4月17日，斯坦斯坦福大學以人為本人工智能（AI）研究院（HAI）李飛飛團隊近日發(fā)布了《2024年人工智能指數(shù)報告》。學最新報型數(shù)
這份報告長達502多頁，告美國A國是礎模HAI發(fā)布的第7份AI指數(shù)報告，圍繞包括全球AI行業(yè)的量中投融資活動、AI的斯坦培訓成本和技術進步、公眾對AI的學最新報型數(shù)看法等方面進行了數(shù)據(jù)跟蹤與整理。
這份報告在全球范圍內具有極高的告美國A國影響力，被《紐約時報》、礎模《彭博社》和《衛(wèi)報》等多家重量級媒體廣泛引用。量中同時，斯坦它也是學最新報型數(shù)美國、英國和歐盟等多國政策制定者的告美國A國重要參考資料，是礎模AI行業(yè)數(shù)據(jù)和見解最可信、最權威的量中來源之一。
最新報告指出，2023年，全球AI投資總額降至1892億美元，與2022年相比減少了20%。不過，生成式AI領域的投資激增，比2022年（約 30 億美元）增長了近8倍，達到 252 億美元。
大模型的訓練成本也變得越來越高昂。經(jīng)報告估算，全球先進的AI大模型訓練成本已經(jīng)達到前所未有的水平。例如，OpenAI的GPT-4訓練成本為7800萬美元，谷歌的Gemini Ultra訓練成本為1.91億美元。
在中美AI實力對比上，美國在 AI 大模型發(fā)布數(shù)量和投融資活躍度上優(yōu)勢明顯。
2023年，美國共發(fā)布109個基礎模型，是中國（20個）的5倍多。同時，美國有61個知名AI大模型，而中國只有15個。
與此同時，美國2023年AI行業(yè)投資額達到672億美元，是中國（78億美元）的8.7倍。
此外，在全球AI專利數(shù)量和工業(yè)機器人安裝量上，中國占據(jù)了全球主導地位。中國2022年AI專利數(shù)量占據(jù)了全球的61.1%，遠超美國的20.9%。2022年中國工業(yè)機器人安裝量為29.03萬臺，是美國（3.95萬臺）的7.4倍。
以下是鈦媒體梳理的報告十大要點：
1. AI在某些任務上擊敗了人類，但并不是在所有任務上
AI在多個基準上的表現(xiàn)已經(jīng)超越了人類，比如圖像分類、視覺推理和英語理解方面。不過在競賽級數(shù)字、視覺常識推理和規(guī)劃等更為復雜的任務上，AI依然落后于人類。
2. 工業(yè)界繼續(xù)主導前沿AI研究
2023年，工業(yè)界出現(xiàn)了51個具有影響力的機器學習大模型，而學術界只貢獻了15個。產學界也在2023年合作貢獻了21個具有影響力的大模型，數(shù)量創(chuàng)下歷史新高。
3. 前沿大模型訓練成本變得更加昂貴
經(jīng)估算，最先進的AI大模型訓練成本已經(jīng)達到前所未有的水平。
其中，OpenAI的GPT-4訓練成本為7800萬美元，谷歌的Gemini Ultra訓練成本為1.91億美元。有趣的是，谷歌2017年的Transformer 模型引入了支撐當下幾乎所有大語言模型的架構，訓練費用僅為930美元。
4. 美國超越中國、歐盟和英國，成為全球頂級AI大模型的主要發(fā)源地
2023年，美國共出現(xiàn)了61個知名AI大模型，遠超歐盟的21個和中國的15個。
5.嚴重缺乏對大模型責任的可靠和標準化的評估。
最新研究表明，負責任的AI模型嚴重缺乏標準化。OpenAI、谷歌和Anthropic這些前沿開發(fā)者們，按照不同的負責任的AI基準來測試他們的大模型，這種做法使得系統(tǒng)地比較頂級AI大模型的風險和局限性的努力變得復雜。
AI Index指出，現(xiàn)有的AI深度偽造內容已難辨真假，尤其是政治方面的深度偽造已經(jīng)影響了世界各地的選舉。
6.生成式AI投資猛增
盡管2023年AI私人投資整體有所下降，但對生成式AI的投資金額猛增至252億美元，比2022年增長了近9倍。包括OpenAI、Anthropic、Hugging Face和Inflection AI等企業(yè)都獲得了一輪可觀的融資。
2023年，宣布融資成功的生成式AI初創(chuàng)企業(yè)數(shù)量為99家，相比2022年的56家增長了76.79%。
7. AI提高了人類的工作效率和工作質量
2023年，一些研究表明，AI能幫助人類更快地完成工作任務并提高他們的工作質量。此外，AI還能彌合低技能員工和高技能員工之間的技能差距。不過，也有研究警告說，在沒有適當監(jiān)督的情況下使用AI會產生性能下降的現(xiàn)象。
8. AI使得科學發(fā)展進一步加速
2022年，AI開始推動科學發(fā)現(xiàn)。2023年出現(xiàn)了更為重要的與科學相關的AI應用程序——提高算法分揀效率的 AlphaDev和促進材料發(fā)現(xiàn)過程的GNoME。
近幾年，AI在MedQA（醫(yī)療問答數(shù)據(jù)集）基準上取得了顯著改進。2023年，GPT-4 Medprompt的準確率已經(jīng)達到了90.2%，比2022年的最高分提高了22.6%，相比2019年性能足足提升了2倍。
9. 美國AI法規(guī)數(shù)量急劇增加
美國與AI相關的法規(guī)在過去一年甚至是過去五年都在大幅增加。2023年，美國共出臺了25項與AI相關的法規(guī)，同比增長了56.3%，而2016年只有一項。
10. 全球各地的人們都更加意識到AI的潛在影響
全球市場調研機構Ipsos的一項調查顯示，去年，人們認為AI在未來三到五年將極大地影響他們生活的比例從60%上升到了66%。此外，52%的人表示對AI產品和服務感到擔憂，比2022年上升了13個百分點。
皮尤研究中心的數(shù)據(jù)顯示，美國有52%的人表示對AI的擔憂多于興奮，這一比例高于2022年的37%。
中美AI實力比拼
在AI世界級競賽中，中國與美國是最為矚目的兩個國家，雙方在AI的不同領域各有優(yōu)勢。
報告顯示，從AI大模型數(shù)量上看，美國2023年共發(fā)布了61個知名AI大模型，遠超歐盟的21個和中國的15個，是全球頂級AI大模型的主要發(fā)源地。
美國在基礎模型領域也居于領先地位。在2023年，美國共發(fā)布了109個基礎模型，是中國（20個）的5倍多。
在AI投融資方面，美國優(yōu)勢也非常明顯。
2023年，美國的AI行業(yè)投資額達到672億美元，是第二大投資國中國（78億美元）的8.7倍。自2022年以來，中國和歐盟（包括英國）的AI領域私人投資分別下降了44.2%和14.1%，而美國在同一時間經(jīng)歷了22.1%的顯著增長。
在2013年—2023年的十年間，美國在AI行業(yè)投資總額達到了3352億美元，中國緊隨其后，為1037億美元。
在生成式AI私人投資中，中美差距更為明顯。2023年，美國在生成式AI領域的投資總額為224.6億美元，中國僅為6.5億美元。
而從AI私人投資的細分領域來看，2023年最受歡迎的三個領域依次為AI基礎設施/研究/治理（183億美元）、NLP和客戶支持（81億美元）、數(shù)據(jù)管理和處理（55億美元）。
其中AI基礎設施/研究/治理領域的投資由美國主導，不過在人臉識別領域，2023年中國的投資總額（1.3億美元）超過了美國（9000萬美元）。在半導體領域，中國的投資總額（6.3億美元）與美國（7.9億美元）相差無幾。
2023年，宣布融資成功的美國AI初創(chuàng)企業(yè)數(shù)量為897家，中國是122家。在過去十年時間里（2013年—2023年），成功融資的美國AI初創(chuàng)企業(yè)數(shù)量是5509家，是中國（1446家）的3.8倍。
盡管美國在基礎模型研發(fā)和AI投融資活躍度上一騎絕塵，但在全球AI專利數(shù)量和工業(yè)機器人安裝量上，中國占據(jù)了全球主導地位。
從2021年到2022年，全球AI專利授權量大幅增長了62.7%。其中，中國2022年AI專利數(shù)量占據(jù)了全球的61.1%，遠超美國的20.9%。
中國對工業(yè)機器人的需求量在近十年內急速增長。2013年，中國工業(yè)機器人安裝量占全球總量的20.8%，到2022年這一比例上升到了52.4%，位居全球第一。
數(shù)據(jù)顯示，2022年中國工業(yè)機器人安裝量為29.03萬臺，是美國（3.95萬臺）的7.4倍。中國工業(yè)機器人安裝量最多的行業(yè)是電氣/電子行業(yè)，其次是汽車行業(yè)和金屬/機械行業(yè)。
截至2022年，美國在專業(yè)服務機器人制造領域處于領先地位，制造商數(shù)量為218家，約為中國（106家）的2.06倍。
閉源大模型性能優(yōu)于開源，谷歌大模型數(shù)量居行業(yè)第一
2023年，全球相關組織發(fā)布了149個基礎大模型，是2022年發(fā)布數(shù)量的2倍。這些新發(fā)布的大模型中有65.7%是開源的，高于2022年的44.4%。
不過，閉源大模型的性能依然優(yōu)于開源大模型。在數(shù)學推理、編碼能力、代理行為、多語言理解均值等多項基準測試中，閉源大模型實現(xiàn)了24.2%的中位值性能優(yōu)勢。在AgentBench 代理任務上，閉源大模型與開源大模型的性能差異高達317.7%。
根據(jù)程序員問答網(wǎng)站Stack Overflow統(tǒng)計，2023年最受專業(yè)開發(fā)人員歡迎的AI開發(fā)工具依次為GitHub Copilot（56.04%）、Tabnine（11.74%）、AWS CodeWhisperer（4.91%）；最受歡迎的AI搜索工具依次為ChatGPT（83.3%）、Bing AI（18.8%）、WolframAlpha（11.2%）；最受歡迎的云平臺依次為Amazon Web Services（53.08%）、Microsoft Azure（27.80%）、Google Cloud（23.59%）。
值得注意的是，隨著AI模型的“百花齊放”，其背后所耗用的算力正呈指數(shù)級增長。如，谷歌Gemini Ultra訓練時需要500億PetaFLOPs（1 PetaFLOP等于每秒1千萬億次浮點運算）算力，在所有知名模型中位居第一。
谷歌也是業(yè)內發(fā)布大模型數(shù)量最多的企業(yè)。2023年，谷歌共發(fā)布了包括Gemini和RT-2在內的18個大模型，Meta和微軟緊隨其后，分別發(fā)布了11個和9個。
越來越多的公司利用AI賦能旗下業(yè)務。報告顯示，2023年有55%的組織使用了AI，高于2022年的50%和2017年的20%。AI應用場景主要出現(xiàn)在自動化聯(lián)絡中心、個性化定制內容與獲取新客戶等業(yè)務中。
此外，AI Index還做了一項關于AI態(tài)度的全球調查，調查樣本來自31個國家的22816名成年人（16歲至74 歲）。其中，超過一半的人認為AI將改變他們的工作，而超過三分之一的人認為AI將會取代他們。
具體來說，66%的Z世代（1995年至2009年之間出生的人）受訪者和46%的嬰兒潮一代（1946至1964年之間出生的人）受訪者認為，AI將顯著影響他們目前的工作。與此同時，收入較高、受教育程度較高、擔任決策職務的受訪者認為，AI會對他們的就業(yè)產生巨大影響。
分國別來看，針對“AI產品和服務是否會讓你感到緊張”這一問題，有69%的澳大利亞人和65%的英國人回答是。日本對AI產品的擔憂程度最低，為23%。
盡管AI對就業(yè)市場的影響引發(fā)了輿論擔憂，但AI Index引述高盛在2023年發(fā)布的一份研報指出，AI將在未來十年內使全球年度生產率增長1.0%~1.5%。
文章來源：鈦媒體
