李飞飞团队发布《2024年人工智能指数报告》，预测人工智能未来发展趋势

昨天，斯坦福大学 Human-Center Artificial Intelligence (HAI)研究中心发布了《2024年人工智能指数报告》。

由斯坦福大学发起的人工智能指数（AI Index）是一个追踪 AI 动态和进展的非营利性项目，旨在全面研究 AI 行业状况，旨在促进基于数据的 AI 广泛交流和有效对话。

HAI是斯坦福大学成立的由李飞飞教授与哲学家John Etchemend等领导的新部门。AIIndex2024 已经是第七次年度报告，李飞飞教授在X社交平台上第一时间帮忙宣传，还是熟悉“值得从头读到尾”的建议。

GPT-3.5研究测试： https://hujiaoai.cn

GPT-4研究测试： https://higpt4.cn

Claude-3研究测试（全面吊打GPT-4）： https://hiclaude3.com

这份报告长达300多页，全面追踪了2023年全球人工智能的发展趋势，相比往年，扩大了研究范围，涵盖了AI技术、公众对 AI技术的看法以及围绕其发展的政治动态等基本趋势，并对未来的AI发展趋势进行了预测。

斯坦福官方介绍到，“2024年指数是我们迄今为止最全面报告，恰逢人工智能对社会的影响力达到前所未有的重要时刻”。

报告的具体内容可以在这个链接找到:

https://aiindex.stanford.edu/report/

报告在研究开发、技术性能、AI交叉学科、AI安全、经济、教育、法律和舆论方面共总结了59条整体趋势，我们下面给出了其中的10条关键要点结论。

1、人工智能在某些任务上胜过人类，但并非在所有任务

AI在很多简单基准测试上超越人类，但在复杂任务上依旧落后人类。 基准测试包括在图像分类、视觉推理和语言理解，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。

2、工业界继续主导人工智能前沿研究

2023年，工业界一共发布了51个著名的机器学习模型，而学术界只贡献了15个。产学合作发布了21个著名模型，创下新高。

2023 年，共发布了 149 个基础模型，是 2022 年发布数量的两倍多。在这些新发布的模型中，65.7% 是开源的，而 2022 年仅为 44.4%，2021 年仅为 33.3%。

此外，108个新发布的基础模型来自工业界，28个来自学术界。2023年，Google贡献了18个基础模型，排名第一，Meta贡献了11个，位列第二。

3、前沿模型变得更加昂贵

根据AI Index的估算，最先进的AI模型的训练成本已经达到了前所未有的水平。例如，OpenAI的GPT-4估计使用了价值7800万美元的计算资源进行训练，而谷歌的Gemini Ultra的计算成本则高达1.91亿美元。

相比之下，几年前发布的一些SOTA的模型，比如RoBERTa Large（2019 年）和原始transformer模型（2017 年），训练成本分别约为16万美元和900美元。

4、美国领先于中国、欧盟和英国，成为顶级人工智能模型的主要来源国

2023 年，61个著名的人工智能模型源自美国，超过欧盟的21个、中国的15个和英国的4个。

5、严重缺乏健全、可靠的LLM评估

LLM在安全检测方面缺乏统一的标准化方法。包括OpenAI、谷歌和Anthropic在内的头部AI机构，都是依据不同的安全标准测试他们的模型，这使得比较不同顶级LLM的风险和局限性的工作变得更加复杂。

6、生成式人工智能投资激增

尽管2023年人工智能私人投资整体下降，但对生成式人工智能的投资激增，比2022年的30亿美元增长了近八倍，达到252亿美元。生成式人工智能领域的主要参与者，包括OpenAI、Anthropic、Hugging Face和Inflection，都获得了可观的融资。

7、人工智能使工人更有效率，并带来更高质量的工作

2023年，多项研究表明AI可以帮助打工人更快地完成任务，并提高他们的产出质量。这些研究还表明，AI有可能缩小低技能和高技能工人之间的技能差距。还有一些研究警告说，在没有适当监督的情况下使用人工智能可能会起到负面作用。

8、得益于人工智能，科学进步进一步加速

自从2022年，AI for Science就开始呈现加速发展趋势，2023年诞生了诸多的与其他科学相关的AI应用程序，比如使算法排序更高效的AlphaDev和促进材料发现过程的GNoME等。

在医学方面，AI在MedQA基准上（评估AI的临床知识）的表现显著增强，这意味着AI距离人类医师的能力更加接近。

9、人工智能法规的数量急剧增加

在2023年，全球立法机构中有2175次提及人工智能，几乎是上一年的两倍。

美国人工智能相关法规的数量在过去一年大幅增加，2023年有25项，相比于2022年增长了56.3%，而2016年只有1项。其中许多法规包括生成式人工智能材料的版权指南和网络安全风险管理框架。

10、人们更加深刻地意识到AI的潜在影响，同时也更焦虑

根据的Ipsos的调查，2023年，认为AI将在未来三到五年内极大地影响他们生活的比例从60%上升到66%。此外，52%的人表示对AI产品和服务感到焦虑，比2022年上升了13个百分点。在美国，52%的人表示对AI感到担忧多于兴奋，比2022上升了15%

此外，超过三分之一的人对AI持悲观态度，认为自己的工作在5年内会被AI取代

在AI技术飞速进步的同时，我们也意识到了它对社会、经济和文化各方面的深远影响。通过报告，我们可以了解AI行业的当前状态，我们也期待未来能看到更多关于AI安全、伦理和社会影响的深入研究，希望科技的力量将惠及全人类。

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