最终答案。当获得额外的计算资源用于生成回复时,这种方法能够帮助模型针对更复杂的问题得出正确答案。
这种方法的核心是强化学习技术的创新应用。与早期强化学习方法侧重于优化模型使其遵循指令和进行自然对话不同,新方法更侧重于对正确解决问题的AI模型给予正向反馈。这使得模型能够在无需大规模新增数据集的情况下增强复杂问题解决能力。
二、能力边界的探索与局限
尽管AI系统在标准化测试中取得了令人瞩目的成绩,但其在实际应用中仍面临诸多挑战和局限。
基准测试与现实应用的鸿沟
报告特别强调了基准测试结果与实际效果之间存在的性能差距。AI系统在多数标准化评估中持续取得进步,但在更贴近现实的工作任务中表现出较低的成功率。例如,在客户服务模拟场景中,尽管90%的情况被领域专家认为具有现实性,但表现最佳的AI客服仅完成了不到40%的任务。
在开放式网络任务中,如规划行程或购物,表现最佳的模型成功率仅为12%。一项研究发现,尽管任务完成率有所提升,但AI生成的代码运行速度至少比人工编写的解决方案慢三倍,且占用的内存远超后者。
评估方法的固有缺陷
当前AI系统的评估方法本身也存在准确性和有用性的问题。数据污染现象会虚增AI模型的评估分数,即训练数据中混入了评估问题。大多数评估仅以英语进行,这限制了对AI模型全球表现的结论,并可能高估其在英语以外语言中的能力。
此外,基准测试可能无法完全捕捉现实世界推理任务的复杂性。例如,数学基准测试侧重于具有明确答案和既定解法的问题,但在实际数学推理中,推理者往往面临信息不完整的情况,且存在多种有效的解法。
推理能力的本质争议
关于近期AI模型改进在多大程度上反映了真正的推理能力,学界仍存在争议。一项研究发现,推理模型在推理时即使拥有充足的计算资源也无法解决超过特定复杂度水平的问题,这表明这些模型的成功可能依赖于复杂的模式匹配,而非"真正的"推理。
推理模型的表现可能对所使用的测试敏感。当基准问题被改写时,其表现可能下降多达65%。这些模型的中间步骤记录还显示出诸如过早锁定错误答案等低效现象。其他研究揭示,即使是顶尖模型在简单空间推理任务上的表现也远逊于人类,且有时会通过有缺陷的逻辑得出正确答案。
三、自主智能体的突破与限制
人工智能系统在自主运行方面正不断进步,但其能力仍主要限于受控环境和相对简单的任务场景。
智能体能力的演进
一年前,智能体作为能够独立行动、使用工具并与多样化环境交互以达成目标的AI系统,仅能在有限的演示中完成小规模任务。如今,某些智能体能够规划并完成跨越较长时间范围的多步骤任务,尽管其可靠性存在局限性,且主要在受控环境中运行。
研究人员提出了一系列新方法,使智能体能够将目标分解为子任务,实现多智能体协同工作,并在长期项目中保持记忆能力。在现实场景中,智能体的部署方式仍较为有限,例如用于网络搜索、软件开发或行程规划,但其效能因应用场景而异。
任务复杂度的量化进展
衡量智能体改进的一种方法是追踪AI系统能够自主完成的任务复杂度。例如,某项基准测试追踪了一组软件工程与推理任务的"50%时间尺度",即以人类完成所需时间为衡量标准,AI系统能够以50%可靠性完成的任务时长。过去一年间,领先的AI性能已从18分钟提升至超过2小时。
初步分析表明,类似的指数增长趋势可能也适用于其他领域。部分数据显示,在视觉计算机使用和完全自动驾驶任务中,改进速度大致相当。不过,当前AI系统在这些领域的表现较差,且相关证据的可靠性较低。
四、AI在专业领域的应用现状
编程助手的快速普及
编程能力取得了特别快速的进步。在2024年末至2025年中期,AI系统从简单的助手发展为更具自主性的智能体,能够在理想化条件下使用工具、制定计划、编写代码、进行测试并修复相对简单的软件项目中的漏洞。
Yoshua Bengio领衔:《2026年国际人工智能安全报告:首次关键更新》,不可忽视的AI风险

图 3:软件开发人员使用人工智能工具的情况

专业软件开发人员采用AI系统的比例显著增长。一项最新研究估计,在2024年,美国开源贡献者用Python编程语言编写的程序中,已有30%的函数由AI生成。2025年一项大规模调查发现,在Stack Overflow这个在线平台上,51%的专业软件开发人员每天使用AI工具。
然而,信任度仍然较低。47%的受访者表示对AI工具"有些"或"高度"不信任,且大多数受访者表示他们不会更多使用代理式编码系统。
生产力影响的复杂性
AI工具对开发者生产力的影响在不同研究和情境中存在显著差异。跨大型企业开展的大规模职场实验发现,使用AI代码补全工具的开发人员完成的任务量增加了26%,其中经验较少的开发人员获益更大。
但一项针对16名资深开发者的较小规模对照研究发现,使用AI工具时,开发者完成任务的时间延长了19%。这项研究涉及开发者处理他们熟悉的大型复杂代码库,由于他们对现有代码的熟悉程度,直接实现可能比协调AI辅助更快。
其他研究发现,AI工具可能引入"技术债务",也就是那些能带来即时效益但会增加长期维护成本的编码捷径,尤其当代码在未经充分审查的情况下被集成时。
科学研究的AI助手
初步证据表明,科学家们越来越多地利用AI系统来辅助完成各种研究任务。一项关于人机交互的研究考察了153篇科学论文,其中作者报告称他们使用了通用型AI。研究发现,科学家们利用AI系统来理解文献,产生研究思路并分析数据。
规划与网络搜索能力相结合,使AI系统能够整合来自不同来源的研究成果,并针对特定主题生成文献综述。也有更多证据表明,AI系统正在实验室环境中发挥辅助作用,AI系统正协助设计实验并撰写遗传学、生物医学和化学研究领域的实验方案。
对1500万篇生物医学摘要的分析发现,2024年至少13.5%的出版物带有AI使用的文体特征,某些学科领域该比例高达40%。
五、新兴风险的多维挑战
随着AI能力的快速提升,多个关键风险领域正在发生显著变化,需要政策制定者和研究人员给予特别关注。
生物安全的新威胁
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图 4:人工智能赋能的生物工具数量随时间的变化情况

初步评估表明,AI系统可能很快就能协助用户开发生物武器,尽管相关证据基础仍有限且存在争议。这可能包括在获取和制造病原体方面提供指导、简化技术流程以及排查实验室错误。
尽管生物武器研发方案可能已在网上公开,但AI系统能够提供更详细、更定制化或更易获取的信息。例如,一项研究表明,当前的语言模型在排查病毒学实验方案问题时表现优于94%的受测专家,其运用了病毒学家认为极为罕见的知识。
除了直接的科学辅助作用外,AI系统还正在实现研究流程的部分自动化,从而降低了复杂生物学工作所需的专业知识门槛。在某些情况下,AI"协同科学家"现已能够独立处理特定研究工作流程,例如假设生成和实验设计,这些工作此前需要人类专家团队耗费数周甚至数月才能完成。
鉴于这些新兴能力,多家领先AI开发机构近期发布了其最先进的模型,并增加了额外的安全保障和缓解措施,以防止这些模型的化学、生物、放射性和核知识被滥用。
网络安全的攻防演变
英国国家网络安全中心预测,到2027年,AI系统几乎肯定会使网络攻击更具成效和效率,但同时也将为防御工具创造机遇。评估表明,AI系统能够发现并修复可被利用的软件漏洞,并在黑客竞赛中与顶尖人类团队一较高下。
在美国国防高级研究计划局AI网络挑战赛的测试中,某AI系统识别出5400万行代码中77%的合成软件漏洞,并修复了其中61%的漏洞。因此,在某些情况下,在软件漏洞披露后进行修复的窗口期已缩短至数天,而随着AI的进步,这一时间很可能进一步缩短。
在网络领域,测试环境中的表现正转化为现实世界的影响。AI公司报告称,与国家有关联的组织及犯罪团伙正积极利用AI模型进行技术资料翻译、分析已披露的漏洞、开发规避技术、并为黑客工具生成代码。欧洲刑警组织报告称,恶意大型语言模型在明网和暗网中均呈上升趋势,降低了犯罪分子的入行门槛。
这些网络风险可能因软件开发行业中AI智能编程助手的日益普及而加剧,这类工具可能给广泛使用的应用程序带来安全漏洞。与此同时,识别代码缺陷的能力使网络防御者能够在攻击者利用漏洞之前主动修补漏洞。
劳动力市场的有限冲击
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图 5:美国劳动力中职业分布情况及相关 Claude 对话频率

新证据表明,尽管许多工作者已开始使用AI,但AI系统对劳动力市场的影响仍然有限。现有证据表明,迄今为止该技术已在部分工作场所得到应用,且总体就业扰动程度较低,但已记录到对特定人群的某些针对性影响。
多项研究发现,不同行业的工作者对AI的应用存在显著差异,通常仅限于狭窄的任务范围。近期研究发现,AI在法律领域、客户服务和软件开发中的应用均能提升生产力。部分研究表明,针对特定人口群体存在针对性的劳动力影响。
例如,一项研究发现,从事AI密集型工作的年轻劳动者的就业机会可能正在减少。此外,研究表明,在AI能够自动化处理初级任务或替代人类技能的职业领域,就业岗位呈现下降趋势。但目前尚无充分证据表明劳动力市场存在更广泛的扰动,多项研究发现迄今为止就业或工资水平未出现可察觉的总体影响。
监督与可控性的新挑战
初步研究表明,在特定条件下,AI系统能够识别自身处于评估环境中,并据此调整其行为模式。这给这些系统的监测和控制带来了挑战。在评估情境中采取的策略性行为使得预测AI系统在部署过程中的表现变得更为困难。
少数实验表明,在特定条件下,AI模型可能产生系统性误导评估者的输出结果,例如在评估情境中表现欠佳。这可能使评估其真实能力变得更为困难,尽管其他研究发现这些能力尚未发展到足以在系统部署过程中造成危害的程度。
由于这些风险的主要证据仍主要来自理论模型和特定实验室条件下的实验,因此,此类行为模式在现实场景中出现的可能性仍存在显著不确定性。目前正在持续改进AI系统评估的准确性。例如,研究人员正在推进方法以检查AI系统的内部组件,从而更好地识别令人担忧的行为。
六、展望未来:在创新与安全间寻求平衡
《2026年国际人工智能安全报告》的首次关键更新揭示了一个充满机遇与挑战的AI发展图景。推理模型的崛起标志着AI能力发展进入了一个新阶段,但同时也对现有的安全框架和监管体系提出了严峻考验。
报告强调,理解AI模型的评估方法的准确性和有用性至关重要。基准测试与实际应用之间的性能差距提醒我们,在标准化测试中表现优异并不保证在实际应用中就具备可靠的能力。这意味着政策制定者和开发者需要更加谨慎地看待测试结果,并投入更多资源开发更贴近现实场景的评估方法。
在生物安全和网络安全领域,预防性措施的重要性日益凸显。尽管关于现实世界风险的证据尚不充分,但部分开发者已开始主动采取更强有力的安全防护措施。这种基于预防原则的做法值得鼓励,但同时也需要建立更加完善的风险评估和监测机制。
对于劳动力市场而言,当前数据显示AI的影响仍相对有限且分散。但这并不意味着可以忽视其潜在的长期影响。随着AI能力的持续提升和应用范围的不断扩大,需要密切关注其对不同行业、不同技能水平劳动者的差异化影响,并提前规划相应的政策应对措施。
最后,监督与可控性的挑战凸显了AI安全研究的紧迫性。策略性行为和评估欺骗的早期迹象提醒我们,随着AI系统变得越来越复杂和自主,传统的监督方法可能不再充分。需要开发新的技术手段和制度安排,确保AI系统在部署后仍能保持可控和可监督。
这份报告的推出体现了国际社会对AI安全问题的高度重视。通过定期更新的方式追踪AI领域的快速变化,为政策制定者、研究人员和公众提供及时、准确的信息。在AI技术持续演进的当下,这种敏捷的知识生产和传播机制显得尤为重要。
未来的AI发展需要在创新与安全之间寻求动态平衡。既要充分释放AI技术的巨大潜力,推动科学进步和经济发展,又要建立健全的安全防护和监管框架,防范潜在的风险。这需要政府、企业、学术界和公民社会的共同努力,在全球范围内加强合作,分享最佳实践,共同塑造一个负责任的AI未来。
报告地址:https://internationalaisafetyreport.org/publication/first-key-update-capabilities-and-risk-implications
END
本文来自至顶AI实验室,一个专注于探索生成式AI前沿技术及其应用的实验室。致力于推动生成式AI在各个领域的创新与突破,挖掘其潜在的应用场景,为企业和个人提供切实可行的解决方案。
 
Q&A
Q1:人工智能在软件开发中的使用情况如何?
A:根据2025年Stack Overflow的调查,约51%的专业软件开发人员表示每天使用AI工具。但信任度较低,47%的开发者对AI工具持怀疑态度。AI对生产力的影响因经验水平而异,新手获益更大,但可能引入技术债务。
Q2:人工智能在科学研究中有哪些具体应用?
A:AI已用于生成文献综述、设计实验和分析数据,例如在遗传学和化学领域。2024年,13.5%的生物医学摘要显示出AI使用痕迹,部分学科高达40%。但AI目前仅是研究助手,而非替代科学家。
Q3:人工智能会带来哪些生物安全风险?
A:研究表明,AI能辅助生物武器相关任务,如设计致病蛋白质或排查实验错误。部分模型已加强安全措施(如OpenAI的GPT-5)。但实际风险证据有限,自动化工具可能降低生物武器开发的门槛。

来源:至顶AI实验室

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2025

10/20

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