斯坦福年度《人工智能指数报告》的十条重要结论

人工智能(AI)对社会的影响从未如此显著。斯坦福大学发布的《人工智能指数报告》涵盖了AI技术进展、公众对AI技术的看法、围绕AI发展的地缘政治动态等热点内容。以下是10条主要结论:

1. AI在多项任务中的表现超越人类

AI的表现在一些维度已经超越了人类,如图像分类、视觉推理和英语理解等。

2. 工业界处于领先地位


在2014年前,机器学习模型的发布由学术界主导。然而,现状发生了改变。2023年,工业界开发了51个机器学习模型,而学术界只有15个。

3. 前沿模型的成本非常高昂

大语言模型的运行和训练成本不菲,行业领先的AI模型训练成本已经显著增加。

4.行业领先的AI模型主要来自美国

斯坦福大学分析了著名模型的来源国。结果显示,在2023年,美国共发布61个著名模型,超越了欧盟的21个和中国的15个,处于领先地位。

5. 缺乏负责任AI的标准化基准报告

AI工具的基准效果很大程度上依赖于其标准化的方法和应用。然而,人工智能指数的研究显示,负责任AI的报告标准化程度严重不足。

6. 生成式AI的投资飙升

尽管2023年整体的AI私人投资有所下降,但对生成式AI的投资大幅增加。生成式AI领域去年吸引了252亿美元的投资,几乎是2022年的9倍、2019年的约30倍。

7. AI提高员工生产力和工作质量

尽管在缺少适当监督的情况下使用AI可能导致绩效下滑,但几项评估AI对劳动影响的研究表明,AI能够使工人更快完成任务,并提高工作成果的质量。

8. AI越来越推动科学进步

人工智能指数指出,AI从2022年就开始推动科学发现,2023年则在推出科学相关的AI应用方面取得了更大的飞跃。

9. 美国的AI法规正在增加

2023年,美国制定了25项AI相关的法规,总数增加了56.3%。

10. 人们更加了解AI的影响并感到更加紧张

调查显示,在过去一年中,认为人工智能将在未来3-5年内对其生活产生重大影响的人数比例已经从60%增加到66%。

感谢支持199IT
我们致力为中国互联网研究和咨询及IT行业数据专业人员和决策者提供一个数据共享平台。

要继续访问我们的网站,只需关闭您的广告拦截器并刷新页面。
滚动到顶部