政府、企业和研究机构中的人们越来越多地使用人工智能来规划未来。
经合组织与世界经济论坛的最新研究显示，在战略前瞻工作中，AI的应用可分为三个不同层级。
该研究还指出，由于偏见等风险，人们对使用AI存在一定顾虑，并提出了战略前瞻从业者如何合乎伦理地使用AI的建议。
人工智能（AI）已不再是战略前瞻领域遥不可及的工具，而是深度融入了塑造我们如何设想未来的过程。在各国政府、企业和研究机构中，AI正帮助人们扫描视野、生成情景并以过去难以想象的速度解读微弱信号。
但这一快速变革引出了一个令人不安的问题：如果机器能够比人类更快地预测、模拟和推测，那么人类未来学家还剩下什么？
2025年年中，经济合作与发展组织（经合组织）和世界经济论坛对来自55个国家的167位前瞻专家进行了调查，涵盖公共、私营、学术和民间社会机构。其中三分之二的从业者已在其战略前瞻工作的某些环节使用AI。
调查结果显示了一个正在转型的领域。前瞻从业者过去以通过人类判断驾驭复杂性的能力为特征，如今则在测试AI能在多大程度上拓展其能力范围。然而，几乎所有受访者在一点上达成共识：AI补充而非取代人类的洞察力。
从助手到架构师
数据显示，AI融入战略前瞻工作的方式存在三个截然不同的成熟度层级。
第一级：分析增强
在这一阶段，即目前大多数前瞻专家所处的阶段，AI被用于加速早期研究阶段，执行数据综合、开展视野扫描和信号聚类等任务。60%至69%的调查参与者以这种方式使用AI。他们指出，在这一层级，AI扮演着数字研究助理的角色，擅长收集和总结信息，但无法做出真正的判断。
第二级：创意陪练伙伴
虽然大多数AI工作仍处于第一级，但研究表明，从业者应投入时间，将AI用作创意生成器和陪练伙伴，对人工生成的内容进行压力测试。在这一层级，AI工具可以帮助系统化和总结信号，为研究结构提供思路，基于上传的数据提出情景建议，协助将收集到的信号与其他事实数据进行比较，并加快相关信息的检索速度。
第三级：集成化工作流程
这一层级更为罕见，涉及在整个前瞻过程中嵌入AI。在这些少数前沿案例中，前瞻团队正在构建定制工具，甚至部署持续收集、聚类和分析信息流的AI智能体。
总体而言，这三个层级揭示了一个正在尝试新认知形式的行业。
AI的生产力革命
在被问及AI的益处时，前瞻专家的看法不一。被提及最多的优势是时间效率，有39%的受访者表示这一点。AI承担了扫描和综合中重复性强、劳动密集的工作，使从业者能够专注于解读和叙事构建等更高层次的任务。
其他益处包括数据处理与分析（17%），或在海量数据集中发现隐藏趋势。12%的受访者认为创意生成和创造力是一项益处，他们借助AI起草初稿或获得新视角。另有10%的受访者认为，情景开发是生成和完善多种可能未来的关键益处。最后，质量和范围的提升（7%），以及对非专业人士的可及性（4%），表明AI正在降低这一曾经仅限专家参与的领域的准入门槛。
然而总体而言，从业者表示AI提升了他们开展前瞻工作的效率。例如，在有AI使用经验的民间社会组织从业者中，43%表示该技术对其工作非常有用，而在私营部门的调查参与者中，47%认为其有一定用处。
思考机器的困扰
然而，同一项调查也清楚地表明，人们对使用AI存在深切的担忧，因为其优势伴随着新的风险。
最突出的担忧是输出质量和可信度。许多用户指出，AI生成的内容可能显得肤浅或缺乏原创性——更多是重组而非启示——使他们无法确定哪些内容可以依赖，哪些需要重新加工。
偏见是另一个主要问题。受访者指出，英语和西方数据来源占据主导地位，这可能扭曲全球视角，并掩盖来自其他地区或文化背景的微弱信号。
伦理和治理方面的缺口也令人深感忧虑。许多机构仍缺乏负责任使用的明确指引，尤其是公共部门团队，由于数据安全和保密方面的限制，仍然十分谨慎。加上AI推理过程的不透明性，这可能使前瞻工作变成一场审计，从业者在验证上花费的时间多于想象。
即使是这项技术的优势，也会带来新的依赖。随着AI自动化更多前瞻职能，从业者可能会失去那些定义该学科的直觉和模式识别能力。多位受访者警告存在一种悄然蔓延的“技能退化效应”——即将判断外包给基于过去知识训练的算法的诱惑。
战略前瞻的转折点
经合组织与世界经济论坛的调查显示，该领域正处于转型的边缘。如果从业者希望在战略前瞻实践中合乎伦理地融入AI，他们现在面临若干迫切要求。他们必须：
提升AI素养，尤其是在公共部门，该领域对使用AI的信心落后于产业界
建立伦理框架，以确保透明度、问责制和数据完整性
鼓励开展实验，例如小规模试点和沙盒测试，以探索新的AI赋能方法
保护人类创造力，将AI视为合作者而非神谕
随着AI重塑战略前瞻过程，它也将重新定义“前瞻性思考”的含义。机器可以梳理过去并模拟概率，但想象替代方案、在多种未来之间做出选择的勇气，仍然是深刻的人类特质。
前瞻的未来是人机融合的
人类永远不会过时。AI可能会改变我们预见变化的方式，但前瞻的目的始终不变：帮助社会以智慧、伦理和想象力应对不确定性。
下一个前沿不是更多的自动化，而是更智能的协作。这项技术能够分析海量数据并支持信息收集，进而使战略前瞻从业者能够提出关于我们真正希望创造的未来的更好问题。
