每年，人工智能指數(shù)都會帶著更強大的影響力登陸我們的虛擬桌面。今年，它厚厚的393頁不僅僅是數(shù)字的堆砌——它預示著2023年將是人工智能領(lǐng)域的一個里程碑。今年的AI Index報告由斯坦福大學以人為本的人工智能研究所（HAI）發(fā)布，新增了關(guān)于負責任人工智能的深入章節(jié)，以及科學和醫(yī)學領(lǐng)域人工智能應用的新內(nèi)容。還包括了對研發(fā)、技術(shù)性能、經(jīng)濟、教育、政策和治理、多樣性以及公眾輿論的全面分析。

4月16日，斯坦福 HAI 研究所發(fā)布了第七個年度的 AI Index 報告，這也是李飛飛教授所在團隊關(guān)于人工智能行業(yè)現(xiàn)狀的最全面的報告之一。題目為《AI Index: State of AI in 13 Charts》的這份報告為我們提供了寶貴的視角。它們不僅展示了AI技術(shù)的最新發(fā)展狀態(tài)，還揭示了AI領(lǐng)域的趨勢和挑戰(zhàn)。這些報告中的數(shù)據(jù)和圖表，幫助我們理解了AI技術(shù)的發(fā)展軌跡，以及AI在全球范圍內(nèi)的影響力。

《AI Index: State of AI in 13 Charts》報告是一個獨立的項目，它追蹤了2023年全球AI的趨勢。報告涵蓋了多模態(tài)基礎(chǔ)模型的崛起、對生成型AI的重大現(xiàn)金投資、新的性能基準、全球觀點的轉(zhuǎn)變以及新的主要法規(guī)。報告指出，盡管開源模型的數(shù)量在增加，但閉源模型在性能上仍然占據(jù)優(yōu)勢。報告還強調(diào)了工業(yè)界在AI基礎(chǔ)模型的建立和發(fā)布方面的主導地位。

人工智能指數(shù)最初是為了追蹤人工智能的發(fā)展而創(chuàng)建的。該指數(shù)與 LinkedIn、Quid、麥肯錫、Studyportals、Schwartz Reisman Institute 和國際機器人聯(lián)合會等組織合作，收集最新的研究成果并提供有關(guān)人工智能生態(tài)系統(tǒng)的重要見解。 

AI技術(shù)的現(xiàn)狀與趨勢

在AI技術(shù)的發(fā)展史上，我們正處于一個轉(zhuǎn)折點，基礎(chǔ)模型和生成型AI正在重塑我們對智能系統(tǒng)的理解和應用。

基礎(chǔ)模型的發(fā)展和影響

基礎(chǔ)模型，如GPT和BERT，已經(jīng)成為AI領(lǐng)域的重要里程碑。這些模型通過大規(guī)模的數(shù)據(jù)訓練，能夠理解和生成人類語言，為多種應用提供了基礎(chǔ)。2023年，基礎(chǔ)模型的數(shù)量翻了一番多，這反映了AI社區(qū)對這些模型潛力的認可。這些模型不僅推動了自然語言處理（NLP）的邊界，還在圖像識別、生物信息學等領(lǐng)域展現(xiàn)了其多功能性。

基礎(chǔ)模型的開源趨勢也值得關(guān)注。開源模型的比例從2021年的33.3%增長到2023年的65.7%，這表明了AI社區(qū)對知識共享和協(xié)作的重視。盡管開源模型數(shù)量增加，閉源模型在性能上仍有優(yōu)勢。這種差異可能源于資源分配的不平等，大公司能夠投入更多資源來訓練和優(yōu)化他們的模型。

生成型AI的投資和應用

生成型AI，如文本和圖像生成器，已經(jīng)引起了公眾和投資者的極大興趣。2023年，盡管整體企業(yè)投資有所下降，但生成型AI領(lǐng)域的投資卻顯著增加。這表明市場對生成型AI的新能力和潛在風險的反應。生成型AI的應用范圍廣泛，從內(nèi)容創(chuàng)作到設(shè)計，再到教育和娛樂，它們正在改變我們與數(shù)字內(nèi)容的互動方式。

AI模型的性能基準和開源對比

在性能基準方面，閉源模型通常優(yōu)于開源模型。這一現(xiàn)象引發(fā)了關(guān)于AI發(fā)展方向的辯論：是否應該更多地支持開源模型，以促進知識的民主化和創(chuàng)新的普及。盡管閉源模型在性能上占優(yōu)，但開源模型的增長表明，一個更加開放和協(xié)作的AI未來是可能的。

行業(yè)領(lǐng)先者的動態(tài)

在AI技術(shù)的浪潮中，行業(yè)領(lǐng)先者的動態(tài)總是牽動著整個領(lǐng)域的脈搏。

谷歌在基礎(chǔ)模型競賽中的地位

谷歌在基礎(chǔ)模型的開發(fā)和發(fā)布方面處于領(lǐng)先地位。2023年，谷歌發(fā)布了最多的基礎(chǔ)模型，包括其旗艦模型Gemini Ultra。這些模型在多個領(lǐng)域展現(xiàn)了卓越的性能，從語言理解到圖像識別。谷歌的成功源于其在數(shù)據(jù)獲取、計算資源和專業(yè)知識方面的巨大投資。這些基礎(chǔ)模型不僅推動了AI技術(shù)的進步，也為谷歌在AI領(lǐng)域的商業(yè)應用奠定了基礎(chǔ)。

工業(yè)界與學術(shù)界在AI模型發(fā)布中的差異

工業(yè)界和學術(shù)界在AI模型的發(fā)布上存在顯著差異。工業(yè)界，尤其是大型科技公司，因其資源豐富，能夠發(fā)布更多高性能的模型，2023年，工業(yè)占所有新基礎(chǔ)模型的72%。相比之下，學術(shù)界由于資源有限，發(fā)布的模型數(shù)量較少，但這些模型往往在創(chuàng)新性和理論貢獻方面更為突出。學術(shù)界的模型發(fā)布對于推動AI領(lǐng)域的理論研究和教育具有重要意義。

閉源模型與開源模型的性能比較

閉源模型和開源模型在性能上的比較顯示出閉源模型通常具有更高的性能。這部分可以歸因于閉源模型背后的公司通常擁有更多的資源來優(yōu)化模型。然而，開源模型的增長反映了AI社區(qū)對于共享和協(xié)作的重視。開源模型為研究人員和開發(fā)者提供了更多的機會來學習、改進和創(chuàng)新，這對于整個AI生態(tài)系統(tǒng)的健康發(fā)展至關(guān)重要。

經(jīng)濟影響

AI模型訓練成本的變化

隨著AI技術(shù)的進步，尤其是在基礎(chǔ)模型的開發(fā)上，訓練成本已經(jīng)成為一個重要的考量因素。近年來，訓練大型AI模型的成本急劇上升。例如，谷歌的Gemini Ultra和OpenAI的GPT-4等模型的訓練成本高達數(shù)億美元。這種成本的增加主要是由于模型規(guī)模的擴大、計算資源的需求增加以及數(shù)據(jù)獲取的成本上升。

企業(yè)投資趨勢和市場反應

盡管AI模型訓練成本高昂，但企業(yè)對AI技術(shù)的投資并未減少。相反我們看到了生成型AI領(lǐng)域的投資激增，這表明企業(yè)對AI技術(shù)的未來潛力保持樂觀態(tài)度。市場對于AI技術(shù)的反應也十分積極，特別是在生成型AI帶來的新能力和應用方面。投資者也對AI技術(shù)的風險保持警惕，特別是在倫理和社會影響方面。

五、全球視角

美國在全球AI領(lǐng)域的主導地位

美國在全球AI領(lǐng)域的主導地位是不容置疑的。美國擁有世界上最大的科技公司和最先進的研究機構(gòu)，這些組織在AI技術(shù)的發(fā)展和應用方面處于領(lǐng)先地位。美國的領(lǐng)先地位得益于其在創(chuàng)新、資金、人才和政策方面的投入。美國政府和私營部門對AI的投資巨大，這推動了AI技術(shù)的快速發(fā)展和商業(yè)化。此外，美國在基礎(chǔ)模型的開發(fā)上也占據(jù)了領(lǐng)先地位，這些模型在全球范圍內(nèi)被廣泛使用。

其他國家在AI領(lǐng)域的進展和挑戰(zhàn)

盡管美國在AI領(lǐng)域處于領(lǐng)先地位，但其他國家也在積極推進AI技術(shù)的發(fā)展。中國、歐盟、英國和加拿大等國家和地區(qū)都在AI領(lǐng)域投入了大量資源。這些國家在政策制定、教育體系和研究基礎(chǔ)方面都有顯著的進展。然而，它們也面臨著挑戰(zhàn)，包括數(shù)據(jù)隱私、倫理問題、人才流失和技術(shù)轉(zhuǎn)移等。這些挑戰(zhàn)需要國際合作和政策協(xié)調(diào)來解決。

負責任的AI

在當今這個由數(shù)據(jù)驅(qū)動的時代，AI技術(shù)已經(jīng)成為我們生活中不可或缺的一部分。它的應用范圍從簡單的日常任務(wù)自動化到復雜的決策支持系統(tǒng)，無所不包。但是隨著AI技術(shù)的不斷進步和普及，其潛在的風險和挑戰(zhàn)也逐漸浮出水面，在這樣的背景下，負責任的AI使用顯得尤為重要。

負責任AI使用的重要性

負責任的AI使用，意味著在設(shè)計、開發(fā)和部署AI系統(tǒng)時，我們需要考慮到一系列倫理和社會因素。這包括確保AI系統(tǒng)的決策過程是透明的、結(jié)果是公正的、不會加劇現(xiàn)有的不平等，并且尊重用戶的隱私權(quán)。這不僅是一個技術(shù)問題，更是一個道德問題。我們不能忽視AI技術(shù)可能帶來的負面影響，比如工作崗位的減少、隱私泄露、以及算法偏見等。

負責任AI的擴展章節(jié)內(nèi)容

在報告中，負責任AI的話題被賦予了特別的重視，報告指出，隨著AI技術(shù)的發(fā)展，我們需要更多地關(guān)注AI系統(tǒng)的社會影響。例如，AI系統(tǒng)在招聘過程中可能會因為算法偏見而排除某些群體，或者在金融服務(wù)中不公平地對待某些客戶。報告強調(diào)，為了避免這些問題，我們需要建立一套全面的倫理框架和監(jiān)管機制，以指導AI系統(tǒng)的開發(fā)和應用。

總的來說，負責任的AI使用不僅關(guān)乎技術(shù)的發(fā)展，更關(guān)乎我們社會的公平和正義。我們需要確保AI技術(shù)的發(fā)展能夠惠及每一個人，而不是成為加劇社會不平等的工具。通過在AI系統(tǒng)的設(shè)計和應用中貫徹負責任的原則，我們可以朝著這個目標邁進。這需要政府、企業(yè)、科研機構(gòu)和公眾的共同努力，以確保AI技術(shù)的發(fā)展符合我們的價值觀和社會目標。這樣我們才能充分利用AI技術(shù)帶來的巨大潛力，同時避免其潛在的風險。

AI在科學和醫(yī)學中的應用

在這個信息爆炸的時代，AI技術(shù)在科學和醫(yī)學領(lǐng)域的應用，就像一股清流，為我們帶來了前所未有的便利和突破。

在調(diào)查中，55% 的組織表示他們將在 2023 年使用人工智能，高于 2022 年的 50% 和 2017 年的 20%。企業(yè)報告使用人工智能來自動化聯(lián)絡(luò)中心、個性化內(nèi)容，并獲得新客戶。

AI在科學研究中的新進展

首先，AI在科學研究中的應用正變得越來越多樣化。在物理學領(lǐng)域，AI幫助科學家解析復雜的數(shù)據(jù)集，揭示了宇宙的新奧秘。在化學，AI的預測模型能夠在藥物發(fā)現(xiàn)過程中快速篩選出潛在的候選分子。而在生物學，AI技術(shù)則在基因編輯和疾病診斷方面展現(xiàn)了巨大的潛力。

舉個例子，最近的一項研究利用AI分析了數(shù)百萬種蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，這在以往是不可想象的。AI不僅加速了研究進程，還提高了研究的準確性和深度。這些進展不僅僅是數(shù)字上的增長，更是質(zhì)的飛躍，它們正在重塑我們對自然界的認識。

AI在醫(yī)學領(lǐng)域的應用案例

在醫(yī)學領(lǐng)域，AI的應用同樣令人振奮。比如，在影像診斷上，AI能夠通過分析成千上萬的X光片和CT掃描，幫助醫(yī)生識別出疾病的早期跡象。在個性化醫(yī)療中，AI算法可以根據(jù)患者的遺傳信息和生活習慣，提供定制化的治療方案。

最值得一提的是，AI在新冠疫情期間發(fā)揮了巨大作用。AI系統(tǒng)能夠迅速分析病毒的基因序列，幫助科學家理解病毒的變異，并指導疫苗的研發(fā)。這些應用不僅提高了醫(yī)療服務(wù)的效率，也拯救了無數(shù)生命。

AI技術(shù)在科學和醫(yī)學領(lǐng)域的應用，已經(jīng)成為推動這些領(lǐng)域進步的強大動力。它不僅加速了研究的步伐，還提高了研究和治療的精確度。當然，隨著AI技術(shù)的不斷發(fā)展，我們也需要不斷審視和完善相關(guān)的倫理和監(jiān)管機制，確保這些技術(shù)能夠在安全和負責任的框架內(nèi)被使用。

結(jié)尾

這篇深度報告讓我們站在一個新的技術(shù)高峰，回望AI技術(shù)的發(fā)展歷程，同時也展望未來的可能性。AI技術(shù)這個曾經(jīng)只存在于科幻小說中的概念，如今已經(jīng)成為現(xiàn)實，并且在我們的生活中扮演著越來越重要的角色。

當前AI技術(shù)正處于一個快速發(fā)展的階段?；A(chǔ)模型的突破、生成型AI的創(chuàng)新應用、以及AI在科學和醫(yī)學領(lǐng)域的深入研究，都標志著AI技術(shù)的成熟和多樣化。但是隨著技術(shù)的進步，我們也面臨著新的挑戰(zhàn)，如數(shù)據(jù)隱私、算法偏見、以及AI系統(tǒng)的倫理問題等。

AI技術(shù)的發(fā)展趨勢將更加注重負責任的使用和倫理的考量。AI將在提高效率和創(chuàng)造新的可能性方面發(fā)揮更大的作用，但同時我們也必須確保這些技術(shù)的發(fā)展不會損害人類的利益和社會的公平正義。

參考資料：https://hai.stanford.edu/news/ai-index-state-ai-13-charts

本文轉(zhuǎn)載自大噬元獸，作者： FlerkenS