我们没有看到人们所期待的质的飞跃。人工智能自主性的推进仍在继续。除了回答问题和生成内容之外，人工智能的目标是让智能体代表我们操控软件和世界的其他部分。3月初，Manus让业界为之一振；3月底，智谱清言推出 AutoGLM沉思，到了下半年，豆包推出了“超能”模式，KIMI推出了OK Computer…..人们在越来越多的平台上看到了体验到了一些智能体功能的出现，尽管目前这些功能还比较有限。氛围编程（Vibe Coding）让越来越多的人可以体会AI 辅助编程和创造的乐趣。
2025年，闭源人工智能和开源人工智能之间的鸿沟依然存在。尽管专有软件巨头吸引了全球人工智能领域绝大部分的眼球，而开源软件的使用率也相当高，开源应用的表现却持续令人瞩目。许多报道显示，开源软件的应用范围非常广泛。人工智能或许正在吞噬互联网。谷歌和百度均已在搜索中部署了“人工智能模式”，在提供传统链接列表之前，先提供由Gemini生成的搜索结果，这一举措已获得一定程度的认可。豆包、腾讯的 ima Copilot 也试图在客户端接入搜索。但是，这些努力反过来意味着网页点击量和外部链接数量减少，这可能会削弱对话交流和商业模式。2025年的人工智能教育应用，在培训、素养提升、课程和人工智能教育方面，依旧比较多的是聚焦于人工智能生成内容（AIGC）。更多的一线教师试图获得的是“在常规课堂教学中常态化地应用人工智能”，叠加式的应用模式所带来的课堂教学创新也难以让人眼前一亮。2026年，有望成为人工智能从工具演变为合作伙伴的一年，它将彻底改变我们的工作方式、创造方式和问题解决方式。不久前，微软网站上发布的Susanna Ray的署名文章，《在人工智能领域接下来是什么：2026年值得观察的7个趋势》（What’s next in AI: 7 trends to watch in 2026）。
https://news.microsoft.com/source/features/ai/whats-next-in-ai-7-trends-to-watch-in-2026/这篇文章强调技术正从简单的辅助工具演变为人类的协作伙伴。文章指出，AI将通过数字化助手增强团队创造力，并在医疗诊断与科学研究领域实现突破性进展。为了支撑这些变革，企业正在构建更具防御性的安全架构，并开发更高效、更智能的底层基础设施。此外，量子计算与AI的融合以及代码仓库智能化将进一步加速技术革新，提升全球生产力。
2025年即将成为过去，展望我们就要迈入的2026年，多智能体协同将重塑人类学习、生活和工作的众多场景。人机（多智能体）协同学习、人机（多智能体）协同教学、人机（多智能体）协同科学研究将更加迅猛发展，并得到越来越多人的认可和欢迎。展望2026年，全模态很可能是未来的重要趋势，因为它更贴合人类认知，更能服务复杂应用。 但技是，在技术成本、安全性、实时性等问题上仍面临巨大的挑战。2026年，越来越多的内容是人工智能生成的。当人工智能生成内容（AIGC）被用来取代人类的洞察力和经验时，它就缺乏真实性，并有可能将我们淹没在大量平庸、低价值的内容之中。
2026年的人工智能会继续或快或慢地发展。然而，KeshaWilliams 却为我们敲响了钟声：“我最担忧的是，我们的创新速度正在超越教育普及的速度。人工智能能力与公众对AI的认知理解之间的鸿沟正在扩大。若不能有意识地提升技能、加强伦理监督并建立透明的治理体系，我们或将创造出无法完全解释或控制的系统。解决问题的关键在于文化变革——将AI素养、责任意识与持续学习机制深植于组织的每一层级。”
2026 年的人工智能，可能会更强、更快、更像人；而人类社会真正需要守住的是：思考的深度、价值的自觉、教育的初心、以及技术之上的人文底座。技术可以改变世界的运行方式，而只有人，才能决定世界应当走向哪里。
2023年12月30日合影留念
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