OECD發布2030年AI發展的可能軌跡報告

2026年2月3日，經濟合作與發展組織（OECD）發布《探索AI到2030年的可能發展軌跡》（Exploring possible AI trajectories through 2030）工作論文，旨在增進對AI發展態勢的理解，并探討到2030年人工智能創新可能會如何推進或者放緩。

該論文指出，近年來，AI發展迅速，系統的能力日益增強。了解AI到2030年可能如何發展，將有助于各國政府制定政策，以充分利用AI進步帶來的好處，并為其潛在影響做好準備。

OECD基于其測試版AI能力指標，制定了由專家和證據支持的、關于AI到2030年可能如何發展的情景分析。雖然無法確定2030年AI能力的具體狀況，但政府了解一系列合理的發展軌跡將大有裨益。

政策制定者可以考慮到2030年都屬合理的四種不同宏觀情景類別：

1.進展停滯

在此情景中，最先進AI系統的進展基本停止，能力基本保持不變。近年來觀察到的快速提升停止，AI進步進入平臺期。現有能力的傳播和應用開發繼續進行。到2030年，AI系統能夠快速執行一系列需要人類數小時才能完成的任務，但穩健性問題和幻覺問題影響其可靠性。AI系統通常嚴重依賴人類的大量支持來完成任務，例如詳細的指令提示、審核和提供相關背景信息。

2.進展緩慢

在此情景中，最先進AI系統的增量式提升帶來了持續但更緩慢的進步。到2030年，AI系統擁有深厚的知識庫，擅長標準形式的結構化推理，并可以作為有用的助手，執行需要使用計算機、瀏覽網頁或代表用戶與人員或服務進行有限交互的任務。AI系統能夠快速執行范圍明確的、需要人類數小時或數天才能完成的任務。AI系統通常依賴人類為其提供明確范圍的任務、審核重要決策或行動，并提供詳細指導和相關背景信息。

3.持續進步

在此情景中，快速進步持續發生。到2030年，AI系統能夠在數字環境中執行許多可能需要人類一個月才能完成的專業任務。AI系統在持續學習、以及對復雜現實世界環境和情況的泛化能力方面仍然存在不足。AI系統通常依賴人類提供高層次的行為指導和邊界，但在這些邊界內為實現特定目標通常可以高度自主地運作，包括自主與一系列利益相關者互動。

4.進步加速

在此情景中，AI系統取得顯著進步，在大多數或全部能力維度上達到或超越人類水平。到2030年，AI系統在認知任務中能夠以與人類相當或更高的自主水平和認知能力運作，能夠自主制定廣泛的戰略目標并進行反思，在情況變化時予以修訂，同時在必要時與人類協作。AI引導的機器人能夠在許多行業和角色中處理動態現實世界環境中的復雜任務，不過除非為特定角色專門開發，否則它們在這些角色中大多仍落后于人類。

該論文指出，目前證據不足以排除本文概述的任何情景或其變體。受訪專家的觀點與這一評估相符。這表明，到2030年AI進步的合理范圍，既包括能力大致停滯在當今水平的情景，也包括導致AI系統廣泛超越人類能力的快速改進情景。

受訪專家對預測2030年及以后的AI進展速度表達了高度不確定性和低信心度。這反映了近年來AI系統創新的極端快速速度，加上對于近期AI進步驅動因素將在多大程度上繼續推動進一步進步存在高度不確定性。

資料來源：

Hobbs, H. et al. (2026), “Exploring possible AI trajectories through 2030”, OECD Artificial Intelligence Papers, No. 55, OECD Publishing, Paris, https://doi.org/10.1787/cb41117a-en.

[本文為教育部國別和區域研究基地中國教育科學研究院國際教育研究中心成果]

本文由中國教育科學研究院“教育國際前沿”課題組整理，課題組負責人張永軍，編輯劉強。點擊左下角閱讀原文可下載該文獻。