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重磅!斯坦福发布2024年AI指数报告,附送报告全文译文
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报告十大要点: 1.人工智能在某些任务上击败了人类,但并非在所有任务上都击败了人类。 人工智能在很多方面已经超越了人类基准,包括图像分类、视觉推理和英语理解方面的一些基准。 但它仍然落后在竞赛级别的数学、视觉常识推理和规划等更复杂的任务上落后。 2.工业界继续主导人工智能前沿研究。 2023年,工业界产生了51个著名的机器学习模型,而学术界只贡献了15个。还有 21 个值得注意的模型2023年产学合作再创新高。 3.前沿型号变得更加昂贵。 根据 AI Index 估算,培训成本最先进的人工智能模型数量已达到前所未有的水平。 例如,OpenAI 的 GPT-4 使用了据估计,训练所需的计算成本为 7800 万美元,而 Google 的 Gemini Ultra 的计算成本为 1.91 亿美元。 4.美国领先中国、欧盟和英国,成为顶级人工智能的主要来源地楷模。 2023 年,61 个著名人工智能模型源自美国机构,远远超过欧洲联盟21个,中国15个。 5. 严重缺乏对LLM责任的稳健和标准化的评估。人工智能指数的新研究表明,负责任的人工智能报告严重缺乏标准化。包括 OpenAI、Google 和 Anthropic 在内的领先开发人员主要针对不同的环境测试他们的模型负责任的人工智能基准。 这种做法使系统地比较风险和风险的努力变得复杂化。顶级人工智能模型的局限性。 6. 生成式人工智能投资猛增。 尽管去年人工智能私人投资总体下降今年,生成式人工智能的资金激增,比 2022 年增加了近八倍,达到 252 亿美元。 主要参与者在生成式人工智能领域,包括 OpenAI、Anthropic、Hugging Face 和 Inflection,报告了大量筹款轮次。 7. 数据显示:人工智能提高了工人的生产力并带来更高质量的工作。 在2023年,多项研究评估了人工智能对劳动力的影响,表明人工智能使工人能够更多地完成任务快速并提高产出质量。 这些研究还证明了人工智能在沟通桥梁方面的潜力低技能工人和高技能工人之间的技能差距。 尽管如此,其他研究警告说,在没有适当的情况下使用人工智能监督可能会导致绩效下降。 8. 得益于人工智能,科学进步进一步加速。 2022年,AI开始推进科学发现。 然而,2023 年将会推出更重要的与科学相关的人工智能应用程序——从让算法排序更加高效的 AlphaDev 到促进排序过程的 GNoME材料发现。 9. 美国人工智能法规数量急剧增加。 美国人工智能相关法规的数量在过去一年和过去五年中显着增加。 2023年,有与人工智能相关的法规数量从 2016 年的 1 条增加到 25 条。仅去年一年,人工智能相关法规的总数增长56.3%。 10. 全球各地的人们更加认识到人工智能的潜在影响,也更加紧张。益普索 (Ipsos) 的一项调查显示,在过去的一年中,认为人工智能将极大影响他们的生活的人比例未来三到五年的生活率将从60%提高到66%。 此外,52% 的人表示对人工智能感到紧张产品和服务,比 2022 年增长 13 个百分点。在美国,皮尤研究中心的数据表明,52%美国人表示对人工智能的担忧多于兴奋,这一比例从 2022 年的 37% 上升。
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