人工智能发展现状与挑战 - 人工智能目前面临“幻觉”障碍 其处理基本事实的能力仍是获得专业领域信任的重大阻碍[1] - 当前人工智能的准确率约为90% 但剩余的10%误差在高风险环境中构成关键障碍[2] - 人工智能的可靠性进化需要时间 预计不会在今年或明年内实现[3] 人工智能具体应用缺陷案例 - 人工智能模型在基础事实上出现明显错误 例如将来自费城的人物错误地标注为来自马萨诸塞州罗克波特[3] - 人工智能对其错误输出表现出高度自信 这加剧了对其可靠性的担忧[4] 人工智能在专业领域的适用性 - 当前人工智能模型在需要绝对精确的行业（如法律）中尚不可靠 主要律师事务所不会将其用于付费客户的关键工作[5] - 人工智能目前适用于摘要和股票历史回顾等任务 但不适用于需要绝对准确性的猜测性工作[6] 2026年市场表现对比 - 截至周五收盘 道琼斯指数年初至今上涨2.31%[6] - 同期 标普500指数下跌0.33% 纳斯达克综合指数下跌2.97%[6]