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揭示AI行业十大主要趋势!李飞飞团队发布《2024年人工智能指数报告》

导语:如今,人工智能系统在标准基准测试中的表现已经常常超越人类。

  十年前,世界上最先进的人工智能系统还无法达到人类水平的图像分类能力。它们无法理解语言,难以进行视觉推理,连最基本的阅读理解测试都不及格。

  如今,人工智能系统在标准基准测试中的表现已经常常超越人类。

  这是斯坦福以人为本人工智能研究所(HAI)对人工智能趋势进行年度研究的《2024 年人工智能指数报告》(Artificial Intelligence Index Report 2024)的最新发现之一。

  Stanford HAI 是由斯坦福大学主导一个独立的计划,该研究院由斯坦福大学李飞飞教授担任院长,汇集了来自MIT、OpenAI、哈佛、麦肯锡等机构的多位专家教授,每年发布《人工智能指数报告》,今年已经是第七期。

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  Stanford HAI 官方称:“2024 年指数是我们迄今为止最全面的报告,而且是在人工智能对社会的影响从未如此明显的重要时刻发布的。”

  报告详细分析了人工智能(AI)在2023年的发展状况,涵盖了技术进步、公共感知、政策动态以及AI对社会经济各个方面的影响。

  该报告显示,在2023年,人工智能取得了令人瞩目的技术突破。诸如GPT-4、Gemini和Claude等最新人工智能系统展现出强大的多模态能力,不仅能生成流利的多语种文本,还能处理图像和音频。在一些基准测试中,人工智能已经超越人类水平。

  然而,这份报告也指出,人工智能在更复杂的任务上仍落后于人类,如高水平数学运算、视觉常识推理和规划等。研究人员正在开发更具挑战性的新基准测试,以推动人工智能的发展。

  在研发方面,2023年行业公司继续主导前沿人工智能研究,产出51个重大机器学习模型,而学术界仅有15个。报告指出,像GPT-4和Gemini Ultra这样的顶尖模型的训练成本也在继续攀升。

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2003-23 年按行业分列的著名机器学习模型数量

  新的估算表明,某些前沿系统(如 OpenAI 的 GPT-4)的训练成本高达 7800 万美元。谷歌Gemini的标价为 1.91 亿美元。相比之下,五年前发布的一些最先进的模型,即原始 Transformer 模型(2017 年)和 RoBERTa Large(2019 年),训练成本分别约为 900 美元和 16 万美元。

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2017-23 年特定人工智能模型的估计培训成本

  不过,开源人工智能研究也出现爆发式增长。2023年,GitHub上与人工智能相关的项目数量增加了59.3%,项目总星数更是增长了三倍多。

  在经济和政策领域,生成式人工智能投资在2023年飙升至252亿美元。多项研究也显示,人工智能能提高工人生产率和工作质量。同时,美国在去年通过了创纪录数量的人工智能相关法规。

  然而,这份报告也透露出公众对人工智能的矛盾心理。一项全球调查显示,66%的人认为人工智能将在未来3到5年内极大影响他们的生活,而52%的人对人工智能产品和服务感到焦虑,比去年上升了13个百分点。

  最后,从全球角度来看,美国在人工智能领域继续处于领先地位。2023 年,来自美国机构的重要人工智能模型(61 个)大大超过欧盟(21 个)和中国(15 个)。美国也仍然是人工智能投资的首选之地。2023 年,美国在人工智能领域的私人投资总额为 672 亿美元,是中国的近 9 倍。

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2023 年按地理区域划分的著名机器学习模型数量

  新指数显示,中国是美国最大的竞争对手。中国的机器人安装量居世界首位,2023 年安装的机器人数量超过世界其他国家的总和。同样,世界上大多数人工智能专利(61%)都来自中国。

  此外,这份报告还揭示了 2023 年人工智能行业的 10 大主要趋势:

01 AI在某些领域超过人类,但在复杂任务上仍与人类有差距

  AI在图像分类、视觉推理和英语理解等任务上已经超过了人类的表现,这凸显AI在处理大数据和识别模式方面的显著优势。然而,AI在更复杂的任务上,比如竞赛数学、视觉常识推理和规划等方面,仍然落后于人类。这揭示AI在需要深层次理解和创造性思维的领域具有一定的局限性。

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部分人工智能指数技术性能基准与人类性能对比

02 产业界引领AI的前沿发展

  2023年,产业界在AI领域发挥了主导作用,共推出了51个著名AI模型,而学术界仅推出了15个。此外,产业界与学术界的合作也取得了显著成果,共推出了21个重要模型。这一现象表明,产学研合作在推动AI技术进步方面具有巨大的潜力和价值

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2003-23 年按行业分列的著名机器学习模型数量

03 先进AI模型的训练成本不断攀升

  AI模型的训练成本已经达到了历史新高。例如,OpenAI的GPT-4模型训练成本预计为7800万美元,而谷歌的Gemini Ultra模型更是高达1.91亿美元。这种成本的上升,可能会导致资源过度集中在少数大型企业中,进而影响到AI技术的多样性和普及性。

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2017-23 年特定人工智能模型的估计培训成本

04 美国暂时领跑,中国持续突破

  在2023年,源自美国的顶级AI模型数量达到了61个;欧盟21个;中国直追欧盟,已经有15个。这一数据显示,美国在全球AI领域继续保持其领先地位,而中国也在持续地进行技术突破和创新

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2023年按选定地理区域分列的著名机器学习模型数量

  2023 年,美国在人工智能领域的私人投资总额为 672 亿美元,是中国的近 9 倍。

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2010-22年按选定地理区域申请状态下的AI专利

  但迄今为止,中国依然是美国最大的竞争对手,中国的机器人安装量居世界首位;同样,世界上大多数人工智能专利(61%)都来自中国。

05 对大语言模型的责任缺乏稳健、标准化的评估

  人工智能指数的最新研究显示,负责任的人工智能报告严重缺乏标准化。包括 OpenAI、谷歌和 Anthropic 在内的领先开发者主要根据不同的负责任人工智能基准测试其模型。这种做法使系统比较顶级人工智能模型的风险和局限性的工作变得更加复杂。

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热门基础模型的负责任人工智能基准报告

06 生成式AI领域投资大幅增长

  尽管去年人工智能领域私人投资整体下降,但对生成式人工智能的投资却不降反升,达到252亿美元。在生成式AI领域,OpenAI、Anthropic、Hugging Face和Inflection等都成功地完成了大规模的融资活动。

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生成式人工智能领域的私人投资,2019-23 年

07 AI提升上班族工作效率和质量,缩小技能差距

  多项研究表明,AI能够提高上班族的效率并提升工作质量,甚至能缩小低技能工人和高技能工人之间的技能差距。然而,也有一些研究表明,如果不对AI的使用进行适当的监管,可能会导致上班族的绩效下降。

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用户完成任务的速度的跨研究比较

08 AI推动科学进步的步伐加快

  自2022年以来,AI开始在科学发现领域发挥重要作用。到了2023年,AI在科学领域的应用变得更加广泛和深入,并取得了一系列突破性的成果,如提高算法排序效率的AlphaDev和促进材料发现的GNoME等。

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优化算法长度时 AlphaDev 与人类基准的对比

09 AI相关法规数量持续增长

  美国人工智能相关法规的数量在过去一年和过去五年中大幅上升,中国也出台一系列AI相关的法律、法规。这一趋势反映了各国政府对于规范AI发展、保护公众利益的重视和行动。

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2016-23 年美国人工智能相关法规数量

10 全球公众对人工智能影响力的认知和焦虑情绪在上升

  根据市场研究公司Ipsos的调查,在过去一年中,认为AI将在未来3-5年内极大影响生活的人的比例从60%上升到了66%。同时,对AI产品和服务表示担忧的比例上升了13个百分点,达到了52%。在美国,Pew的数据显示,对AI感到担忧的人超过了感到兴奋的人,比例从2022年的38%上升到了52%。这些数据表明,全球公众对AI的潜在影响有了更深刻的认识,但同时也伴随着担忧和不安。

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2022 年与 2023 年全球对使用人工智能的产品和服务的看法(占总数的百分比)

  总的来说,《2024人工智能指数报告》清楚地表明,人工智能技术正经历翻天覆地的变革,世界各地的企业领袖、决策者和公众都开始意识到其深远影响。

  在新科技的洪流中,AI正崭露头角,其无限潜力和广阔前景正逐步展现。面对这场技术革命,我们应持开放与包容的态度,积极拥抱AI的发展,并在实际应用中不断优化和完善。

  AI并非遥不可及的神秘科技,更不应被过度设限。相反,我们应以宽广的视野和开放的心态接纳它,鼓励其在各个领域自由驰骋,寻找与人类生活紧密结合的最佳场景。

  随着科技的日新月异和AI应用场景的不断拓宽,我们有理由坚信,AI将在未来的工作和生活中扮演越来越重要的角色。它将成为我们解决问题的得力助手,提升生产效率的关键力量,以及优化生活品质的宝贵伙伴。

  通过不断的技术创新和实践探索,我们将更加深入地理解AI的价值,更好地利用它为人类服务。让我们携手并进,以积极的心态迎接AI时代的到来,共同开创一个更加智能、高效、美好的未来。

【责任编辑: 徐亚新 】

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