2026年、人工知能（AI）の進展は「期待の時代」から「評価の時代」へと移行すると、スタンフォード大学AI研究センター（HAI）の専門家たちが予測している。AIへの過剰な熱狂が冷め、実用性やコスト、影響範囲を厳密に検証する動きが広がる。専門家たちは、AIの限界と社会的影響を再考する必要があると指摘している。 James Landay氏（HAI共同ディレクター）は、2026年に人工一般知能（AGI）の実現はないと予想。一方で、各国がAI主権を強化する動きが加速すると見ている。AIのデータやモデルを自国で管理し、米国依存を回避するため、中東やアジア諸国が大規模なAIデータセンターを整備する。また、AIの生産性向上は特定分野（プログラミング、コールセンターなど）に限られ、多くのプロジェクトが失敗に終わる可能性があるが、その教訓から適切な活用法が見えてくると期待する。さらに、カスタムUIや高品質な小規模データセットを活用したモデル開発、AI動画生成の実用化が進むと予測。動画生成技術は今後、品質が向上し、著作権問題も顕在化する。 Russ Altman氏（HAI上級フェロー）は、科学分野でのAI活用が進む一方で、「ブラックボックス」の開示が不可欠だと強調。AIがどう判断したかを解明する「ニューラルネットの考古学」が注目される。特に、医療分野では、AIの診断根拠を可視化する技術が進展し、患者の信頼性が高まる。 法律分野では、AIの「使えるか」ではなく「どれだけ正確で、リスクはどれくらいか」が問われる。Julian Nyarko氏は、多文書の論理的統合や出典の追跡を可能にするAIが登場し、評価基準も進化すると予測。経済面では、Erik Brynjolfsson氏が提唱する「AI経済ダッシュボード」が実用化され、AIによる職業変化や生産性のリアルタイム把握が可能になる。 医療分野では、自己教師学習技術の進展により、医療AIの開発コストが大幅に低下。Curtis Langlotz氏は、これにより「ChatGPT的な衝撃」が医療現場にも訪れると予想。特に、希少疾患の診断支援が可能になる。Nigam Shah氏は、医療AIが病院の意思決定プロセスを飛び越えて、患者に直接提供される傾向が強まり、AIの根拠を理解する力が重要になるとしている。 Diyi Yang氏は、AIが人間の長期的発展を支える「人間中心のAI」の開発が急務だと訴え、技術的優位性だけでなく、人間の思考や協働に配慮した設計が求められると指摘。2026年は、AIの「本物の価値」を問う、真の転換期となる。