近日，斯坦福大學(xué)發(fā)布了迄今為止最全面分析的《2024年AI指數(shù)報告》，旨在跟蹤和可視化與AI相關(guān)的數(shù)據(jù)，力求提供公正、嚴(yán)格審查、廣泛來源的數(shù)據(jù)，以便政策制定者、研究人員、高管、記者和公眾能夠?qū)?fù)雜的AI領(lǐng)域有更深入、更細(xì)致的理解，該報告揭示了人工智能行業(yè)的 10 大主要趨勢。跟著托普仕老師一起來看看吧！
一、AI在某些任務(wù)上超過人類，但不是所有
AI在多個基準(zhǔn)測試中超越了人類表現(xiàn)，包括一些在圖像分類、視覺推理和英語理解方面。然而，在更復(fù)雜的任務(wù)上，如競賽級數(shù)學(xué)、視覺常識推理和規(guī)劃上，它仍然落后。
二、行業(yè)繼續(xù)主導(dǎo)前沿AI研究
2023年，行業(yè)推出了51個引人注目的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，而學(xué)術(shù)界僅貢獻(xiàn)了15個。此外，行業(yè)與學(xué)術(shù)界的合作在2023年也產(chǎn)生了21個引人注目的模型，創(chuàng)新高。
三、前沿模型的成本大幅上升
根據(jù)人工智能指數(shù)報告的估計，最先進(jìn)的AI模型的訓(xùn)練成本已達(dá)到前所未有的水平。例如，OpenAI的GPT-4使用了估計價值7800萬美元的計算資源進(jìn)行訓(xùn)練，而GooglE的Gemini Ultra的計算成本為1.91億美元。
四、美國領(lǐng)先中國、歐盟和英國，成為頂尖AI模型的主要來源地
2023年，來自美國的機(jī)構(gòu)原創(chuàng)的引人注目的AI模型有61個，遠(yuǎn)超歐盟的21個和中國的15個。
五、大語言模型(LLM)在責(zé)任評估的健全性和標(biāo)準(zhǔn)化方面存在明顯缺陷
人工智能指數(shù)報告的最新研究揭示了一個問題：負(fù)責(zé)任的AI報告在標(biāo)準(zhǔn)化方面大有不足。OpenAI、GooglE和Anthropic等行業(yè)領(lǐng)先公司在測試其模型時，通常使用不同的負(fù)責(zé)任AI標(biāo)準(zhǔn)，這使得我們很難有系統(tǒng)地比較頂級AI模型的風(fēng)險和局限。
六、生成式AI投資飆升
盡管去年整體的AI私人投資有所下降，生成式AI的投資卻大幅上升，從2022年起增長了近八倍，達(dá)到了252 億美元。OpenAI、Anthropic、Hugging FacE和Inflection等生成式AI的主要企業(yè)都宣布了大額籌資。
七、數(shù)據(jù)證明：AI提高了工人的生產(chǎn)效率并且提升了工作質(zhì)量
2023年的多項研究顯示，AI能夠幫助工人更快地完成任務(wù)并提升工作成果的質(zhì)量。這些研究還指出AI有助于縮小低技能與高技能工人之間的技能差距。但同時也有研究提醒，未經(jīng)適當(dāng)監(jiān)管的AI使用可能會削弱工作表現(xiàn)。
八、借助AI，科學(xué)進(jìn)展得到了進(jìn)一步的加速
AI在2022年開始促進(jìn)科學(xué)發(fā)現(xiàn)，到了2023年，更多與科學(xué)相關(guān)的AI應(yīng)用相繼出現(xiàn)，例如AlphaDev使算法排序變得更加高效，而GNoME則在材料發(fā)現(xiàn)方面發(fā)揮了作用。更詳細(xì)內(nèi)容可以咨詢Tops6868。
九、美國AI相關(guān)的規(guī)定大幅增加
美國的AI相關(guān)規(guī)定在過去一年及過去五年內(nèi)顯著增多。2023年，相關(guān)規(guī)定增至25 項，相比2016年的僅一項有了大幅提升。去年，這一數(shù)字增長了56.3%。
十、全球人們對AI的潛力更加了解，同時也感到更多的不安
根據(jù)Ipsos的一項調(diào)查，過去一年里，相信AI將在未來三至五年極大影響自己生活的人數(shù)比例從60%提升到66%。同時，有52%的人對AI產(chǎn)品和服務(wù)感到不安，比2022年增加了13個百分點。在美國，根據(jù)Pew的數(shù)據(jù)，52%的美國人表示相比之下更擔(dān)憂AI的影響，高于2022年的38%。想了解更多信息可以向Tops6868咨詢。
《2024年人工智能指數(shù)報告》(英文版)下載地址：
https://aiindex.stanford.edu/wp-content/uploads/2024/04/HAI_AI-Index-Report-2024.pdf
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