刚刚发布《2024 年 人工智能（AI ）指数报告》的 10 大要点

今年的报告特别值得一提的是，其分析范围和深度都得到了扩大。凭借丰富的原始数据和见解，该报告探讨了关键主题，例如训练最先进的人工智能模型的成本飙升、负责任的人工智能报告缺乏标准化，以及人工智能对科学发现和劳动力的影响越来越大。

该报告专门用一章探讨了人工智能对科学和医学的影响，强调了该技术彻底改变这些关键领域的潜力。

随着人工智能的快速发展，该报告提供了重要的指导，使政策制定者、研究人员、行业领导者和公众能够做出明智的决定，并就这项强大技术的未来进行建设性的讨论。

1. 人工智能与人类的表现

该报告强调了人工智能在图像分类、视觉推理和英语理解等各种基准上超越人类表现的令人印象深刻的进步。然而，它也承认人工智能在更复杂的任务中仍然落后于人类，包括竞赛级数学、视觉常识推理和规划。这种细致入微的评估强调了随着技术的不断发展，认识到人工智能的优势和局限性的重要性。

2. 人工智能研究的行业主导地位

2023年，人工智能产业牢牢确立了在前沿人工智能研究领域的主导地位。该报告显示，行业参与者产生了惊人的 51 个值得注意的机器学习模型，使学术界仅 15 个的贡献相形见绌。有趣的是，今年产学合作的21个模型也创下了历史新高，标志着人工智能开发领域的跨部门合作趋势不断增长。

图：斯坦福人工智能指数报告

3. 训练最先进模型的成本不断上升

该报告揭示了与训练最先进的人工智能模型相关的成本飙升。根据其估计，OpenAI 的 GPT-4 需要价值惊人的 7800 万美元计算资源进行训练，而谷歌的 Gemini Ultra 模型需要更天文数字的 1.91 亿美元。这些数字突显了突破人工智能能力界限所需的巨额金融投资，并提出了关于前沿人工智能研究的可及性和可持续性的重要问题。

4. 美在顶级人工智能模型中的领导地位

报告称，美巩固了其作为尖端人工智能发展全球领导者的地位。2023 年，美机构创造了令人印象深刻的 61 个著名的 AI 模型，远远超过欧盟的 21 个和CN的 15 个。这种差异凸显了美在人工智能创新方面的持续主导地位，以及它吸引该领域顶尖人才和资源的能力。

5. 负责任的人工智能报告缺乏标准化

6. 生成式人工智能投资激增

虽然 2023 年整体 AI 私人投资有所下降，但生成式 AI 行业却逆势而上，见证了资金的显着激增。报告显示，与 2022 年相比，生成式 AI 的投资几乎翻了八倍，达到惊人的 252 亿美元。

OpenAI、Anthropic、Hugging Face 和 Inflection 等该领域的主要参与者报告了大量融资，反映了围绕生成式 AI 技术的日益增长的兴奋和潜力。随着公司竞相开发更复杂、更强大的生成模型，预计这种资本的涌入将推动该领域的进一步创新和竞争。

7. 人工智能对工人生产力和质量的积极影响

该报告讨论了越来越多的研究，这些研究探讨了人工智能对劳动力的影响。2023 年进行的几项研究表明，人工智能技术使工人能够更高效、更高质量地完成任务。

这些发现表明，人工智能有可能增强人类能力，并弥合低技能和高技能工人之间的技能差距。然而，报告也警告说，在没有适当监督和指导的情况下使用人工智能可能会导致绩效下降，并强调了在工作场所负责任地实施和人机协作的重要性。

8. 人工智能加速科学进步

正如报告所强调的那样，过去一年见证了人工智能在科学发现中的应用显着加速。在 2022 年突破性的人工智能驱动的科学进步的基础上，2023 年推出了更具变革性的应用程序。值得注意的例子包括优化算法分拣效率的 AlphaDev 和简化材料发现过程的 GNoME。这些尖端的人工智能工具正在彻底改变科学家处理复杂问题的方式，为各个科学学科的空前突破铺平道路。

9. 美国人工智能法规的增加

随着人工智能技术变得越来越普遍和有影响力，各国政府正在努力应对监管其开发和部署的挑战。该报告显示，在过去一年和过去五年中，美国与人工智能相关的法规数量急剧增加。

仅在 2023 年，就出台了 25 项与人工智能相关的法规，比 2016 年的 1 项有了显着增长。此外，从 2022 年到 2023 年，人工智能法规总数增长了 56.3%，反映出政策制定者越来越认识到需要为人工智能技术建立明确的指导方针和监督机制。

10. 公众对人工智能的认识和关注度不断提高

报告还阐明了公众对人工智能不断变化的看法及其对社会的潜在影响。益普索（Ipsos）进行的一项全球调查显示，在过去一年中，认为人工智能将在未来三到五年内极大地影响他们生活的人的比例从60%增加到66%。此外，52%的受访者表示对人工智能产品和服务感到紧张，比2022年大幅上升了13个百分点。

在美国，皮尤研究中心的数据显示，52%的美国人表示对人工智能感到担忧多于兴奋，高于2022年的38%。这些发现凸显了公众对人工智能变革潜力的认识不断提高，以及需要公开、透明的对话来解决全球个人和社区的担忧和愿望。

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