10大要點(diǎn)

(1)工業(yè)界的競爭領(lǐng)先于學(xué)術(shù)界。直到2014年，最重要的機(jī)器學(xué)習(xí)模型都是由學(xué)術(shù)界發(fā)布的。從那時(shí)起，工業(yè)就接管了公司。在2022年，有32種重要的行業(yè)生產(chǎn)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，而學(xué)術(shù)界生產(chǎn)的只有3種。構(gòu)建最先進(jìn)的人工智能系統(tǒng)越來越需要大量的數(shù)據(jù)、計(jì)算機(jī)能力和金錢——與非營利組織和學(xué)術(shù)界相比，行業(yè)參與者天生擁有更多的資源。

(2)在傳統(tǒng)基準(zhǔn)測試上的性能飽和度。人工智能繼續(xù)發(fā)布最先進(jìn)的結(jié)果，但在許多基準(zhǔn)測試上的同比改善仍然很少。此外，達(dá)到基準(zhǔn)飽和度的速度也在增加。然而，新的、更全面的基準(zhǔn)測試套件，如BIG-bench和HELM正在發(fā)布。

(3)人工智能既在幫助環(huán)境，也在損害環(huán)境。新研究表明，人工智能系統(tǒng)會(huì)對環(huán)境產(chǎn)生嚴(yán)重影響。根據(jù) Luccioni 等人的數(shù)據(jù)，到 2022 年，BLOOM 的訓(xùn)練所產(chǎn)生的碳排放比一名從紐約到舊金山的單程航空旅客排放的碳多 25 倍。盡管如此，像 BCOOLER 這樣的新強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型表明，人工智能系統(tǒng)可用于優(yōu)化能源使用。

(4)世界上最好的新科學(xué)家……人工智能嗎?人工智能模型開始迅速加速科學(xué)進(jìn)步，并于2022年被用于幫助氫氣融合，提高基質(zhì)操作的效率，并產(chǎn)生新的抗體。

(5)有關(guān)濫用人工智能的事件的數(shù)量正在迅速增加。根據(jù)追蹤人工智能道德濫用相關(guān)事件的AIAAIC數(shù)據(jù)庫，自2012年以來，人工智能事件和爭議的數(shù)量增加了26倍。2022年發(fā)生的一些值得注意的事件包括一段烏克蘭總統(tǒng)澤倫斯基投降的深度偽造視頻，以及美國監(jiān)獄對囚犯使用電話監(jiān)控技術(shù)。這一增長證明了人工智能技術(shù)的使用量增加，也意識(shí)到了濫用的可能性。

(6)幾乎所有美國工業(yè)部門對與人工智能相關(guān)的專業(yè)技能的需求都在增加。在美國所有有數(shù)據(jù)的部門(農(nóng)業(yè)、林業(yè)、漁業(yè)和狩獵除外)，與ai相關(guān)的職位發(fā)布數(shù)量平均從2021年的1.7%增加到2022年的1.9%。美國的雇主正在越來越多地尋找具有艾滋病相關(guān)技能的工人。

(7)過去十年來，私人對人工智能的投資首次同比下降。2022年，全球人工智能私人投資為919億美元，較2021年下降了26.7%。與人工智能相關(guān)的融資事件總數(shù)以及新融資的人工智能公司數(shù)量也同樣減少。盡管如此，在過去十年中，人工智能投資大幅增加。2022年，私人對人工智能的投資數(shù)量是2013年的18倍。

(8)雖然采用人工智能的公司比例已經(jīng)趨于穩(wěn)定，但采用人工智能的公司仍在繼續(xù)領(lǐng)先。麥肯錫的年度研究調(diào)查結(jié)果顯示，自2027年以來，采用人工智能的公司在2022年的比例增加了一倍多，盡管近年來已穩(wěn)定在50%至60%之間。采用人工智能的組織報(bào)告稱，它們實(shí)現(xiàn)了有意義的成本下降和收入增加。

(9)決策者對人工智能的興趣正在上升。一項(xiàng)對127個(gè)國家立法記錄的人工智能指數(shù)分析顯示，通過成為法律的包含“人工智能”的法案數(shù)量從2016年的僅1項(xiàng)增加到2022年的37項(xiàng)。對81個(gè)國家關(guān)于人工智能的議會(huì)記錄的分析同樣顯示，自2016年以來，全球立法程序中提到人工智能的次數(shù)增加了近6.5倍。

(10)中國公民是那些對人工智能產(chǎn)品和服務(wù)感覺最積極的人之一。美國人……并沒有那么多。在2022年IPSOS的一項(xiàng)調(diào)查中，78%的中國受訪者(受訪國家的比例最高)同意這一說法，即使用人工智能的產(chǎn)品和服務(wù)利大于弊的說法。在中國的受訪者之后，來自沙特阿拉伯(76%)和印度(71%)的受訪者對人工智能產(chǎn)品感到最為積極。只有35%的抽樣美國人(受調(diào)查比例最低的國家)認(rèn)為，使用人工智能的產(chǎn)品和服務(wù)利大于弊。

如何引用本報(bào)告

Nestor Maslej、Loredana Fattorini、Erik Brynjolfsson、John Etchemendy、Katrina Ligett、Terah Lyons、James Manyika、Helen Ngo、Juan Carlos Niebles、Vanessa Parli、Yoav Shoham、Russell Wald、Jack Clark 和 Raymond Perrault，“2023 年人工智能指數(shù) 報(bào)告”，AI Index 指導(dǎo)委員會(huì)，斯坦福大學(xué)以人為本的 AI 研究所，加利福尼亞州斯坦福，2023 年 4 月。

斯坦福大學(xué)的 AI Index 2023 年度報(bào)告已獲得 Attribution-NoDerivatives 4.0 International 許可。