10月29日，英国牛津大学路透新闻研究所（Reuters Institute for the Study of Journalism）发布2026年生成式人工智能与新闻报告《从独立工具到信息基础设施》（From Standalone Tools to Information Infrastructure）。报告提出，生成式人工智能正从独立使用的技术工具，逐步演变为嵌入搜索引擎、数字平台和信息服务的重要基础设施，深刻改变公众获取知识、处理信息及理解社会事务的方式。这一变化也对全球教育体系中的人工智能素养培养、数字信息辨别和批判性思维教育提出了新的要求。

该报告覆盖美国、英国、法国、日本、澳大利亚、芬兰、挪威、丹麦、阿根廷等国家，调查约1.8万人，系统分析生成式人工智能的普及程度、使用方式、公众信任以及对新闻传播和社会生活的影响。

生成式人工智能进入日常生活，使用率持续快速增长。报告显示，在连续三年开展调查的6个国家中，每周使用生成式人工智能工具的受访者比例从2025年的34%上升至2026年的51%，每日使用率则从2024年的7%增长至2025年的16%，并在2026年达到28%。这意味着，自2022年ChatGPT正式推出以来，不到四年时间，生成式人工智能已成为相当一部分公众日常生活中的常用技术。

从具体平台来看，ChatGPT仍保持领先地位，但竞争格局正在变化。在6个具有连续调查数据的国家中，ChatGPT的每周使用率从22%增长至34%，谷歌Gemini从11%增长至24%，微软Copilot从6%增长至11%，Anthropic旗下Claude则从1%增长至7%。越来越多用户开始同时使用多个人工智能系统，反映出生成式人工智能正在由单一工具应用向多平台协同使用发展。

获取知识和研究问题成为人工智能最重要的应用场景之一。调查显示，在上述6个国家中，过去一周使用生成式人工智能获取信息的受访者比例从2024年的11%上升至2025年的24%，并在2026年达到38%，超过使用人工智能生成媒体内容的比例。具体而言，24%的受访者使用人工智能研究某一主题，20%用于获取建议，18%用于回答事实性问题，15%用于获取推荐。此外，还有14%利用人工智能产生新想法，13%用于文本总结。这表明，生成式人工智能的作用正逐渐从内容生产工具扩展为知识查询、信息整合与辅助决策的重要媒介。

此外，人工智能的影响已不再局限于用户主动使用聊天机器人。在9个受访国家中，57%的受访者表示，过去一周曾通过搜索引擎接触人工智能生成的答案或摘要，25%在智能手机、平板电脑或计算机中接触相关功能，21%通过社交媒体或即时通讯软件接触人工智能内容。研究将这种并非用户主动寻求、而是在使用其他数字服务时遇到人工智能的现象称为“偶然性人工智能接触”（Incidental AI Exposure）。这意味着，即使不主动使用人工智能工具，公众也越来越难以完全避开人工智能生成的信息。

人工智能使用呈现群体差异，数字能力差距值得关注。报告发现，年轻群体、受教育程度较高及收入较高的人群通常更频繁地使用生成式人工智能。从职业分布来看，64%的专业技术类从业者每周使用人工智能，而文职支持人员和基础性职业从业者的比例分别为52%和45%。与此同时，只有10%的受访者表示自行付费使用人工智能服务，另有9%通过工作单位或学校获得付费服务，合计18%的受访者拥有付费人工智能使用权限。这表明，人工智能的普及不仅取决于个人使用意愿，也受到职业环境、教育背景和资源可及性的影响。对于教育机构而言，如何保障不同背景学习者获得适当的人工智能工具与学习机会，可能成为数字教育公平面临的重要议题。

AI智能体开始进入实际应用，但整体普及程度仍然有限。2026年的调查首次纳入对AI智能体的使用情况分析。结果显示，14%的受访者在过去一周使用AI智能体完成实际任务，13%仅出于实验目的进行尝试，而67%没有使用过AI智能体。在18至24岁的年轻群体中，26%曾使用智能体完成实际任务，明显高于55岁及以上群体的7%。此外，拥有付费人工智能使用权限的人群使用智能体的比例达到39%，而仅使用免费版本的人群这一比例为11%。这些发现表明，人工智能正逐步从信息问答工具向能够执行复杂任务的智能系统演进，但其实际应用仍集中于特定用户群体。

人工智能素养与技术信任并不完全一致。研究采用SAIL4ALL人工智能素养评估框架，从人工智能识别、技术能力、运行机制及伦理使用等维度衡量公众对人工智能的理解水平。9个国家受访者的平均答题正确率为74%，其中芬兰最高，达到79%，澳大利亚和英国均为77%。不过，研究人员强调，这一结果需要谨慎理解，因为评估采用判断题形式，随机猜测也可能获得约50%的正确率。研究同时发现，人工智能素养较高的人群虽然通常更了解不同人工智能系统，但在考虑技术认知程度后，他们并不一定更频繁地使用或更加信任人工智能。相反，对人工智能能力和局限认识越充分，可能越倾向于审慎评估其输出内容。这为人工智能教育提供了重要启示：教育目标不仅应包括技术操作能力，更应重视对算法局限、信息可信度和技术伦理的理解。

公众重视人工智能的信息获取效率，但对内容可靠性仍存在疑虑。报告显示，在使用人工智能回答事实性问题的群体中，75%表示信任其答案；在使用人工智能获取建议的群体中，这一比例为76%；在使用人工智能获取新闻的群体中，则为72%。然而，受访者选择人工智能的主要原因并非认为其信息更加准确，而是使用便捷、响应迅速。64%的受访者重视其快速便捷地提供答案的能力，56%看重自然语言交互带来的便利，仅21%认为人工智能能够提供比其他来源更加可靠的信息。与此同时，在连续调查的6个国家中，每周使用人工智能获取新闻的比例从2024年的3%增长至2026年的9%。在人工智能新闻用户中，49%会针对新闻事件提出后续问题，46%使用人工智能获取最新新闻。这表明，生成式人工智能正在改变公众与新闻信息的互动方式，但尚未成为主流新闻获取渠道。

公众对不同领域应用人工智能的态度存在明显差异。调查发现，受访者总体上对科学研究和医疗卫生领域应用人工智能持相对积极的态度，但对政府、社交媒体、政治机构及新闻媒体使用人工智能则表现出更多担忧。值得注意的是，频繁使用人工智能的人群通常更加乐观，而从未使用人工智能的人群普遍更加谨慎。研究认为，公众对人工智能应用的担忧不仅来自技术能力或使用目的，也与相关机构能否诚实、透明地披露人工智能使用情况密切相关。这意味着，随着人工智能进一步融入教育等公共服务领域，技术部署的透明度以及公众信任的建立将成为不可忽视的重要问题。

在新闻生产方面，公众仍明显偏好人类主导的内容创作。在9个国家中，仅12%的受访者能够接受完全由人工智能生成的新闻；当人工智能生成新闻具有一定程度的人工监督时，这一比例上升至19%；而对于主要由人类记者完成、人工智能提供辅助的新闻，接受比例达到45%，对完全由人类记者制作的新闻则达到67%。公众对人工智能辅助翻译、拼写检查和语法编辑等技术性任务的接受程度，普遍高于人工智能直接参与新闻评论和观点生产。这一结果进一步凸显了人类判断与监督在信息生产过程中的重要性。

随着人工智能逐渐嵌入搜索引擎、知识平台和数字服务，学校和高校需要重新审视数字素养教育的目标与内容。一方面，应帮助学生掌握人工智能辅助信息检索、知识整合和问题研究的方法；另一方面，更需要强化信息来源核查、事实验证、算法偏差识别以及独立思考能力，避免将技术使用的便利性等同于信息本身的可靠性。

这份研究报告表明，生成式人工智能的发展正在进入从“工具普及”向“信息基础设施融合”转变的新阶段。对教育而言，未来的重要课题不仅是如何利用人工智能提升知识获取效率，更在于如何培养具备人工智能素养、批判性思维与信息判断能力的学习者，使其能够在人工智能深度参与的信息环境中保持自主、理性和负责任的判断。