刚刚，斯坦福大学的人工智能大佬李飞飞和她的团队发布了《2024年人工智能指数报告》。这个报告可是Stanford HAI发布的第七份AI Index研究，整整300多页！报告里追踪了2023年全球人工智能的发展，简直是人工智能的“编年史”。
在此本文总结下报告中关于人工智能行业的10大趋势：
1.人工智能在某些任务上胜过人类，但并非在所有任务上。
人工智能在基准测试中已超越人类，特别是在图像分类、视觉推理和英语理解方面。但在竞赛级数学、视觉常识推理和规划等更复杂任务上，它仍落后于人类。虽然AI在某些领域表现出色，但在需要高度创造性、灵活性和抽象思维的任务中，仍需要人类的智慧和干预。因此，人工智能与人类的合作将共同推动科技的进步。
2.产业界继续主导人工智能前沿研究。
在充满创新的2023年，机器学习领域迎来了显著的突破。这一年，产业界独领风骚，推出了高达51个备受瞩目的机器学习模型，而学术界则以15个模型紧随其后。值得注意的是，这一年产学合作成果丰硕，共同催生了21个著名的机器学习模型，创下了历史新高。除此之外，工业界还发布了108个全新的基础模型，为行业提供了强大的技术支持，而学术界也贡献了28个基础模型，展现了其在研究领域的深厚实力。这一年的机器学习领域可谓是百花齐放，硕果累累。
3.前沿模型变得更加昂贵。
根据AI Index的最新估算，最尖端的人工智能模型的训练成本已经飙升到了前所未有的高度。拿OpenAI的GPT-4来说，它的训练据称耗资高达7800万美元，而谷歌的Gemini Ultra更是以1.91亿美元的天价计算成本让人咋舌。
相比之下，几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。
4.美国成为顶级人工智能模型的主要来源国。
2023 年，61 个著名的人工智能模型源自美国的机构，超过欧盟的 21 个和中国的 15 个。
美国依然稳坐人工智能投资的头把交椅。2023年，美国在这一领域的私人投资总额高达672亿美元，接近中国的九倍之多。尽管如此，中国仍然是美国不容忽视的劲敌。中国的机器人安装量位居全球之首，同时，世界上绝大多数的人工智能专利（61%）都源自这片东方热土。
5.严重缺乏对 LLM 责任的可靠和标准化评估。
根据AI Index的最新研究，我们发现负责任的人工智能领域在标准化方面存在严重的不足。诸如OpenAI、谷歌和Anthropic等领军企业，它们主要基于各自的基准测试其人工智能模型的责任性。这种做法无疑增加了系统地比较顶级人工智能模型的风险和局限性的难度。因此，我们迫切需要在负责任的人工智能领域制定更加统一的标准，以便更好地评估和比较各种模型的性能表现。
6.生成式人工智能投资激增。
尽管去年人工智能领域的私人投资整体出现下滑，但生成式人工智能的投资却呈现出强劲的增长态势。具体而言，投资额较2022年的约30亿美元激增了近八倍，达到了惊人的252亿美元。在这一波投资热潮中，生成式人工智能领域的主要参与者，包括OpenAI、Anthropic、Hugging Face和Inflection等，都成功地获得了一轮可观的融资，充分展现了生成式人工智能的巨大潜力和广阔前景。
7.数据显示，人工智能让打工人更有生产力，工作质量更高。
在2023年，众多研究深入探讨了人工智能对劳动力的深远影响。这些研究揭示，通过利用人工智能，打工人能够更高效地完成任务，并且在保证工作质量的同时，显著提高产出。不仅如此，人工智能的普及和应用还有潜力缩小低技能工人与高技能工人之间的技能鸿沟，为劳动力市场带来更加均衡的发展。然而，部分研究也警示我们，若在使用人工智能时缺乏适当的监管，可能会产生意想不到的负面效果。这些发现为我们指明了方向，使我们在迈向智能化的同时，也要注重人文关怀和道德责任。
8.得益于人工智能，科学进步进一步加速。
2022年，人工智能在科学发现领域崭露头角。然而，到了2023年，人工智能的应用在科学领域更是大放异彩——AlphaDev的出现，极大提升了算法排序的效率；GNoME的助力，为材料发现过程注入了新的活力；GraphCast则以其超凡的精准度，在一分钟内提供未来十天的天气预报；而AlphaMissence则成功地对7100万种可能的错义突变中的约89%进行了分类。这些科技新星共同描绘出一幅人工智能与科学紧密融合的未来画卷，为人类社会的进步和发展注入了新的动力。
如今，人工智能现在可以完成人类难以完成的、但对解决一些最复杂的科学问题至关重要的粗暴计算。在医疗方面，新的研究表明，医生可以利用人工智能更好地诊断乳腺癌、解读X射线和检测致命的癌症。
9.美国的人工智能法规数量急剧增加。
2023年，全球立法程序中人工智能的提及次数高达2175次，几乎是前一年的翻番。美国在这一领域的相关法规数量也实现了显著增长。具体来看，2023年与人工智能紧密相连的法规数量攀升至25项，相较于2016年的1项，呈现出显著的提升。仅去年，人工智能相关法规的总数便实现了56.3%的增幅。这些法规中涵盖了生成式人工智能材料的版权指南以及网络安全风险管理框架等重要内容，彰显了全球对于人工智能治理的高度重视。
10.人们对人工智能的潜在影响有了更深刻的认识，同时也更焦虑。
根据市场研究公司Ipsos的最新调查，过去一年里，认为人工智能将在未来3-5年内深刻影响他们生活的受访者比例从60%攀升至66%。同时，有52%的人对人工智能产品和服务表示担忧，这一比例相较于2022年增长了13个百分点。
在美国，来自皮尤研究中心（Pew）的数据显示，52% 的美国人表示对人工智能的担忧多于兴奋，这一比例比 2022 年的 38% 有所上升。
参考链接：
https://aiindex.stanford.edu/wp-content/uploads/2024/04/HAI_AI-Index-Report-2024.pdf
https://hai.stanford.edu/research/ai-index-report
https://hai.stanford.edu/news/inside-new-ai-index-expensive-new-models-targeted-investments-and-more
https://hai.stanford.edu/news/ai-index-state-ai-13-charts
https://hai.stanford.edu/news/ai-index-five-trends-frontier-ai-research
《2024 年人工智能指数报告》下载地址：
https://aiindex.stanford.edu/wp-content/uploads/2024/04/HAI_AI-Index-Report-2024.pdf