導讀

最近，史丹佛人工智慧研究所（HAI）釋出了2023年AI指數報告，提供了AI領域當前技術成就、政策趨勢、經濟影響等多方面的最新情況。

今天我們將報告最重要的12個結論精簡出來，分享給大家。

1.AI大模型不只是大這麼簡單

在2019年釋出的GPT-2被認為是第一個大型語言模型，擁有15億個引數，培訓成本估計為5萬美元。

三年後，PaLM推出，擁有5400億個引數，培訓成本估計為800萬美元。

各個領域的大型語言和多模態模型都變得越來越大和昂貴。這意味著人工智慧系統的能力正在不斷提高，需要更困難的測試才能挑戰它們。

2.衡量AI能力需要新的標準

當前的人工智慧工具不斷滿足或打破傳統的AI測試基準，表明人工智慧系統在舊基準上變得越來越有能力，並且需要更困難的測試才能完全挑戰它們。

由於這一趨勢，需要新的基準來確保人工智慧系統的準確性和可靠性。


3.AI大模型的能耗問題受到關注

大模型的訓練、使用都非常耗電，會產生大量的碳排放，這在歐美開始受到關注。

GPT-3被認為是有據可查的能耗第一名，但即使是相對更高效的BLOOM模型，它的耗電量也達到433兆瓦時，足以為一個普通美國家庭供電41年。

 

4.AI引發的技術問題不斷增加

根據AI、演算法和自動化事件和爭議資料統計，2021年報告的AI相關爭議問題比2012年增加了26倍。

由於人工智慧系統的使用增加以及各種違規使用方法日益受到關注，各種技術濫用的問題逐漸暴露出來。其中包括使用deepfake、面部識別技術仿造別人形象等問題最多。

 

5.AI與人類社會的倫理問題研究成為熱點

FAccT會議從2021年到2022年收到的人工智慧倫理相關論文數量增加了一倍，自2018年以來增加了10倍。

這表明人工智慧倫理和相關工作在學術界的關注度越來越大。其中一個趨勢是，過去FAccT相關研究由學術界主導，但在過去的一年中，工業界的參與者在這個領域貢獻了更多的工作。

 

6.AI技能需求增加，帶動新的崗位出現

研究發現，各個領域招聘中對AI技能的要求逐漸增多，並且AI工作崗位的數量在2022年明顯高於2021年。

IT資訊部門佔招聘的主導地位。在美國，軟體工程比較集中的加利福尼亞州招聘最多，達到了14.21萬個，其次是德克薩斯州（6.66萬個）和紐約州（4.38萬個）。

7.企業投資有所減少，但在過去十年中增長了13倍

企業在AI領域的投資（合併/收購、少數股權、私募和公開發行）從2021年的高點下降，但在過去十年中增長了13倍。

2022年最大的投資事件是微軟成功收購AI語音公司Nuance Communications，收購價達到197億美元。


8.中國機器人安裝量增加，成為最重視機器人的國家

世界範圍內，機器人安裝量增加了31％，但沒有哪個國家像中國一樣重視機器人的整合。

2013年，中國超過日本成為安裝工業機器人最多的國家，自那時以來，這個差距還在不斷擴大。

2021年，中國安裝的這些機器人超過了全球其他地區的總和，如今中國機器人安裝量佔全球的51.8％以上。

9.人工智慧人才集中在產業中

研究報告發現，AI博士等人才主要都進入了產業界，讓AI產業發展已經自發形成了一個人才與技術應用的正迴圈。

相比之下進入政府機構的數量僅為0.7％，在過去五年中相對不變。學術界也有較大的降幅。

AI研究的一線正與產業一線統一。

10.越來越多的國家開始對AI的監管

去年，127個國家的立法機構透過了37項法律涉及人工智慧技術，其中排名第一的美國透過了9項法律，其次是西班牙（5項）和菲律賓（4項）。

具體法案包括菲律賓的一項AI教育改革，內容主要涉及應對人工智慧在內的新技術引起的挑戰；西班牙的法案側重於AI演算法中的非歧視和問責；美國則在建立AI培訓計劃。

自2016年以來，各國透過了123項與AI相關的法案，其中大多數是近年來透過的。

11.美國繼續將資金投入AI研究和開發

美國政府正在將資金轉向AI研究和開發。

2022財年，美國政府機構為AI研究和開發分配了17億美元，比2021年增長13％，比2018年增長209％。同時，美國國防部在其非機密AI預算請求中提出了11億美元的預算，比2021年增長26％。


12.越來越多的女性進入電腦科學領域

雖然AI（以及更廣泛的STEM領域）在多年來一直是男性主導，但是越來越多的女性也開始進入電腦科學領域。

最近的資料顯示，女性在電腦科學學士學位中的比例正在增加，上升到了22.3％。

儘管北美大學的教師仍然以男性為主，但女性的比例已經達到了30.2％的新高，比2015年增長了約8.5％。

史丹佛的AI報告為我們呈現了AI產業的當前格局，展示了各種新的趨勢，但要看懂AI產業的格局，還需要了解更廣泛的產業發展規律與經驗。 

作者：王煜全