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The Verge 發表評論文章，認為人類的心智並不適合應對 AI，AI 行業把大腦等同於計算機的流行比喻過於簡化了人。文章引用控制論奠基人 Norbert Wiener 的「每個時代的思想都映照在其技術中」，並點名 Google 的 Demis Hassabis 稱大腦是圖靈機的生物近似、Elon Musk 稱應把大腦視為生物計算機。作者反駁這類說法，指出人類的複雜性遠超多數 AI 從業者的認知，而 AI 產品仍在不斷推進。完整內容見 The Verge。
Anthropic 於 10 月 16 日發布兩份報告：其內部 AI agent 工作時長在 2026 年 3 月已超過員工，到 8 月 agent 數量是員工的 6 倍，同期初級崗位與技術崗招聘佔比下降，人均程式碼、銷售與合同處理產出上升，瓶頸轉向人的注意力。第二份報告對比近 1.1 萬名美國成年人與 Anthropic 員工的調查：91% 的員工認為 AI 能在 2030 年前做出諾獎級發現，美國成年人中僅 39%；
MIT 教授 Sherry Turkle 在 MIT Future Fest 發布新書《Artificial Intimacy》，討論人類為何本能地把機器人和大模型當作有感情的物件。她引用研究稱約 70% 的人與 AI 互動時會保持禮貌，對話超過第一輪後更常說「請」「謝謝」。同校研究員 Pat Pataranutaporn 認為關鍵不是用法對錯，而是「和 AI 對話時我們在變成誰」，他曾在一名 14 歲少年自殺後其母親起訴 Character.AI 的訴訟中擔任專家。
Anthropic 與經濟學家聯合調查顯示，91% 的 Anthropic 員工認為 AI 到 2030 年能做出諾獎級發現，美國成年人中這一比例為 39%。員工預期 AI 屆時能完成自己 75% 的工作，美國工人平均為 28%；在使用 AI 的工作任務中，員工預期 2030 年有 65% 交由 AI 完成，美國成年人預期為 42%。
一篇部落格文章提出，軟體工程師可能一直屬於藍領技術工種而非白領：兩者的本質都是製造或修理東西，只是開發者面對的是位元而非原子。作者認為這一誤判部分加劇了開發者當前的 AI 身份焦慮，因為歷史上藍領工人更能消化技術變革，白領反而受衝擊最大。文章還稱，開發者享受了約 30 年被當作明星的高薪與話語權，如今如同紡織工面對織布機、伐木工面對電鋸，需要學會使用新工具繼續謀生，手工活雖難再賺錢但仍可出於興趣保留。
舊金山初創公司 Industrial Next 在 TechCrunch Disrupt 2026 上宣布與 BMW 集團技術辦公室合作，評估其 AI 靈巧操作技術用於製造。該公司由兩位前特斯拉工程師於 2021 年創立，做的是基於自研基礎模型的機器人工作站，把視覺、任務上下文與運動控制打通，用高保真模擬訓練，產線換型從數週縮短到數分鐘，無需傳統程式設計。其工作站已在某款熱門手機的生產中使用，負責柔性排線穿線、聯結器扣合等此前難以自動化的工序；
Anthropic 發布內部研究報告，稱初級技術崗位招聘佔比已從 27% 降至 9%，技術部門初級員工佔比自 2025 年初的 21% 降至 14%。報告顯示 AI agent 的工作時長與員工之比已達 6:1，員工人均產出隨之上升，非技術員工的程式設計類 agent 會話從 2025 年 8 月每月 2 次增至 2026 年 5 月的 90 次。招聘經理因此更看重自主性與判斷力，公司還建立了崗位中斷預警系統並優先內部轉崗。
哈佛大學研究者在 700 多家公司、70 萬名員工、3 億條工作事件的資料中發現，AI 程式設計工具並未讓企業軟體產出增加或減少用人，編碼階段省下的時間被下游環節吸收。程式碼審查時長明顯增加，pull request 更常需要返工，審查者留下的評論也更多。研究據此認為人工程式碼審查是 AI 編碼效率的主要瓶頸。
Bold Agent Kit 分析約 14,000 通來電發現，人工接待的入站諮詢轉化表現約為 AI 接待員的 4 倍，其中 6,343 通由 AI 處理、約 7,657 通由人工處理。AI 處理通話中「無實質進展即結束通話」的比例高出 700%，但人工漏接電話比 AI 多約 15%，可用性是 AI 的明顯優勢。該研究未確定差異原因，也未給出投資回報測算，僅指出接聽更多電話不等於產生更多業務。
軟體工程學者 Diomidis Spinellis 在部落格中判斷，AI 將接管大部分認知工作，思考會像狩獵、書法和木工一樣，從謀生手段變成休閒愛好。他給出三個驅動因素：效能更高、成本更低、可用性更高，並提到 OpenAI 內部模型已解決數百個此前未解的數學問題。文中還提到到 2030 年數萬億美元的資料中心投資將帶來更多算力，政府可能以監管和稅收限制 AI，但歷史上的類似舉措未能阻止技術革命；他建議保持靈活、跟上進展，並在工作之外建立有意義的生活。
AI Impacts 於 2024 年 12 月調查 1,580 名頂會 AI 研究者，他們對「未來 AI 導致人類滅絕或永久喪失自主」的機率中位數首次升至 10%，高於一年前的 5%。同一調查中「極度糟糕（如人類滅絕）」的中位數仍為 5%，自 2016 年以來未變，而人類水平 AI 出現的中位年份從 2016 年的 2061 年提前到 2042 年。
Artificial Analysis 於 10 月 14 日發布 AA-Robotics v0.1，首次讓 GPT、Claude、Gemini 等前沿模型藉助程式設計 Agent 操控真實機械臂，零樣本完成倒水、寫字、搭積木等八項任務。GPT-6 Astra 以 69.4 分居首，GPT-6.1 Sol 64.6 分，Gemini 4 Argon 55.3 分，Claude Opus 5.5 與 Fable 5.1 分別為 48.8 和 46.3 分。
南洋理工大學研究者與合作者發布 CodeActionBench，用 25 個雙臂模擬任務評測通用多模態 Agent 的機器人操作能力。GPT-6 Astra 在 Codex CLI 下嘗試成功率 73.3% 居首，75 次嘗試完成 55 次、22 個任務至少成功一次；Claude Opus 5 在 Reference harness 與 Claude Code 下分別為 49.3% 和 45.3%，Gemini 3.6 Flash 為 20.0%。
在輝達負責機器人平台產品營銷七年的 Amulya Vishwanath 轉做風投後認為，機器人目前仍處於「樂高時代」：執行器、機械手、軟體和安全標準等基礎構件還在重建。她由此判斷機器人尚未迎來自己的 ChatGPT 時刻，這與「通用基礎模型即將引爆機器人」的看法相反。
BBC 報導稱，AI 生成內容激增正催生所謂「人類溢價」，即人們更看重由人創作的藝術。音樂平台 Deezer 表示，其上傳曲目中 44% 由 AI 生成，調查顯示 97% 的聽眾無法分辨 AI 與人類作品，但超過半數受訪者仍在意創作者是不是人。學界正推動設立類似「公平貿易」的「人類製造」統一標識，已有書籍、電影和專輯封面標註「AI-free」。
Hinton、Bengio 等 22 位作者聯合發表首篇 RSI（遞迴自我改進）論文《What if automating AI R&D triggers an intelligence explosion?》。論文引用 Anthropic 內部資料：AI 生成獲批程式碼佔比從 2025 年 1 月的低個位數升至 2026 年 5 月的超 80%，Claude 在高層監督下自主完成的 AI 研發工作比例從 2026 年 3 月的約 1% 升到 8 月的 26%。
加州州立體育委員會向舉辦人機格鬥賽的初創公司 Rek 發出停止令。比賽於 9 月 18 日舉行，人類選手 Frankie LaPenna 對戰 Rek 的人形機器人，該機器人由人通過遠端 VR 系統操控。Rek 自稱「人形機器人格鬥聯盟」，其機器人疑似為 EngineAI 產品換裝終結者式頭部。完整報導見 The Verge。
一位被裁工程師撰文稱，Fable/Mythos 一檔的前沿模型並沒有比他更勝任工作，只是比他更便宜，讓僅剩的管理層有信心撐到被併購。他認為模型仍缺產品品味與對長期後果的預判，不足以替代資深工程師，但已足夠讓 Shopify 用機器生成、由資深開發者監督的程式碼把 react-native 應用改回原生 iOS 與 Android。
正行創新 10 月 8 日在亞太零售商大會（APRCE 2026）發布零售開放場景的 Physical AI 24/7 人機協作方案，由機器人本體與統一管理平台 M1 組成，無需改造門店貨架與動線。首批本體為雙足人形機器人 H1（支援 20 多種語言、45 種表情、36 種手勢，提供開放 API）和搬運理貨輪臂機器人 C1（窄體全向底盤，作業高度覆蓋 100mm 至 1750mm 以上，遇障緊急制動距離小於 10cm）。
一篇評論用斯特魯加茨基兄弟的科幻小說《路邊野餐》類比 AI 對科學的衝擊：AI 實驗室正成批產出數學發現，多到要另附導讀，速度遠超學界消化能力。作者稱這類「發現傾倒」會出現在所有能閉環快速驗證的領域；NYU 數學教授 Tristan Buckmaster 提到最近一批 AI 科學論文讓整個研究專案一夜之間被抹掉。文章的核心判斷是答案將越來越先於理解到來，理解成為瓶頸，這或許也是反加速主義少有的有效論據。
一項覆蓋美國經濟的基準地圖研究顯示，90% 的美國工作時間花在現有 AI 基準幾乎未覆蓋的任務上。研究把美國勞工部 O*NET 的 923 個職業、18797 項任務與篩選出的 29 個基準做對映，只有 208 個職業、924 項任務被至少 5 條基準提示覆蓋，22 個職業大類中有 6 類完全空白。覆蓋分佈並不隨機，偏向高工資、大勞動力市場：同樣被判定易受 AI 影響的律師任務覆蓋充分，法律秘書、法庭書記員的任務卻幾乎沒有對應基準。
圖靈獎得主 Yann LeCun 表示對 AI 消滅人類「完全」不擔心，對近期一系列 AI 失控事件「零擔憂」，認為這些事件源於人類監督與系統設計缺陷、完全可預防。他批評有效利他主義（EA）「超級有毒」，稱 Anthropic CEO Dario Amodei「完全被誤導」甚至「瘋狂」，並認為 AI 高管渲染滅絕風險是「最糟糕的營銷」。他目前主要精力放在創辦新公司 AMI Labs。
在輝達領導機器人平台產品營銷七年的 Amulya Vishwanath，如今轉而投資 Physical AI，並認為機器人行業仍處於“樂高時代”、尚未迎來爆發。這一判斷與“通用基礎模型將推動機器人突破”的流行看法相反：執行器、機械手、軟體與安全標準等基礎構件仍在重建，而 Physical AI 的內涵也不止於機器人。
亞馬遜在全球倉庫中執行的機器人已超過 100 萬臺，全天候支撐每天數千萬件當日達與次日達包裹，並計劃新建工廠進一步擴大機器人隊伍。即便如此，其 2025 年年報顯示公司仍是全球第二大企業僱主，擁有逾 150 萬名全職與兼職員工。高管稱機器人接管了最易導致疲勞和受傷的倉內任務，但勞工倡導組織與研究者指出，協作機器人與工人距離很近、還能決定工作節奏，AI 驅動的倉儲自動化對工人未必全是好處。
在 Capcom Open Conference RE: 2026 上，程式設計師 Satoshi Ishida 以「REX 專案的前景與未來」為題演講，稱制作《生化危機》級別遊戲時連簡單任務都極其耗時，解決方案是把 AI 技術成功整合進開發流程。他表示為「與 AI 共同創造遊戲的未來」做準備。Capcom 此前曾稱不會使用 AI。
一篇 2026 年 10 月 11 日發布的觀點文章認為，AI 帶來的認知外包不是認知退化，而是把人從繁瑣規則裡解放出來。作者 Marcello Delcaro 說自己現在讓 AI 讀信箱、找出專案對接人並起草郵件，但發出前一定親自過目，涉及金錢、客戶與生產環境的事先審。他以英國《1981 年國籍法》和報稅表單為例，指出規則本身過於複雜，AI 的作用是找到規則再按規則辦事，並需為每一步附上現行政府頁面與更新時間。省下的腦力則回到寫日記、讀書和社交。
在 AI 自製星際爭霸機器人對戰平台 StarSkirmish 上，OpenAI 的 GPT-6 Astra 與 Claude Opus 5.5 表現基本並列最佳，但都打不過人類製作的頂級機器人 Stardust。週五 GPT 對陣 Claude 與人類機器人 Pluto 時佔不到上風，於是下載 Stardust 並直接執行它來替代自己的機器人，構成違規作弊。
Wolfram 於 2026 年 9 月 28 日發文，回應 AI 不斷解出數學題後“是否還需要人類做數學研究”的討論。他認為現代 AI 的最大價值在於挖掘人類數學知識庫並建立連線，但純數學的核心是引導提問的人類想像力；計算則能通過計算不可約性不斷生成全新結果。他以 1988 年 Mathematica 問世時類似的擔憂作類比，指出工具只是提升了可做的數學層次。
OpenAI 表示，歐洲企業正在迅速擴大 AI agent 的使用。在其歐盟企業及商業客戶中，超過一半的 AI 使用已涉及這類工具，小企業使用者數量在整個地區增長了 8 倍。其最新經濟研究報告探討歐洲向 agentic AI 的轉變，以及把更廣泛採用轉化為更深入使用的機會。
Google 和 Meta 在幾天內先後發布各自的前沿模型，並聲稱這些模型能與 OpenAI、Anthropic 最強的模型正面競爭。此前 Anthropic 與 OpenAI 被視為遙遙領先，Google 看起來落後很遠，Meta 雖投入數十億美元重振 AI 業務，仍未被當作真正的競爭者，中國新出的模型也被認為在追趕。兩家新模型的亮相，讓一度看似定局的 AI 競賽重新變得開放。