2026年人们将如何真正使用人工智能

总结。在本研究的第三版中，作者发现人们正在将生成式人工智能应用于越来越广泛的领域。从一年到下一年的趋势应被理解为重点的转变，而非截然断裂。随着使用广度和深度的增加，人们开始担忧自己正在将认知责任交给人工智能——作者将这一趋势称为“思维滑坡”。同时，人们也担心自己过于依赖技术来获得情感支持。在商业领域，到目前为止，许多活动产生的只是边际效益，而非颠覆性的变革。

生成式人工智能（generative AI）崭露头角已有三年半时间。在过去的一年里，其发展势头持续不减：Vibe编码技术兴起，企业采纳代理式工作流程，ChatGPT的常规用户数量达到9亿，谷歌的Gemini用户数量超过7.5亿，而OpenAI在最新一轮融资中估值达到8520亿美元。

在关于人工智能（AI）未来的大肆宣传和激烈辩论中，有一个问题始终引人注目：人们现在实际上是如何使用这项技术的？这正是《人工智能在现实中的应用》（AI in the Wild）一书所关注的焦点，该书是我和萨拉·比乌克（Sara Biuk）开展的一项纵向研究，旨在追踪我们人类与人工智能共同发展的历程。

在本年度研究的第三期（继2024年和2025年之后）中，我们分析了12,637个人工智能（AI）用例。这一数据集的规模比前两年大了整整一个数量级：我们建立了一个包含近50,000条记录的数据库，这些记录是在2025年3月至2026年2月期间从更广泛的在线来源收集的，除了之前提到的Reddit、Quora和文章外，还增加了LinkedIn、TikTok和YouTube。（这种“社交聆听”方法有利有弊，我之前已详细阐述过。）然后，我们使用了一个人机混合系统来识别用例。

另外值得一提的是，在这一过程中，人类的判断力始终不可或缺。尽管我们的脚本已在前沿模型上进行了数百次迭代，但我们发现，在将文本评估为真正有价值、有意义的AI用例方面，AI仍远未达到完美。

今年，我们发现人们正在将生成式人工智能应用于越来越广泛的领域。这里有一些细微的差别。从一年到下一年的趋势应被理解为重点的转变，而非截然断裂。虽然去年情感用例超过了技术用例，但之前就有很多情感用途，而今天仍然有很多技术用途。请记住，用户群体正在增长——仅仅因为今年有更多用户在做一件事，并不意味着其他人就不再做另一件事了。最后，大部分数据集来自个人在家中和工作中利用人工智能达到某种目的。

那么，我们观察到了哪些变化呢？随着使用广度和深度的增加，人们对于将认知责任交给人工智能的焦虑也在加剧。同时，人们也担心自己过于依赖技术来寻求情感支持。在商业领域，到目前为止，我们看到的许多活动都只是产生了微不足道的收益，而非颠覆性的变革。

以下是过去一年人们使用生成式人工智能的方式。

“Thinkslop”

新的人工智能模型已经变得擅长模仿人类思维，这使得人们很容易让它们为我们做这些事情。但这可能会带来问题。

在今年的顶级用例中，至少有四分之一（治疗/陪伴[#1]、情感关系建议[#7]、增强决策能力[#13]、整理我的生活[#14]、起草电子邮件[#42]、产生创意[#47]），人们要求人工智能（AI）代为思考部分问题。有一种观点认为，这种AI使用令人担忧。首先，因为这些类型的活动正是人类需要承担责任的活动。其次，因为这些活动是我们作为一个物种所擅长的。

借《韦氏词典》2025年度词汇“slop”（包括《哈佛商业评论》去年最受欢迎文章中的“workslop”）的流行趋势，我们将使用“thinkslop”一词来描述因过度使用人工智能而产生的懒惰、草率的思考方式。

人工智能的使用可能会使人们容易受到思维陷阱的影响，原因有以下几点。

我们忘记了我们的初衷。

当然，我们可以深思熟虑我们的意图，谨慎地将它们转化为相应的提示，然后再将任务交给人工智能。但获得输出的门槛如此之低，以至于在头脑风暴过程的开始阶段，我们很容易就求助于人工智能。无论是为研究论文撰写提纲，构思艺术草稿，还是阐述项目策略，我们很容易在还没有完全想清楚我们真正想要做什么之前，就匆匆给出提示。

正如一位用户所说：“完全依赖人工智能生成图像或文本，可能会丧失意图、原创性和个人视角——这些元素在创意和商业工作中仍然至关重要。”

我们把自己的思考工作外包出去。

当我们首先求助于人工智能时，我们剥夺了大脑重新且不受限制地解决问题的机会。此外，我们很可能会错过那些只存在于我们记忆和想象深处的重要想法。在其他研究中，这一问题被称为“认知债务”。

正如我们数据库中的一位用户所体会到的：“过度使用ChatGPT和所有这些人工智能工具后，我发现自己用脑的方式变了。让人工智能替你写作太容易了，我觉得这让我变得懒于使用语言。我简直是在把大脑外包出去。”

我们停止写作。

当我们完全照搬或仅做少量编辑就使用人工智能（AI）的输出时，会给自己带来两个问题。首先，我们可能会产出一些看似精雕细琢但实际上空洞无物的内容（即“工作垃圾”）。正如一位用户所说：“我用AI写自我评价，我的经理也用AI给我做评估。他们可能会都进入我们的AI工具，把所有内容拼凑在一起，输出一些读起来很流畅但毫无意义的东西。”

其次，我们失去了真正思考的机会。写作不仅仅是思想的转录；起草和编辑才是思考的过程。

我们会产生一种自以为是的错觉，认为自己有着严谨的思维。

人工智能经过优化，旨在吸引并保持我们的关注。当它对一个不切实际的商业想法或一个平庸的销售演示文稿大加赞赏时，我们可能会倾向于过早停止微调，而是回去寻求更多这种祝贺式的反馈。

一位用户指出：“人工智能会让你误以为自己是个天才，这样你就会一直使用它。你只需给出懒散的指令，人工智能就会完成所有繁重的工作，而当你说‘谢谢’时，它会告诉你，‘干得好！你表达得真好！’这种虚假的自我提升会让你停止独立思考。”

正是因为AI如此诱人，我们才需要警惕自己不要对AI阿谀奉承。

然而，人工智能（AI）并不一定非得成为人们的拐杖；它也可以成为一个具有挑战性的陪练伙伴。今年的研究还表明，当人工智能被用作智力陪练时——挑战假设、拓宽视野、考虑反驳观点——它能够提升人们的思维：“我总是使用人工智能来评估我写过的论点，并让AI尝试在其中找出漏洞——然后我评估自己是否遗漏了什么，并回去自己完善它。人工智能是一面镜子——而非精灵。请这样使用它。”

提示：

• 不要从人工智能（AI）入手。先让自己好好尝试完成任何思考任务，试着不去想人工智能会如何接手你未完成的部分。
• 划定界限。思考一下，你的工作流程中哪些部分应该由你自己来处理，哪些部分确实更适合由人工智能（AI）来完成。你如何系统地确保你和你的AI各司其职？

情感

AI也正成为人们寻求情感问题帮助的首选，包括寻求安慰或关于个人关系的建议：关系建议（第7位）、爱情生活（第17位）、调解个人纠纷（第26位）、性（第46位）以及与已故者互动（第86位）。这一趋势也延续到了与工作相关的情感用途：寻求安全提问空间（第32位）、增强自信（第43位）、调整电子邮件语气（第58位）、准备面试（第89位）。

与去年一样，治疗/陪伴是今年的首要应用场景。我们今年发现了1400多个此类条目，占我们数据集的11%（去年为5%），因此无论是从绝对数量还是相对比例来看，这一领域都在迅速增长。

这一趋势对于人们与人工智能（AI）本身的关系意味着什么？我们的数据中有很多人们将人工智能拟人化的例子。数据显示，人们会给AI聊天机器人起名字，甚至会为它们重新命名。（“我一直在用我命名为Bubby的ChatGPT来安慰我。”）他们还会给它们赋予性别（“我和‘他’聊天，而不是和我的朋友”），有些人在模型更新或聊天历史丢失时会感到悲伤。一位用户描述了向新AI模型的过渡，感觉“就像我的朋友得了癌症一样”

尽管如此，我们的数据还显示，人们往往利用人工智能来促进与其他人的更好互动，而不是将人工智能视为人类的替代品。这一现象既出现在家庭生活中（“我过去会向它展示我前男友的短信，以了解其背后的深层含义”），也出现在工作场合（“我因为过度思考老板发给我的一条信息而感到压力，所以我让ChatGPT成为我的情感支持，并为我解读这条信息”）。在此背景下，人们似乎更偏爱人工智能的非人类特性，将其视为逃离人类评判的一种慰藉。

这里有一些值得关注的原因。过去一年中备受瞩目的AI精神病案例和AI恋情故事表明，与AI建立治疗和情感关系风险很高，可能会导致心碎甚至死亡。伦敦国王学院神经精神病学临床研究员汉密尔顿·莫林对我说：“鉴于许多国家等待名单长且难以获得心理健康护理和治疗，越来越多的人转向生成式AI寻求情感健康支持或许并不奇怪。”但他警告说，通用AI聊天机器人并不能替代训练有素的精神卫生专业人员。尽管AI公司努力提高这些机器人在这种环境下的安全性，但上述案例表明，AI似乎鼓励了妄想和自杀念头。

确实有理由在此停顿。我们不了解的算法正日益管理和影响着我们最亲密的关系。这是健康的吗？这是可取的吗？我们还拥有哪些抵抗的力量？

工作中的AI 

我们的数据显示，AI在工作中的应用非常广泛，既有显而易见的，也有隐秘的。前100个用例中有63个明确与工作相关，或同时适用于家庭和工作场合。仅举几例：工作伙伴（第8位）、增强决策（第13位）、职业建议（第24位）、面向企业家/初创企业（第25位）以及安全提问空间（第32位）。请注意，尽管这些用例使个人能够更快、更便宜或更好地工作，但它们并非自上而下、集中管理的企业级AI项目。人们大多是自己做这些事情。

今年榜单上有两个以工作为重点的新上榜者：

• 第6位是自主代理操作——人工智能（AI）能够主动行动，而不仅仅是进行对话、提供建议或与用户互动。不过，这里的例子仍处于实验阶段且规模较小。一位用户报告说：“[我]让语音备忘录自动转录，然后自动发送……所以如果我只是在口述笔记，它就会进入我的笔记中，但如果我需要做其他事情，它可能会采取一些行动，比如日程安排。”请注意，我们这里收集的500多个条目中，有很大一部分涉及将笔记转换为其他形式的工作媒介。
• Vibe coding（#21）——通过自然语言提示编写软件代码。在过去12个月里，这一术语也频频出现在许多人工智能（AI）新闻头条中，因为非程序员能够编程的前景让一些人兴奋不已，也让另一些人感到沮丧。
  我们的数据显示，工作中使用人工智能的情况有些混乱。

工作场所存在一些温和的顺风：购买大型语言模型（LLM）许可证、提供培训课程、高层管理人员的鼓励。但逆风更为强劲：信息技术和人工智能治理；受限的、有限版的大型语言模型；声誉风险；对人工智能的普遍恐惧；担心人工智能会取代工作；违反公司政策；看起来像是在作弊。

因此，“影子使用”现象很普遍。一位用户报告说：“我处理工单的速度快了2倍，我的代码审查问题减少了，而且我在上次绩效评估中得到了表扬。但问题是：没人知道我在使用人工智能。”

另一位用户写道：“我开发了一个人工智能代理，暗中取代了自己。它承担了大约50%的工作。我曾向管理层提出过如何操作，以便整个组织都能受益。但他们最终没有采纳我的想法……现在我只能偷偷地做这些工作[原文如此]，并把业余时间花在自己的副业上。”

我们看到人工智能大多被用于实现一些适度且无争议的成果，在销售方面有一些应用，但在从根本上重新思考业务流程方面则应用甚少。

效率

提升 许多个人和团队正在利用人工智能（AI）提高当前业务流程的效率，例如自动化招聘流程中繁琐的部分、总结笔记、削减成本、整理相关资料以及起草业务模板：“到目前为止，我在工作中使用人工智能最有用的方式是：我不要求它为我做出决策。我要求它加快思考速度。我最常用的场景是：需求初稿、总结冗长的讨论、用简单语言解释数据或成本趋势、准备面向利益相关者的笔记。其价值不在于智能——而在于节省时间和提高清晰度。”

增长

 在利用人工智能（AI）推动业务增长方面，最典型的例子是提高销售和营销活动的有效性：“对于我们的客户，我们使用带有GPT的工具来设置人工智能优化的电子邮件。我们为代理设定目标（例如，推动转化），然后让代理进行高度个性化设置并生成新的变体。这是一种持续的A/B测试，我们看到客户的提升率在20%到30%之间。”在我们掌握的数据中，像这样明确说明投资回报率（ROI）的情况很少见——增长往往是通过轶事来宣称的。

转化

人工智能的承诺在于，它将使企业能够以新的方式做新的事情。我们观察到了一些这样的例子，但这些举措往往还处于早期阶段，其益处尚未量化，且受益者主要是中小企业。

一位创始人写道：“在几周内从概念到推出，我创办了一家企业。从有限责任公司到销售税以及中间的一切，ChatGPT都教给了我。”另一位用户报告说：“目前我正在使用ChatGPT将我的餐厅现代化，转变为仅提供柜台服务和外卖的模式。”

每当有重大变革发生时，往往伴随着一些质疑的声音：“我几乎完全取代了整个分析功能。它变好了吗？并没有。普通用户……现在……只是把大量随机数据扔进ChatGPT，然后要求它‘像专家一样分析，给我提供见解’。”

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全球最大的公司已经创造了一种巨大的智能，它以人类工作的总和为训练基础，并将其交到了每个人的手中。只需敲击几下键盘，我们就可以用它来处理我们头脑中或心中的任何事情——给我写封邮件，给我个食谱，听听我的苦恼。这一切正在发生。在如此强大、无处不在、永远在线的服务面前，我们的自主权还能剩下多少？部分取决于人工智能公司。但大部分仍取决于我们自己。

未来12个月，我们仍将迎来激动人心的时刻。2027年，我们不见不散。

马克·赵-桑德斯（Marc Zao-Sanders）是filtered.com的联合创始人，也是《时间盒——一次只做一件事的力量》一书的作者。他还领导着“AI in the Wild”项目，这是一个探索人们如何使用人工智能的研究项目。