揭示AI 行業十大主要趨勢！李飛飛團隊釋出《2024年人工智能指數報告》
十年前，世界上最先進的人工智能系統還無法達到人類水準的圖像分類能力。它們無法了解語言，難以進行視覺推理，連最基本的閱讀了解測試都不及格。如今，人工智能系統在标準基準測試中的表現已經常常超越人類。
近日，由李飛飛團隊聯合上司的斯坦福大學-以人為本人工智能研究所（Stanford HAI）近日釋出了最新的《2024年人工智能指數報告》（Artificial Intelligence Index Report 2024）
Stanford HAI 官方稱：“2024 年指數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釋出的。”報告詳細分析了人工智能（AI）在2023年的發展狀況，涵蓋了技術進步、公共感覺、政策動态以及AI對社會經濟各個方面的影響。該報告顯示，在2023年，人工智能取得了令人矚目的技術突破。
諸如GPT-4、Gemini和Claude等最新人工智能系統展現出強大的多模态能力，不僅能生成流利的多語種文本，還能處理圖像和音頻。在一些基準測試中，人工智能已經超越人類水準。然而，這份報告也指出，人工智能在更複雜的任務上仍落後于人類，如高水準數學運算、視覺常識推理和規劃等。研究人員正在開發更具挑戰性的新基準測試，以推動人工智能的發展。在研發方面，2023年行業公司繼續主導前沿人工智能研究，産出51個重大機器學習模型，而學術界僅有15個。報告指出，像GPT-4和Gemini Ultra這樣的頂尖模型的訓練成本也在繼續攀升。
2003-23 年按行業分列的著名機器學習模型數量
新的估算表明，某些前沿系統（如 OpenAI 的 GPT-4）的訓練成本高達 7800 萬美元。谷歌Gemini的标價為 1.91 億美元。相比之下，五年前釋出的一些最先進的模型，即原始 Transformer 模型（2017 年）和 RoBERTa Large（2019 年），訓練成本分别約為 900 美元和 16 萬美元。
2017-23 年特定人工智能模型的估計教育訓練成本
不過，開源人工智能研究也出現爆發式增長。2023年，GitHub上與人工智能相關的項目數量增加了59.3%，項目總星數更是增長了三倍多。
在經濟和政策領域，生成式人工智能投資在2023年飙升至252億美元。多項研究也顯示，人工智能能提高勞工生産率和工作品質。同時，美國在去年通過了創紀錄數量的人工智能相關法規。然而，這份報告也透露出公衆對人工智能的沖突心理。一項全球調查顯示，66%的人認為人工智能将在未來3到5年内極大影響他們的生活，而52%的人對人工智能産品和服務感到焦慮，比去年上升了13個百分點。最後，從全球角度來看，美國在人工智能領域繼續處于領先地位。2023 年，來自美國機構的重要人工智能模型（61 個）大大超過歐盟（21 個）和中國（15 個）。美國也仍然是人工智能投資的首選之地。2023 年，美國在人工智能領域的私人投資總額為 672 億美元，是中國的近 9 倍。
2023 年按地理區域劃分的著名機器學習模型數量
新指數顯示，中國是美國最大的競争對手。中國的機器人安裝量居世界首位，2023 年安裝的機器人數量超過世界其他國家的總和。同樣，世界上大多數人工智能專利（61%）都來自中國。此外，這份報告還揭示了 2023 年人工智能行業的 10 大主要趨勢：
01 AI在某些領域超過人類，但在複雜任務上仍與人類有差距AI在圖像分類、視覺推理和英語了解等任務上已經超過了人類的表現，這凸顯AI在處理大資料和識别模式方面的顯著優勢。然而，AI在更複雜的任務上，比如競賽數學、視覺常識推理和規劃等方面，仍然落後于人類。這揭示AI在需要深層次了解和創造性思維的領域具有一定的局限性。
部分人工智能指數技術性能基準與人類性能對比
02 産業界引領AI的前沿發展2023年，産業界在AI領域發揮了主導作用，共推出了51個著名AI模型，而學術界僅推出了15個。此外，産業界與學術界的合作也取得了顯著成果，共推出了21個重要模型。這一現象表明，産學研合作在推動AI技術進步方面具有巨大的潛力和價值。
2003-23 年按行業分列的著名機器學習模型數量
03 先進AI模型的訓練成本不斷攀升AI模型的訓練成本已經達到了曆史新高。例如，OpenAI的GPT-4模型訓練成本預計為7800萬美元，而谷歌的Gemini Ultra模型更是高達1.91億美元。這種成本的上升，可能會導緻資源過度集中在少數大型企業中，進而影響到AI技術的多樣性和普及性。
2017-23 年特定人工智能模型的估計教育訓練成本
04 美國暫時領跑，中國持續突破在2023年，源自美國的頂級AI模型數量達到了61個；歐盟21個；中國直追歐盟，已經有15個。這一資料顯示，美國在全球AI領域繼續保持其領先地位，而中國也在持續地進行技術突破和創新。
2023年按標明地理區域分列的著名機器學習模型數量2023 年，美國在人工智能領域的私人投資總額為 672 億美元，是中國的近 9 倍。
2010-22年按標明地理區域申請狀态下的AI專利
但迄今為止，中國依然是美國最大的競争對手，中國的機器人安裝量居世界首位；同樣，世界上大多數人工智能專利（61%）都來自中國。
05 對大語言模型的責任缺乏穩健、标準化的評估人工智能指數的最新研究顯示，負責任的人工智能報告嚴重缺乏标準化。包括 OpenAI、谷歌和 Anthropic 在内的領先開發者主要根據不同的負責任人工智能基準測試其模型。這種做法使系統比較頂級人工智能模型的風險和局限性的工作變得更加複雜。
熱門基礎模型的負責任人工智能基準報告
06 生成式AI領域投資大幅增長盡管去年人工智能領域私人投資整體下降，但對生成式人工智能的投資卻不降反升，達到252億美元。在生成式AI領域，OpenAI、Anthropic、Hugging Face和Inflection等都成功地完成了大規模的融資活動。
生成式人工智能領域的私人投資，2019-2023 年
07 AI提升上班族工作效率和品質，縮小技能差距多項研究表明，AI能夠提高上班族的效率并提升工作品質，甚至能縮小低技能勞工和高技能勞工之間的技能差距
。然而，也有一些研究表明，如果不對AI的使用進行适當的監管，可能會導緻上班族的績效下降。
使用者完成任務的速度的跨研究比較
08 AI推動科學進步的步伐加快自2022年以來，AI開始在科學發現領域發揮重要作用。到了2023年，AI在科學領域的應用變得更加廣泛和深入，并取得了一系列突破性的成果，如提高算法排序效率的AlphaDev和促進材料發現的GNoME等。
優化算法長度時 AlphaDev 與人類基準的對比
09 AI相關法規數量持續增長美國人工智能相關法規的數量在過去一年和過去五年中大幅上升，中國也出台一系列AI相關的法律、法規。這一趨勢反映了各國政府對于規範AI發展、保護公衆利益的重視和行動。
2016-2023 年美國人工智能相關法規數量
10 全球公衆對人工智能影響力的認知和焦慮情緒在上升
根據市場研究公司Ipsos的調查，在過去一年中，認為AI将在未來3-5年内極大影響生活的人的比例從60%上升到了66%。同時，對AI産品和服務表示擔憂的比例上升了13個百分點，達到了52%。在美國，Pew的資料顯示，對AI感到擔憂的人超過了感到興奮的人，比例從2022年的38%上升到了52%。這些資料表明，全球公衆對AI的潛在影響有了更深刻的認識，但同時也伴随着擔憂和不安。
2022 年與 2023 年全球對使用人工智能的産品和服務的看法（占總數的百分比）
總的來說，《2024人工智能指數報告》清楚地表明，人工智能技術正經曆翻天覆地的變革，世界各地的企業領袖、決策者和公衆都開始意識到其深遠影響。在新科技的洪流中，AI正嶄露頭角，其無限潛力和廣闊前景正逐漸展現。面對這場技術革命，我們應持開放與包容的态度，積極擁抱AI的發展，并在實際應用中不斷優化和完善。AI并非遙不可及的神秘科技，更不應被過度設限。
相反，我們應以寬廣的視野和開放的心态接納它，鼓勵其在各個領域自由馳騁，尋找與人類生活緊密結合的最佳場景。随着科技的日新月異和AI應用場景的不斷拓寬，我們有理由堅信，AI将在未來的工作和生活中扮演越來越重要的角色。它将成為我們解決問題的得力助手，提升生産效率的關鍵力量，以及優化生活品質的寶貴夥伴。通過不斷的技術創新和實踐探索，我們将更加深入地了解AI的價值，更好地利用它為人類服務。讓我們攜手并進，以積極的心态迎接AI時代的到來，共同開創一個更加智能、高效、美好的未來。