研究人员发布了人工智能指数

斯坦福大学工作人员介绍了 2023 年神经网络领域全球趋势的 AI 指数研究。

该报告讨论了多模式模型的发展、生成人工智能的大量货币投资、新的绩效指标、不断变化的全球舆论和该领域的监管法规。

开放式和封闭式模型

2023 年，各组织发布了 149 个人工智能模型，是前 12 个月数量的两倍。 开源占比 65.7%，高于 2022 年的 44.4% 和 2021 年的 33.3%。

性能比较。 数据：斯坦福大学。

闭源模型的性能优于开源聊天机器人。 在所选的 10 个基准测试中，前者的平均性能优势为 24.2%。

主要聊天机器人开发商

2023年，谷歌超过其他行业参与者，发布了最多的模型，包括Gemini和RT-2。 自 2019 年以来，该公司在创建数量最多的基础神经网络方面一直处于领先地位 – 40 个，其次是 OpenAI，有 20 个。

市场上最大的参与者。 数据：斯坦福大学。

相比之下，加州大学伯克利分校在 2024 年发布了三个模型，斯坦福大学发布了两个模型。 原因是成本高昂：训练 Gemini Ultra 的成本约为 1.91 亿美元，而 GPT-4 的成本为 7800 万美元。与此同时，2017 年，训练代表几乎所有现代 LLM 底层架构的 Transformer 模型的成本约为 900 美元。 。

2023 年，美国遥遥领先于其他司法管辖区，共开发了 61 款车型。 自 2019 年以来，该国在创建最重要的聊天机器人方面一直处于领先地位。 中国紧随其后，拥有 15 个神经网络。

AI离人类还有多远？

截至 2023 年，人工智能在从阅读理解到视觉推理的许多有意义的测试中已经达到了人类水平的表现。 但在一些测试中，它仍然低于人类水平。

将人工智能模型与人类能力进行比较。 数据：斯坦福大学。

今年，该指数跟踪了几个新参数，包括编码挑战。

领域投资

尽管该行业本身的私人投资自 2021 年以来一直在下跌，但相反，生成式人工智能的需求正在变得越来越大。 2023 年，该领域的投资为 252 亿美元，2022 年这一数字为 28.5 亿美元，2019 年为 8.4 亿美元，占 2023 年人工智能所有私人投资的四分之一以上。

人工智能领域的私人投资。 数据：斯坦福大学。

美国在这一指标上占据主导地位（672 亿美元）。 其次是中国（77.6 亿美元）和英国（37.8 亿美元）。

神经网络和工作

调查显示，55% 的组织表示有意在 2023 年使用人工智能。 2022 年为 50%，2017 年为 20%。 公司正在使用人工智能来自动化联络中心、个性化内容并吸引新客户。

指数数据显示，在全球范围内，大多数人认为人工智能将改变他们的工作，超过三分之一的人认为神经网络将取代他们。 与 X 世代和婴儿潮一代相比，Z 世代和千禧一代预计人工智能的影响更大。

研究表明，越来越多的美国监管机构正在采取法规来保护公民并监督人工智能工具和数据。

例如，版权局和国会图书馆已经通过了关于包含人工智能生成材料的作品的版权注册指南，美国证券交易委员会制定了网络安全风险管理策略、指南和事件披露计划。

让我们回想一下，2024年4月，德科集团发表了一份关于人工智能对人事政策影响的研究报告。 根据其结果，人工智能将导致未来五年招聘人数减少。

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