本報記者 曲忠芳 北京報道
北京時間4月16日，美國斯坦福大學“以人為本人工智能研究院”（英文簡稱為Stanford HAI）發(fā)布了《2024年人工智能指數(shù)報告》（Artificial Intelligence Index Report 2024）。斯坦福大學HAI官方介紹：“這是我們迄今為止最全面的報告，而且是在AI對社會的影響如此明顯的重要時刻發(fā)布的。”
《中國經(jīng)營報》記者了解到，斯坦福HAI由AI領域著名專家、同時也是華裔女科學家李飛飛擔任院長，這是該機構(gòu)發(fā)布的第七份AI指數(shù)研究報告。與往年不同，斯坦福HAI今年擴大了研究范圍，更廣泛地涵蓋了人工智能的技術(shù)進步、公眾對該技術(shù)的看法等基本趨勢。
前沿模型訓練成本陡增
《2024年人工智能指數(shù)報告》對2023年人工智能行業(yè)的發(fā)展總結(jié)了主要趨勢，尤其提到AI模型訓練的成本持續(xù)攀升。該報告顯示，OpenAI的GPT-4等前沿模型系統(tǒng)的訓練成本預估在7800萬美元，而谷歌的Gemini Ultra的計算成本花費預估為1.91億美元。相比之下，2017年最初發(fā)布的Transformer模型、2019年推出的ROBERTa Large模型的訓練成本分別為900美元、16萬美元。毫無疑問，計算訓練成本的陡增，意味著大語言模型在商業(yè)化方面存在阻礙。與此同時，AI 技術(shù)的進展和創(chuàng)新需要大量的資金支持，而且隨著模型復雜性的增加，這些成本可能會進一步上升。高昂的訓練成本也可能對小公司和研究機構(gòu)構(gòu)成進入壁壘，因為它們可能無法承擔如此巨大的開支。因資源可能會越來越集中在財務更為雄厚的組織手中，由此或?qū)ξ磥鞟I技術(shù)的發(fā)展和多樣性產(chǎn)生影響。
從投資動向來看，2023年全年里，全球范圍內(nèi)盡管AI領域投資整體在下降，但對生成式AI的投資卻呈現(xiàn)激增態(tài)勢，總體規(guī)模達到252億美元，相比2022年的約30億美元增長了近8倍。生成式人工智能領域的明星公司，如OpenAI、Anthropic、Hugging Face等都在2023年獲得了至少一輪頗為可觀的融資，公司估值水漲船高。
斯坦福HAI人工智能指數(shù)聯(lián)合主任 Ray Perrault在公開信中指出，2023年全球發(fā)布的大型語言模型數(shù)量比上一年翻了一番，其中2/3的模型是開源的，但性能最高的模型來自擁有封閉系統(tǒng)的行業(yè)參與者。
今年的AI Index報告稱，2023年全球發(fā)布的新大型語言模型數(shù)量比上一年翻了一番。2023年全年產(chǎn)業(yè)界產(chǎn)生了51個著名的機器學習模型，學術(shù)界貢獻15個，產(chǎn)學合作還產(chǎn)生了21個著名模型，創(chuàng)下歷史新高。此外，108個新發(fā)布的基礎模型來自工業(yè)界，28個來自學術(shù)界。值得注意的是，這些大模型中有2/3是開源的，但性能最高的模型來自擁有封閉系統(tǒng)的行業(yè)參與者。
中國仍然是美國最大的競爭對手
關(guān)于中國與美國人工智能發(fā)展的對比，《202年人工智能指數(shù)報告》提供了相關(guān)數(shù)據(jù)參考。2023年，61個著名的AI模型來源于美國的機構(gòu)，歐盟、中國的這一數(shù)量則分別為21個、15個。美國是頂級人工智能模型的主要來源國的同時， 也仍然是AI投資的首選之地。2023年，美國在人工智能領域的私人投資總額為672億美元，是中國的近9倍。
“中國依然是美國最大的競爭對手。”報告顯示，在工業(yè)機器人安裝數(shù)量方面，中國自2013年超過日本成為工業(yè)機器人的最大安裝國以來，已經(jīng)顯著擴大了與其他競爭國家的差距。到2022年，中國的工業(yè)機器人安裝量已占全球總量的52.4%，相比之下，2013年時這一比例數(shù)字為20.8%。另從人工智能專利數(shù)量來看，自2010年以來，全球范圍內(nèi)AI專利數(shù)量已增長了31倍，其中從2021年到2022年，全球AI專利數(shù)量大幅增長62.7%。需要指出的是，世界上61%的人工智能專利來源于中國。
對于全社會最為關(guān)注的人機關(guān)系問題，《2024年人工智能指數(shù)報告》顯示，人工智能已在多項基準測試中勝過了人類，包括圖像分類、視覺推理、英語理解等方面，但這種超越并非體現(xiàn)在所有任務中，如在競賽級數(shù)學、視覺常識推理和規(guī)劃等更復雜的任務上依然落后于人類。最新研究顯示，負責任的人工智能嚴重缺乏標準化。包括OpenAI、谷歌和Anthropic在內(nèi)的領先開發(fā)商主要根據(jù)不同的負責任人工智能基準測試它們的模型。這種做法使系統(tǒng)地比較頂級人工智能模型的風險和局限性的工作變得更加復雜。
市場研究公司Ipsos的一項調(diào)查顯示，在過去一年中，持“人工智能將在未來35 年內(nèi)極大地影響自己的生活”觀點的人所占比例從60%上升到 66%。此外，52%的人對人工智能產(chǎn)品和服務表示焦慮，比2022年上升了13個百分點。在美國，來自皮尤研究中心（Pew）的數(shù)據(jù)顯示，52%的美國人表示對人工智能的擔憂多于興奮，這一比例比2022年的38%有所上升。
Ray Perrault認為，人工智能面臨兩個相互關(guān)聯(lián)的未來。第一是技術(shù)不斷改進，應用日益廣泛，對生產(chǎn)力和就業(yè)產(chǎn)生重大影響，人工智能的用途有好有壞。第二是人工智能的應用受到技術(shù)局限的制約。無論是哪一種，各國的監(jiān)管部門都越來越關(guān)注，推進相關(guān)的法律法規(guī)建設�！�2024年人工智能指數(shù)報告》統(tǒng)計，2023年，全球立法程序中有2175次提及人工智能，幾乎是上一年的2倍。美國人工智能相關(guān)法規(guī)的數(shù)量在過去一年大幅增加。2023 年，與人工智能相關(guān)的法規(guī)有25項，而2016年只有1項。僅去年一年，人工智能相關(guān)法規(guī)的總數(shù)就增長了56.3%。其中一些法規(guī)包括生成式人工智能材料的版權(quán)指南和網(wǎng)絡安全風險管理框架。
（編輯：吳清 校對：顏京寧）
