“人工智能”斯坦福最新AI报告发布,12张图看懂AI现状

2023-05-11 15:05:08来源:199IT

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导读

最近,斯坦福人工智能研究所(HAI)发布了2023年AI指数报告,提供了AI领域当前技术成就、政策趋势、经济影响等多方面的最新情况。

今天我们将报告最重要的12个结论精简出来,分享给大家。

1.AI大模型不只是大这么简单

在2019年发布的GPT-2被认为是第一个大型语言模型,拥有15亿个参数,培训成本估计为5万美元。

三年后,PaLM推出,拥有5400亿个参数,培训成本估计为800万美元。

各个领域的大型语言和多模态模型都变得越来越大和昂贵。这意味着人工智能系统的能力正在不断提高,需要更困难的测试才能挑战它们。

2.衡量AI能力需要新的标准

当前的人工智能工具不断满足或打破传统的AI测试基准,表明人工智能系统在旧基准上变得越来越有能力,并且需要更困难的测试才能完全挑战它们。

由于这一趋势,需要新的基准来确保人工智能系统的准确性和可靠性。

3.AI大模型的能耗问题受到关注

大模型的训练、使用都非常耗电,会产生大量的碳排放,这在欧美开始受到关注。

GPT-3被认为是有据可查的能耗第一名,但即使是相对更高效的BLOOM模型,它的耗电量也达到433兆瓦时,足以为一个普通美国家庭供电41年。

4.AI引发的技术问题不断增加

根据AI、算法和自动化事件和争议数据统计,2021年报告的AI相关争议问题比2012年增加了26倍。

由于人工智能系统的使用增加以及各种违规使用方法日益受到关注,各种技术滥用的问题逐渐暴露出来。其中包括使用deepfake、面部识别技术仿造别人形象等问题最多。

5.AI与人类社会的伦理问题研究成为热点

FAccT会议从2021年到2022年收到的人工智能伦理相关论文数量增加了一倍,自2018年以来增加了10倍。

这表明人工智能伦理和相关工作在学术界的关注度越来越大。其中一个趋势是,过去FAccT相关研究由学术界主导,但在过去的一年中,工业界的参与者在这个领域贡献了更多的工作。

6.AI技能需求增加,带动新的岗位出现

研究发现,各个领域招聘中对AI技能的要求逐渐增多,并且AI工作岗位的数量在2022年明显高于2021年。

IT信息部门占招聘的主导地位。在美国,软件工程比较集中的加利福尼亚州招聘最多,达到了14.21万个,其次是德克萨斯州(6.66万个)和纽约州(4.38万个)。

7.企业投资有所减少,但在过去十年中增长了13倍

企业在AI领域的投资(合并/收购、少数股权、私募和公开发行)从2021年的高点下降,但在过去十年中增长了13倍。

2022年最大的投资事件是微软成功收购AI语音公司Nuance Communications,收购价达到197亿美元。

8.中国机器人安装量增加,成为最重视机器人的国家

世界范围内,机器人安装量增加了31%,但没有哪个国家像中国一样重视机器人的整合。

2013年,中国超过日本成为安装工业机器人最多的国家,自那时以来,这个差距还在不断扩大。

2021年,中国安装的这些机器人超过了全球其他地区的总和,如今中国机器人安装量占全球的51.8%以上。

9.人工智能人才集中在产业中

研究报告发现,AI博士等人才主要都进入了产业界,让AI产业发展已经自发形成了一个人才与技术应用的正循环。

相比之下进入政府机构的数量仅为0.7%,在过去五年中相对不变。学术界也有较大的降幅。

AI研究的一线正与产业一线统一。

10.越来越多的国家开始对AI的监管

去年,127个国家的立法机构通过了37项法律涉及人工智能技术,其中排名第一的美国通过了9项法律,其次是西班牙(5项)和菲律宾(4项)。

具体法案包括菲律宾的一项AI教育改革,内容主要涉及应对人工智能在内的新技术引起的挑战;西班牙的法案侧重于AI算法中的非歧视和问责;美国则在建立AI培训计划。

自2016年以来,各国通过了123项与AI相关的法案,其中大多数是近年来通过的。

11.美国继续将资金投入AI研究和开发

美国政府正在将资金转向AI研究和开发。

2022财年,美国政府机构为AI研究和开发分配了17亿美元,比2021年增长13%,比2018年增长209%。同时,美国国防部在其非机密AI预算请求中提出了11亿美元的预算,比2021年增长26%。

12.越来越多的女性进入计算机科学领域

虽然AI(以及更广泛的STEM领域)在多年来一直是男性主导,但是越来越多的女性也开始进入计算机科学领域。

最近的数据显示,女性在计算机科学学士学位中的比例正在增加,上升到了22.3%。

尽管北美大学的教师仍然以男性为主,但女性的比例已经达到了30.2%的新高,比2015年增长了约8.5%。

斯坦福的AI报告为我们呈现了AI产业的当前格局,展示了各种新的趋势,但要看懂AI产业的格局,还需要了解更广泛的产业发展规律与经验。

作者:王煜全

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