每經(jīng)記者 李孟林 每經(jīng)編輯 蘭素英
當(dāng)?shù)貢r(shí)間4月15日，斯坦福大學(xué)“以人為本”人工智能研究院（Human Centered Artificial Intelligence，以下簡(jiǎn)稱(chēng)HAI）發(fā)布了第七個(gè)年度AI Index報(bào)告，這是關(guān)于AI行業(yè)現(xiàn)狀最全面的報(bào)告之一。
今年的報(bào)告是迄今為止覆蓋面最廣的，恰逢AI對(duì)社會(huì)的影響力達(dá)到前所未有的重要時(shí)刻。從內(nèi)容上看，報(bào)告有300多頁(yè)，不僅追蹤了AI技術(shù)的進(jìn)步情況、公眾感知度、AI訓(xùn)練成本、倫理監(jiān)管等常規(guī)話(huà)題，也加入了AI對(duì)科學(xué)和醫(yī)學(xué)領(lǐng)域影響的新章節(jié)。
HAI成立于2019年，由著名AI科學(xué)家李飛飛與哲學(xué)教授約翰·埃切曼迪聯(lián)合擔(dān)任院長(zhǎng)，致力于推動(dòng)人工智能領(lǐng)域的跨學(xué)科合作。今年的AI Index報(bào)告同樣秉承這樣的精神，邀請(qǐng)來(lái)自于斯坦福大學(xué)多個(gè)學(xué)院的不同學(xué)科專(zhuān)家撰寫(xiě)，并得到了谷歌、OpenAI等業(yè)界巨頭的支持，以及埃森哲、GitHub、麥肯錫等機(jī)構(gòu)在研究和分析上的協(xié)助。
AI Index報(bào)告旨在用無(wú)偏見(jiàn)、嚴(yán)格篩選、廣泛采納的數(shù)據(jù)，為政、學(xué)、商和大眾提供全面且精細(xì)的AI趨勢(shì)解讀，已成為各國(guó)政策制定者、學(xué)院研究和新聞媒體參考的權(quán)威行業(yè)報(bào)告。
以下是《每日經(jīng)濟(jì)新聞》記者梳理的十大關(guān)鍵信息：
1．開(kāi)源大模型數(shù)量激增，但性能不及閉源
整個(gè)2023年共有149個(gè)基礎(chǔ)模型發(fā)布，是2022年發(fā)布數(shù)量的兩倍以上。在這些新發(fā)布的模型中，65.7%是開(kāi)源的，相比之下，2022年僅為44.4%，2021年則為33.3%。然而，在10個(gè)AI基準(zhǔn)測(cè)試中，閉源模型的性能優(yōu)于開(kāi)源，性能優(yōu)越的中位數(shù)為24.2%。
谷歌在2023年發(fā)布的基礎(chǔ)模型最多，達(dá)18個(gè)，其次是Meta（11個(gè)）、Microsoft（9個(gè)）、OpenAI（7個(gè)）。2023年發(fā)布基礎(chǔ)模型最多的學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)是加州大學(xué)伯克利分校（3個(gè)）。
2023年，企業(yè)界發(fā)布了51個(gè)重要的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，而學(xué)術(shù)界僅貢獻(xiàn)了15個(gè)。此外，2023年產(chǎn)學(xué)研合作成果的模型數(shù)量也創(chuàng)下新高，達(dá)到21個(gè)。
2.AI模型訓(xùn)練“燒錢(qián)”加劇
最先進(jìn)的AI模型的訓(xùn)練成本已達(dá)到前所未有的水平。例如，OpenAI的GPT-4訓(xùn)練據(jù)估計(jì)耗費(fèi)了價(jià)值7800萬(wàn)美元的計(jì)算資源，而谷歌Gemini Ultra的訓(xùn)練成本則高達(dá)1.91億美元。作為對(duì)比，2017年Transformer模型訓(xùn)練成本約為900美元。2019年發(fā)布的RoBERTa Large訓(xùn)練成本約為16萬(wàn)美元。
3．頂級(jí)模型數(shù)量美國(guó)領(lǐng)先，專(zhuān)利數(shù)量中國(guó)領(lǐng)跑
從區(qū)域競(jìng)爭(zhēng)來(lái)看，美國(guó)在頂級(jí)AI模型方面領(lǐng)先于中國(guó)、歐盟和英國(guó)。2023年，來(lái)自美國(guó)機(jī)構(gòu)的知名AI模型數(shù)量為61個(gè)，超過(guò)歐盟的21個(gè)和中國(guó)的15個(gè)。
不過(guò)，在AI專(zhuān)利方面，中國(guó)處于領(lǐng)先位置。2022年，中國(guó)以61.1%的比例領(lǐng)跑全球AI專(zhuān)利來(lái)源地，遠(yuǎn)超美國(guó)（20.9%）。對(duì)比2010年，當(dāng)時(shí)美國(guó)在AI專(zhuān)利方面的占比高達(dá)54.1%。
4.AI在復(fù)雜任務(wù)上的表現(xiàn)仍落后人類(lèi)
在圖像分類(lèi)、視覺(jué)推理和英語(yǔ)理解等方面，AI的表現(xiàn)已經(jīng)優(yōu)于人類(lèi)。然而，在更復(fù)雜的任務(wù)上，例如競(jìng)賽級(jí)別的數(shù)學(xué)、視覺(jué)常識(shí)推理和規(guī)劃，AI的表現(xiàn)仍然落后于人類(lèi)。
與此同時(shí)，在既有的基準(zhǔn)測(cè)試（例如ImageNet、SQuAD和SuperGLUE）上，AI模型的性能已經(jīng)趨于飽和。2023年出現(xiàn)了幾個(gè)具有挑戰(zhàn)性的新基準(zhǔn)測(cè)試，包括用于編碼的SWE-bench、用于圖像生成的HEIM、用于通用推理的MMMU、用于道德推理的MoCa、用于基于代理的行為的AgentBench以及用于檢測(cè)幻覺(jué)的HaluEval。
5．缺乏嚴(yán)格、標(biāo)準(zhǔn)化的AI責(zé)任評(píng)估方法
隨著深度偽造、版權(quán)糾紛、隱私安全等問(wèn)題逐漸凸顯，報(bào)告顯示，當(dāng)前嚴(yán)重缺乏嚴(yán)格且標(biāo)準(zhǔn)化的負(fù)責(zé)任AI評(píng)估方法。OpenAI、谷歌和Anthropic等行業(yè)領(lǐng)袖使用不同的負(fù)責(zé)任AI基準(zhǔn)測(cè)試來(lái)評(píng)估他們的模型，這種做法使人們難以系統(tǒng)地比較頂級(jí)AI模型的風(fēng)險(xiǎn)和局限性。
報(bào)告新引入的“基礎(chǔ)模型透明度指數(shù)”顯示，AI開(kāi)發(fā)企業(yè)缺乏透明度，尤其是在訓(xùn)練數(shù)據(jù)和方法披露方面。這種開(kāi)放性的缺乏阻礙了人們進(jìn)一步了解AI系統(tǒng)的嚴(yán)密性和安全性。
6．生成式AI投資增長(zhǎng)近8倍
盡管2023年整個(gè)AI領(lǐng)域的投資有所下降，但生成式AI領(lǐng)域的私人投資卻在激增，在2022年的基礎(chǔ)上幾乎增長(zhǎng)了八倍，達(dá)到252億美元。OpenAI、Anthropic、Hugging Face和Inflection等領(lǐng)軍企業(yè)都宣布了大規(guī)模的融資輪次。
從區(qū)域來(lái)看，美國(guó)作為AI投資的領(lǐng)導(dǎo)者，優(yōu)勢(shì)地位進(jìn)一步擴(kuò)大。2023年，美國(guó)的AI投資達(dá)到672億美元，增長(zhǎng)22.1%，歐盟和中國(guó)的AI投資處于下滑態(tài)勢(shì)。盡管全球AI投資連續(xù)第二年下降，但新成立的AI公司數(shù)量卻激增至1812家，比2022年增長(zhǎng)了40.6%。
7.AI降本增效能力初顯
麥肯錫2023年的報(bào)告顯示，目前55%的受訪組織至少在一個(gè)業(yè)務(wù)部門(mén)或職能中使用了AI（包括生成式AI），高于2022年的50%和2017年的20%。42%的受訪組織報(bào)告實(shí)施AI后降低了成本，59%的受訪組織報(bào)告了收入增長(zhǎng)。與2022年相比，報(bào)告成本降低的受訪組織比例增加了10個(gè)百分點(diǎn)。
2023年，多項(xiàng)研究評(píng)估了AI對(duì)勞動(dòng)力的影響，表明AI使員工能夠更快地完成任務(wù)并提高產(chǎn)出質(zhì)量。這些研究還展示了AI彌合低技能和高技能工人之間技能差距的潛力。
8.AI推動(dòng)科學(xué)進(jìn)步，醫(yī)學(xué)尤為突出
2023年，多個(gè)重大的科學(xué)相關(guān)AI應(yīng)用出現(xiàn)，包括提高算法排序效率的AlphaDev，促進(jìn)材料發(fā)現(xiàn)過(guò)程的GNoME。
在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，2023年出現(xiàn)了多個(gè)重要的AI醫(yī)療系統(tǒng)，例如用于增強(qiáng)大流行預(yù)測(cè)的EVEscape，以及輔助AI驅(qū)動(dòng)將基因突變分類(lèi)的AlphaMissence。AI正越來(lái)越多地被用于推動(dòng)醫(yī)學(xué)進(jìn)步。AI系統(tǒng)在MedQA基準(zhǔn)測(cè)試（評(píng)估人工智能臨床知識(shí)水平的關(guān)鍵測(cè)試）上的表現(xiàn)也取得了顯著進(jìn)步，2023年表現(xiàn)最出色的模型GPT- 4Medprompt 準(zhǔn)確率達(dá)到了90.2%，比2022年的最高分高出22.6個(gè)百分點(diǎn)。
9．監(jiān)管力度急劇增強(qiáng)
2023年有25項(xiàng)AI相關(guān)法規(guī)出臺(tái)，同比增長(zhǎng)56.3%。美國(guó)和歐盟在AI政策方面取得里程碑式進(jìn)展。歐盟就《人工智能法》條款達(dá)成一致，美國(guó)總統(tǒng)拜登簽署了一份關(guān)于AI的行政命令，這是當(dāng)年美國(guó)最引人注目的AI政策舉措。
全球立法程序中提及AI的次數(shù)幾乎翻了一番，從2022年的1247次增加到2023年的2175次。2023年有49個(gè)國(guó)家的立法程序中提到了AI，而且每個(gè)大洲至少有一個(gè)國(guó)家在2023年討論了AI。對(duì)AI的限制性立法已經(jīng)成為全球趨勢(shì)。
10．公眾對(duì)AI的認(rèn)知在提高，緊張感也在增加
一份來(lái)自益普索的調(diào)查顯示，2023年，認(rèn)為AI將在未來(lái)三到五年內(nèi)顯著影響其生活的人口比例從60%上升到66%。多倫多大學(xué)的一項(xiàng)國(guó)際調(diào)查顯示，63%的受訪者知道ChatGPT。在那些知道的人中，大約有一半的人每周至少使用ChatGPT一次。
對(duì)AI感到緊張的人數(shù)比例在增加。益普索的調(diào)查中，有52%的人對(duì)AI產(chǎn)品和服務(wù)感到緊張，比2022年增加了13個(gè)百分點(diǎn)。在美國(guó)，皮尤研究中心的數(shù)據(jù)表明，有52%的美國(guó)人表示對(duì)AI的擔(dān)憂(yōu)比興奮更多，高于2022年的38%。
