分享斯坦福大学最新AI报告《2024年人工智能指数报告》，报告详尽记录了技术革新、社会影响、政策趋势、以及AI对工作和生活方式的深远影响。
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报告摘要
1. 人工智能在某些任务上胜过人类，但并非在所有任务上。
人工智能已在多项基准测试中超越人类，包括在图像分类、视觉推理和英语理解方面。然而，它在竞赛级数学、视觉常识推理和规划等更复杂的任务上依然落后于人类。
这表明，AI在需要深层次理解和创造性思维的领域具有一定的局限性。
2. 产业界继续主导人工智能前沿研究。
2023年，产业界产生了51个值得注意的机器学习模型，而学术界仅贡献了15个。此外，产业界与学术界的合作也取得了显著成果，共推出了21个重要模型，产学研合作在推动AI技术进步方面具有巨大的潜力和价值。
3. 前沿模型变得更加昂贵
AI模型的训练成本已经达到了历史新高。例如，OpenAI的GPT-4模型训练成本预计为7800万美元，而谷歌的GeminiUltra模型更是高达1.91亿美元。
成本的上升可能会导致资源过度集中在少数大型企业中，进而影响到AI技术的多样性和普及性。
4. 美国暂时领跑，中国持续突破。
2023年，源自美国的顶级AI模型数量达到了61个；欧盟21个；中国直追欧盟，已经有15个。
美国仍然是人工智能投资的首选之地，但中国依然是美国最大的竞争对手，中国的机器人安装量居世界首位；同样，世界上大多数人工智能专利（61%）都来自中国。
5. 严重缺乏对LLM责任的可靠和标准化评估。
目前，对于大语言模型的责任评估缺乏稳健和标准化的体系。这导致难以对不同AI模型的责任性进行比较和评估。
6. 生成式AI领域投资激增。
尽管去年人工智能私人投资整体下降，但对生成式人工智能的不降反升，达到252亿美元，比2022年增长了近八倍。
生成式人工智能领域的主要参与者，包括OpenAI、Anthropic、Hugging Face和Inflection，都获得了一轮可观的融资。
7. AI能提高打工人的工作效率和质量。
2023年多项研究表明，AI能够提高上班族的效率并提升工作质量，甚至能缩小低技能工人和高技能工人之间的技能差距。
然而也有一些研究表明，如果不对AI的使用进行适当的监管，可能会起到负面作用。
8. AI推动科学进步的步伐进一步加速。
自2022年以来，AI开始在科学发现领域发挥重要作用。到了2023年，AI在科学领域的应用变得更加广泛和深入，并取得了一系列突破性的成果，如提高算法排序效率的AlphaDev和促进材料发现的GNoME等。
9. 人工智能法规数量急剧增加。
美国AI相关法规的数量在过去一年显著增加，相关法规总数增长了56.3%。中国也出台一系列AI相关的法律、法规。这一趋势反映了各国政府对于规范AI发展、保护公众利益的重视和行动。
10. 全球愈发认识到AI技术的潜在影响，同时也对此表现出紧张情绪。
根据Ipsos的调查，在过去一年中，认为AI将在未来3-5年内极大影响生活的人的比例从60%上升到了66%。同时，对AI产品和服务表示担忧的比例上升了13个百分点，达到了52%。
在美国，Pew的数据显示，对AI感到担忧的人超过了感到兴奋的人，比例从2022年的38%上升到了52%。
这些数据表明，全球公众对AI的潜在影响有了更深刻的认识，但同时也伴随着担忧和不安。
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报告节选
以下是部分报告原文节选， 点击报告封面 可以查看报告全文~
