來源：中國人工智能學(xué)會CAAI

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剛剛,，由李飛飛聯(lián)合領(lǐng)導(dǎo)的斯坦福大學(xué)以人為本人工智能研究所（Stanford HAI）發(fā)布了《2024 年人工智能指數(shù)報告》（Artificial Intelligence Index Report 2024）,。

這份長達 300 多頁的報告是 Stanford HAI 發(fā)布的第 7 份 AI Index 研究，追蹤了 2023 年全球人工智能的發(fā)展趨勢,。

Stanford HAI 官方介紹道,，“這是我們迄今為止最全面的報告,，而且是在人工智能對社會的影響從未如此明顯的重要時刻發(fā)布的?！?/p>

Stanford HAI 研究項目主任 Vanessa Parli 表示,，“我認為最令人興奮的人工智能研究優(yōu)勢是將這些大型語言模型與機器人或智能體（agent）相結(jié)合，這標志著機器人在現(xiàn)實世界中更有效地工作邁出了重要一步,?！?/p>

《2024 年人工智能指數(shù)報告》下載地址：

https://aiindex.stanford.edu/wp-content/uploads/2024/04/HAI_AI-Index-Report-2024.pdf

與往年不同，Stanford HAI 今年擴大了研究范圍,，更廣泛地涵蓋了人工智能的技術(shù)進步,、公眾對該技術(shù)的看法等基本趨勢。新報告揭示了 2023 年人工智能行業(yè)的 10 大主要趨勢：1.人工智能在某些任務(wù)上勝過人類,，但并非在所有任務(wù)上,。人工智能已在多項基準測試中超越人類，包括在圖像分類,、視覺推理和英語理解方面,。然而，它在競賽級數(shù)學(xué),、視覺常識推理和規(guī)劃等更復(fù)雜的任務(wù)上依然落后于人類,。

2.產(chǎn)業(yè)界繼續(xù)主導(dǎo)人工智能前沿研究。2023 年,，產(chǎn)業(yè)界產(chǎn)生了 51 個著名的機器學(xué)習(xí)模型,，而學(xué)術(shù)界只貢獻了 15 個。2023 年,，產(chǎn)學(xué)合作還產(chǎn)生了 21 個著名模型，創(chuàng)下新高,。此外,，108 個新發(fā)布的基礎(chǔ)模型來自工業(yè)界，28 個來自學(xué)術(shù)界,。

3.前沿模型變得更加昂貴,。根據(jù) AI Index 的估算，最先進的人工智能模型的訓(xùn)練成本已經(jīng)達到了前所未有的水平,。例如,，OpenAI的 GPT-4 估計使用了價值 7800 萬美元的計算資源進行訓(xùn)練，而谷歌的 Gemini Ultra 的計算成本則高達 1.91 億美元,。

相比之下,，幾年前發(fā)布的一些最先進的模型，即原始transformer模型（2017 年）和 RoBERTa Large（2019 年）,，訓(xùn)練成本分別約為 900 美元和 16 萬美元,。4.美國成為頂級人工智能模型的主要來源國,。2023 年，61 個著名的人工智能模型源自美國的機構(gòu),，超過歐盟的 21 個和中國的 15 個,。

美國也仍然是人工智能投資的首選之地。2023 年,，美國在人工智能領(lǐng)域的私人投資總額為 672 億美元,，是中國的近 9 倍。 然而,，中國依然是美國最大的競爭對手,，中國的機器人安裝量居世界首位；同樣,，世界上大多數(shù)人工智能專利（61%）都來自中國,。

5.嚴重缺乏對 LLM 責(zé)任的可靠和標準化評估。AI Index 的最新研究顯示,，負責(zé)任的人工智能嚴重缺乏標準化,。包括 OpenAI、谷歌和Anthropic在內(nèi)的領(lǐng)先開發(fā)商主要根據(jù)不同的負責(zé)任人工智能基準測試他們的模型,。這種做法使系統(tǒng)地比較頂級人工智能模型的風(fēng)險和局限性的工作變得更加復(fù)雜,。

6.生成式人工智能投資激增。盡管去年人工智能私人投資整體下降,，但對生成式人工智能的投資激增,，比 2022 年（約 30 億美元）增長了近八倍，達到 252 億美元,。生成式人工智能領(lǐng)域的主要參與者,，包括 OpenAI、Anthropic,、Hugging Face和 Inflection,，都獲得了一輪可觀的融資。

7.數(shù)據(jù)顯示,，人工智能讓打工人更有生產(chǎn)力,，工作質(zhì)量更高。2023 年,，多項研究評估了人工智能對勞動力的影響,，表明人工智能可以讓打工人更快地完成任務(wù)，并提高他們的產(chǎn)出質(zhì)量,。這些研究還表明,，人工智能有可能縮小低技能和高技能工人之間的技能差距。還有一些研究警告說，在沒有適當(dāng)監(jiān)督的情況下使用人工智能可能會起到負面作用,。

8.得益于人工智能,，科學(xué)進步進一步加速。2022 年,，人工智能開始推動科學(xué)發(fā)現(xiàn),。然而，2023 年,，與科學(xué)相關(guān)的更重要的人工智能應(yīng)用啟動——使算法排序更高效的 AlphaDev,、促進材料發(fā)現(xiàn)過程的 GNoME、可在一分鐘內(nèi)提供極其準確的 10 天天氣預(yù)報的 GraphCast,、成功對 7100 萬種可能的錯義突變中的約 89% 進行分類的 AlphaMissence,。

如今，人工智能現(xiàn)在可以完成人類難以完成的,、但對解決一些最復(fù)雜的科學(xué)問題至關(guān)重要的粗暴計算,。在醫(yī)療方面，新的研究表明,，醫(yī)生可以利用人工智能更好地診斷乳腺癌,、解讀X射線和檢測致命的癌癥。

9.美國的人工智能法規(guī)數(shù)量急劇增加,。2023 年,，全球立法程序中有 2175 次提及人工智能，幾乎是上一年的兩倍,。美國人工智能相關(guān)法規(guī)的數(shù)量在過去一年大幅增加,。2023 年，與人工智能相關(guān)的法規(guī)有 25 項,，而 2016 年只有 1 項,。僅去年一年，人工智能相關(guān)法規(guī)的總數(shù)就增長了 56.3%,。其中一些法規(guī)包括生成式人工智能材料的版權(quán)指南和網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險管理框架,。

10.人們對人工智能的潛在影響有了更深刻的認識，同時也更焦慮,。來自市場研究公司 Ipsos 的一項調(diào)查顯示，在過去一年中,，認為人工智能將在未來 3-5 年內(nèi)極大地影響他們生活的人,，比例從 60%上升到 66%。此外,，52% 的人對人工智能產(chǎn)品和服務(wù)表示焦慮,，比 2022 年上升了 13 個百分點。

在美國，來自皮尤研究中心（Pew）的數(shù)據(jù)顯示,，52% 的美國人表示對人工智能的擔(dān)憂多于興奮,，這一比例比 2022 年的 38% 有所上升。

附：來自AI Index 聯(lián)合主任 Ray Perrault 的一封信十年前,，世界上最好的人工智能系統(tǒng)也無法以人類的水平對圖像中的物體進行分類,。人工智能在語言理解方面舉步維艱，也無法解決數(shù)學(xué)問題,。如今,，人工智能系統(tǒng)在標準基準上的表現(xiàn)經(jīng)常超過人類。2023 年,，人工智能進步加速,。GPT-4、Gemini 和 Claude 3 等先進模型展示出了令人印象深刻的多模態(tài)能力：它們可以生成數(shù)十種語言的流暢文本,，處理音頻,，甚至可以解釋備忘錄。隨著人工智能的進步,，它也越來越多地進入我們的生活,。公司競相打造基于人工智能的產(chǎn)品，普通大眾也越來越多地使用人工智能,。但是,，當(dāng)前的人工智能技術(shù)仍然存在重大問題。它無法可靠地處理事實,、進行復(fù)雜的推理或解釋其結(jié)論,。人工智能面臨兩個相互關(guān)聯(lián)的未來。第一個,，技術(shù)不斷改進,，應(yīng)用日益廣泛，對生產(chǎn)力和就業(yè)產(chǎn)生重大影響,。人工智能的用途有好有壞,。第二個，人工智能的應(yīng)用受到技術(shù)局限的制約,。無論是哪一種,，政府都越來越關(guān)注。政府正在積極參與,，鼓勵人工智能的發(fā)展,，比如資助大學(xué)研發(fā)和激勵私人投資。政府還致力于管理潛在的不利因素,，如對就業(yè)的影響,、隱私問題、錯誤信息和知識產(chǎn)權(quán)。在技術(shù)方面,，今年的 AI Index 報告稱,，2023 年全球發(fā)布的新大型語言模型數(shù)量比上一年翻了一番。三分之二的模型是開源的,，但性能最高的模型來自擁有封閉系統(tǒng)的行業(yè)參與者,。

Gemini Ultra 成為首個在大規(guī)模多任務(wù)語言理解（MMLU）基準上達到人類水平的 LLM；自去年以來,，模型在該基準上的性能表現(xiàn)提高了 15 個百分點,。此外，GPT-4 在綜合語言模型整體評估（HELM）基準上取得了令人印象深刻的 0.97 平均勝率分數(shù),。 雖然全球?qū)θ斯ぶ悄艿乃饺送顿Y連續(xù)第二年減少,，但對生成式人工智能的投資卻急劇上升。財富 500 強企業(yè)財報電話會議中提及人工智能的次數(shù)比以往任何時候都多,，而且新的研究表明,，人工智能明顯提高了打工人的生產(chǎn)率。在政策制定方面,，全球在立法程序中提及人工智能的次數(shù)前所未有,。美國監(jiān)管機構(gòu)在 2023 年通過的人工智能相關(guān)法規(guī)比以往任何時候都多。盡管如此,，許多人仍對人工智能生成深度偽造等能力表示擔(dān)憂,。公眾對人工智能有了更多的認識，研究表明,，他們的反應(yīng)也是焦慮的,。Ray PerraultAI Index 聯(lián)合主任參考鏈接：https://aiindex.stanford.edu/wp-content/uploads/2024/04/HAI_AI-Index-Report-2024.pdfhttps://hai.stanford.edu/research/ai-index-reporthttps://hai.stanford.edu/news/inside-new-ai-index-expensive-new-models-targeted-investments-and-morehttps://hai.stanford.edu/news/ai-index-state-ai-13-chartshttps://hai.stanford.edu/news/ai-index-five-trends-frontier-ai-research