Stanford HAI 發佈 AI 指數報告：超過 1 / 3 人預計AI會取代其工作

Stanford HAI ( Human-Centered Artificial Intelligence 人工智能研究所 ) 發佈了最新的 AI 指數報告，這份500頁的報告詳盡追蹤了2023年全球 AI 的發展趨勢。該指數由 AI 指數指導委員會領導，這是一個由學術界和業界專家組成的跨學科團隊。報告涵蓋了多模態基礎模型崛起、生成式 AI 的資金投資、新的性能基準、全球觀點的變化以及新的主要法規，以下為報告中部份內容。

Stanford HAI AI 指數報告：基礎模型的開放趨勢 2023

2023年，各組織共推出了149個基礎模型，數量是2022年的兩倍多。其中，65.7%的新模型為開源模型，較2022年的44.4%和2021年的33.3%有顯著增加。然而，封閉源模型在性能上依然優於開源模型。在10個選定的基準測試中，封閉模型的中位數性能優勢達到24.2%，在數學任務如GSM8K上的優勢為4.0%，而在代理任務如AgentBench上的優勢高達317.7%。

AI 礎模型的構建和發佈主導地位

產業在基礎模型的構建和發佈方面佔據主導地位。2023年，Google 在發佈基礎模型方面超越其他業界玩家，包括發佈了 Gemini 和 RT-2。自2019年以來，Google 一直領先，共發佈了40個基礎模型，緊隨其後的是 OpenAI 發佈的20個模型。相比之下，學術界的貢獻相對較少，2023年加州大學伯克利分校只發佈了三個模型，斯坦福大學發佈了兩個。

成本急劇上升

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訓練這些巨型模型的成本急劇上升，使得學術界和政府在 AI 競賽中處於不利地位。Google 的 Gemini Ultra 訓練成本估計達到1.91億美元，而 OpenAI 的 GPT-4 訓練成本約為7800萬美元。相比之下，2017年推出的原始 Transformer 模型訓練成本僅約900美元。

全球 AI 賽跑

在2023年，美國在顯著的機器學習模型方面遠遠領先於其他國家，開發了61個模型。自2019年以來，美國一直在開發大多數顯著模型方面處於領先地位，其後是中國和英國。

人類水平的 AI 性能

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截至2023年，AI 在許多重要的基準測試上達到人類水平的性能，從閱讀理解到視覺推理。然而，在某些基準如競賽級數學上，AI 仍稍有不足。由於 AI 在許多標準基準上表現出色，AI 學者們不得不創建新的、更具挑戰性的測試。今年的指數也追蹤了這些新基準，包括編碼、高級推理和代理行為的任務。

生成式 AI 投資激增

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雖然 AI 私人投資自2021年以來穩步下降，但生成式 AI 正在迅速增長。2023年，該領域吸引了252億美元的投資，幾乎是2022年的九倍，是2019年的30倍。生成式 AI 佔2023年所有 AI 相關私人投資的四分之一以上。

那國在 AI 投資中領先？

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2023年，美國在 AI 私人投資方面再次領先。2023年，美國的投資額達到672億美元，約為投資額第二高的中國的8.7倍，是英國的17.8倍。自2013年以來，美國累積投資3352億美元，遠遠超過中國的1037億美元和英國的223億美元。

企業 AI 採用增加

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越來越多的公司在其業務中實施 AI。調查顯示，2023年有55%的組織表示正在使用 AI，較2022年的50%和2017年的20%有所增加。企業報告稱他們使用 AI 來自動化聯絡中心、個性化內容和獲取新客戶。

Stanford HAI AI 指數報告看年輕人對 AI 的擔憂

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全球範圍內，大多數人預計 AI 將改變其工作，超過三分之一的人預計 AI 將取代他們的工作。與較年長世代相比，年輕一代，Z世代和千禧一代，預計 AI 將對其工作產生更大影響。具體而言，66%的 Z 世代受訪者與46%的嬰兒潮一代受訪者認為 AI 將顯著影響他們當前的工作。同時，收入較高、受教育程度較高和擔任決策職位的人預計 AI 將對其工作產生更大影響。