FRI报告：顶级AI专家集体低估AI进展

时间：2026年9月25日 地点：美国（非营利机构 Forecasting Research Institute 发布） 人物：Forecasting Research Institute（FRI）研究团队、LEAP（Longitudinal Expert AI Panel，纵向专家 AI 小组）339 位专家（76 位计算机科学家、76 位行业专家、68 位经济学家、119 位 AI 政策专家）、超级预测者群体 事件详情：FRI 于本周发布 LEAP 第二波"AI for Science"中期报告，汇总 2022 年中以来多轮 AI 进展预测，发现专家与"超级预测者"系统性低估 AI 突破速度。最显著的差距出现在数学领域：AI 在 2025 年 7 月达到国际数学奥林匹克竞赛（IMO）金牌水平，比专家中位数预测早 5 年、比超级预测者中位数预测早 10 年；专家当时给这一结果的概率仅 8.6%，超级预测者仅 2.3%。病毒学能力测试上，专家预测 AI 要到 2030 年才能追平顶尖病毒学家团队，超级预测者预测 2034 年，FRI 认为实际早在 2025 年 4 月就已达成。经济预测同样保守：专家对 2026 年底 AI 公司最高年化经常性收入（ARR）的中位数预测为 200 亿美元，超级预测者为 250 亿美元，而 FRI 引用数据称 Anthropic 2026 年 9 月的 ARR 已接近 1000 亿美元，OpenAI 与 Anthropic 合计年化营收也已突破 1400 亿美元。报告还指出，AI 可能已实质性辅助解开一道千禧年大奖难题，Clay 数学研究所正在评估其解法。 背景：LEAP 项目由 FRI 联合斯坦福大学、芝加哥联邦储备银行、宾夕法尼亚大学共同推进，并获得普林斯顿 AI 实验室支持。第一轮调研共邀请 339 位资深专家，其中计算机科学家群体包含 30 位全球前 20 高校教授及 10 位被引次数最高的 200 位 AI 作者之一。预测数据集跨越 2022 年 ChatGPT 发布之前与之后的多个时间点，确保结论不受单一阶段影响。 影响：报告揭示顶级 AI 专家、经济学家与超级预测者对前沿 AI 能力时间表存在系统性偏差。基于专家时间表制定的 AI 政策、安全规划与投资路线图可能过于保守，无法匹配实际能力跃升速度。FRI 宣布将在后续面板中引入 LLM 实时预测作为人类预测的补充，因为部分大模型已在某些题型上达到超级预测者水平。同时报告也提示专家并非全错：在自动驾驶渗透率与生物实验中，专家的预测反而偏高。 总结：FRI/LEAP 中期报告为 AI 能力跃升提供了量化证据——奥数金牌、病毒学能力、千禧难题与营收等被专家普遍低估 5 年以上，这对依赖专家时间表的政策与产业规划构成警示。 参考来源： - The Decoder：https://the-decoder.com/top-ai-experts-badly-underestimated-how-fast-the-field-is-moving-study-finds/ - AI Insiders：https://aiinsiders.net/article/ai-benchmark-forecasters-keep-guessing-years-too-slow-study - AlexTech：https://www.alextech.ai/en/news/ai-outpaces-experts-findings-from-the-forecasting-research-institute - HelloMarvisAIToday：https://hellomarvisaitoday.com/articles/262f3660-2905-465b-9474-90bbb2c2ba11 - Wortins：https://www.wortins.com/story/top-ai-experts-badly-underestimated-how-fast-the-field-is-mo-c38c67a7 - 网易科技：https://www.163.com/dy/article/L7L2V86I05561FZU.html - Forecasting Research Institute：https://forecastingresearch.org/research/llm-enabled-biorisk - AGI Hunt 中文：https://agihunt.info/e/1a08237da3c7b1c5e753e70fc65