斯坦福大學(xué)以人類為中心的人工智能研究所（HAI）發(fā)布了2023年人工智能指數(shù)，該指數(shù)分析了人工智能的影響和進(jìn)展。這份數(shù)據(jù)驅(qū)動的報告深入探討了人工智能相關(guān)的熱門主題，如研究、倫理、政策、輿論和經(jīng)濟(jì)學(xué)。

這項研究的主要發(fā)現(xiàn)包括人工智能研究如何擴(kuò)展到模式識別、機(jī)器學(xué)習(xí)和計算機(jī)視覺等專業(yè)領(lǐng)域。報告指出，自2010年以來，人工智能出版物的數(shù)量增加了一倍多。同時，人工智能行業(yè)應(yīng)用超越學(xué)術(shù)界，并引用了32個由行業(yè)生產(chǎn)的重要機(jī)器學(xué)習(xí)模型，而學(xué)術(shù)界僅生產(chǎn)了3個。研究將此歸因于訓(xùn)練這些大型模型所需的大量資源。

傳統(tǒng)的人工智能基準(zhǔn)，如圖像分類基準(zhǔn)ImageNet和閱讀理解測試SQuAD，不再足以衡量技術(shù)的高速進(jìn)展，導(dǎo)致出現(xiàn)了新的基準(zhǔn)，如BIG bench和HELM。HAI副主任兼人工智能指數(shù)指導(dǎo)委員會成員Vanessa Parli在斯坦福大學(xué)的一篇文章中解釋說，許多人工智能基準(zhǔn)已經(jīng)達(dá)到飽和點，幾乎沒有改進(jìn)，研究人員必須根據(jù)社會希望如何與人工智能互動來開發(fā)新的基準(zhǔn)。她給出了ChatGPT的例子，以及它如何通過許多基準(zhǔn)測試，但仍然經(jīng)常給出錯誤的信息。

偏見和錯誤信息等道德問題是該報告審查的人工智能的另一個方面。隨著流行的生成人工智能模型的興起，如DALL-E 2、Stable Diffusion，當(dāng)然還有ChatGPT，對人工智能的道德濫用正在增加。報告指出，根據(jù)存儲人工智能濫用的獨立數(shù)據(jù)庫AIAAIC，自2012年以來，人工智能事件和爭議的數(shù)量增加了26倍。此外，對人工智能倫理的關(guān)注正在迅速增長，因為研究發(fā)現(xiàn)，自2021以來，提交給FAccT人工智能倫理會議的提交數(shù)量翻了一番多，而自2018年以來，提交數(shù)量增加了10倍。

大型語言模型的規(guī)模越來越大，費用也成為天價。該報告以2022年發(fā)布的谷歌PaLM模型為例，指出該模型的成本比2019年的OpenAI GPT-2高160倍，規(guī)模大360倍?？傮w而言，模型越大，培訓(xùn)成本就越高。該研究估計，Deepmind的Chinchilla模型和HuggingFace的BLOOM的訓(xùn)練成本分別為210萬美元和230萬美元。

在全球范圍內(nèi)，目前AI的私人投資與2021-2022年相比下降了26.7%，初創(chuàng)公司的AI融資也有所放緩。然而，在過去十年中，人工智能投資大幅增加。報告顯示，與2013年相比，2022年人工智能的私人投資額增加了18倍。采用新人工智能舉措的公司數(shù)量也出現(xiàn)了平穩(wěn)期。報告稱，2017年至2022年間，采用人工智能的公司比例翻了一番，但最近趨于平穩(wěn)，約為50-60%。

另一個令人感興趣的話題是政府對人工智能的日益關(guān)注。人工智能指數(shù)分析了127個國家的立法記錄，發(fā)現(xiàn)2022年有37項包含“人工智能”的法案成為法律，而2016年只有一項。研究發(fā)現(xiàn)，自2017年以來，美國政府已將人工智能相關(guān)合同支出增加了2.5倍。法院也看到了人工智能相關(guān)法律案件的激增：2022年，有110起此類案件與民事、知識產(chǎn)權(quán)和合同法有關(guān)。

人工智能指數(shù)還深入研究了皮尤研究中心關(guān)于美國人對人工智能的看法的一項調(diào)查。在一項針對10000多名小組成員的調(diào)查中，45%的人表示對人工智能在日常生活中的使用感到喜憂參半，37%的人表示他們感到擔(dān)憂多于興奮。只有18%的人感到興奮而不是擔(dān)憂。在主要的猶豫中，74%的人表示非常或有點擔(dān)心人工智能被用來為人類做出重要決定，75%的人對人工智能被用于了解人們的想法和行為感到不安。