State of AI 2026: My conversation with Matt Turck

AI 2026年现状：与Matt Turck的对话

State of AI

关于2027年的AGI、科学超级智能、世界模型以及AI的实用化

Air Street Press

和

Nathan Benaich

2026年10月30日

文章配音

0:00

-5:44

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如今AI市场发展迅速，了解一家公司及其产品的独特之处已刻不容缓。在最近一次机会评估中，我的代理和LATO设计了研究方案，随后完全自动化了专家招募、AI语音面试和转录分析。通过我的评估方法（可理解为品味），系统识别出不足并更新了下一组面试的问题。两天内，我们收集了12次访谈，覆盖美国、印度和欧洲，累计时长14小时。我本人没有参与对话，LATO的语音代理完成了全部工作。

我在MAD播客与Matt Turck的最新对话中分享了这个案例。连续第三年，我们在纽约工作室坐下来讨论《2026年AI现状报告》，从AI构建AI到世界模型、网络安全，以及我对2027年AGI的预测。

AGI与科学超级智能

AGI 2027：我的预测基于当前AI在知识工作中的快速进展，这些工作包括投资、AI研究、金融、法律事务和学习陌生领域。到明年，我设想AI系统能在这些任务中表现出色，甚至学会我的品味。尽管对定义的讨论空间很大，但这就是我的实际门槛。

选择下一步研究方向也是通往科学超级智能的关键。在攻读博士学位期间，一位优秀的导师曾帮助我识别出最优的下一步问题和实验。正如我与Matt讨论的那样，发展这种科学判断力是AI的重要下一步，也是与递归自我改进紧密耦合的高强度研究课题。

两家Air Street公司正在将这一愿景变为现实。Profluent设计蛋白质，包括基因编辑工具，并在内部实验室测试其设计。Perceptic则连接科学证据、临床数据和制药公司的知识，帮助研究人员验证假设并决定开发哪些药物。这两家公司积累的经验是科学超级智能的关键要素。

世界模型与AI的实用化

类似的愿景正在物理世界中显现。Matt和我讨论了图像、视频和音频如何融合成世界模型，这些模型能够学习物体行为的后果：机器人移动夹爪、汽车转弯，模型将预测结果。这可能为训练机器人、测试驾驶系统、构建游戏以及在实际制造前探索物理设计提供环境。

在 I 投资的公司中，Black Forest Labs 的 FLUX 3 能同时从图像、视频和音频中学习。Odyssey 已经展示了如何将预训练的世界模型适配到机械臂控制，并为智能体生成可交互的环境。Wayve 的 GAIA-4 让其 AI 驾驶员在模拟驾驶场景中运行，并衡量行为后果。在仓库中，物理 AI 已经实现了规模化实用价值。Sereact 报告称其在欧洲和美国部署了超过 300 个实时系统，用于商品拣选和处理。在客户服务领域，ElevenLabs 已经从语音生成扩展到能处理退款、续保和预约医疗的智能代理。9 月份，其每周代理对话量超过 1500 万次，是 2 月份的三倍。

智能体时代的企业安全

随着智能体承担更多责任，网络安全变得愈发紧迫。我认为网络攻击比 AI 导致人类灭绝是更直接的风险。防御系统需要在攻击者利用漏洞之前发现并修复弱点。我预计前沿实验室将开发专用的网络安全产品。我也建议 Matt，政府可以将部分国防预算用于测试和保护关键基础设施的 AI，从机场到物流网络都适用。

AI 的奇才吧

让这些系统安全化是推广使用的一部分。帮助人们理解它们已能实现的功能同样重要。两年前尝试过聊天机器人却失望而归的人，可能很难想象如今连接工具和文档的智能体能做什么。行业对 AI 的表述也未起到帮助作用。2022 年 12 月我写道：“‘提示工程师’不是一种职业。请停止试图将其变成一种职业。”当时我认为这种说法很荒谬，因为它让使用 AI 听起来像要掌握另一项技术领域。如今，高级用户已能像与同事对话一样与 AI 交流，因此我认为我的观点经受住了时间考验 :)

@

nathanbenaich

‘提示工程师’不是一种职业。请停止试图将其变成一种职业。

3:49 AM · Dec 6, 2022

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这让我想到一个我很想看到有人实现的创意：AI 的奇才吧。小企业主、医疗提供者或忙碌的家庭可以带来任务，由专人协助完成。他们离开时将获得实用成果，并获得再次使用的信心。智能体改变了我在 Air Street 的运营方式，我希望更多人能获得实际帮助，实现工作中的类似变革。

感谢 Matt 和 FirstMark 团队再次邀请我参与。完整对话请观看 YouTube 视频，收听 Spotify 或 Apple Podcasts，还可查阅《AI 状态报告》。

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经过数月的研究和最后时刻的修订，我非常高兴向您呈现第 9 届年度 AI 状态报告。

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