近日，斯坦福大学发布了迄今为止最全面分析的《2024年AI指数报告》，旨在跟踪和可视化与AI相关的数据，力求提供公正、严格审查、广泛来源的数据，以便政策制定者、研究人员、高管、记者和公众能够对复杂的AI领域有更深入、更细致的理解，该报告揭示了人工智能行业的 10 大主要趋势。跟着老师一起来看看吧！

　一、AI在某些任务上超过人类，但不是所有

AI在多个基准测试中超越了人类表现，包括一些在图像分类、视觉推理和英语理解方面。然而，在更复杂的任务上，如竞赛级数学、视觉常识推理和规划上，它仍然落后。

　二、行业继续主导前沿AI研究

2023年，行业推出了51个引人注目的机器学习模型，而学术界仅贡献了15个。此外，行业与学术界的合作在2023年也产生了21个引人注目的模型，创新高。

三、前沿模型的成本大幅上升

根据人工智能指数报告的估计，最先进的AI模型的训练成本已达到前所未有的水平。例如，OpenAI的GPT-4使用了估计价值7800万美元的计算资源进行训练，而GooglE的Gemini Ultra的计算成本为1.91亿美元。

四、美国领先中国、欧盟和英国，成为顶尖AI模型的主要来源地

2023年，来自美国的机构原创的引人注目的AI模型有61个，远超欧盟的21个和中国的15个。

五、大语言模型(LLM)在责任评估的健全性和标准化方面存在明显缺陷

人工智能指数报告的最新研究揭示了一个问题：负责任的AI报告在标准化方面大有不足。OpenAI、GooglE和Anthropic等行业领先公司在测试其模型时，通常使用不同的负责任AI标准，这使得我们很难有系统地比较顶级AI模型的风险和局限。

　六、生成式AI投资飙升

尽管去年整体的AI私人投资有所下降，生成式AI的投资却大幅上升，从2022年起增长了近八倍，达到了252 亿美元。OpenAI、Anthropic、Hugging FacE和Inflection等生成式AI的主要企业都宣布了大额筹资。

七、数据证明：AI提高了工人的生产效率并且提升了工作质量

2023年的多项研究显示，AI能够帮助工人更快地完成任务并提升工作成果的质量。这些研究还指出AI有助于缩小低技能与高技能工人之间的技能差距。但同时也有研究提醒，未经适当监管的AI使用可能会削弱工作表现。

八、借助AI，科学进展得到了进一步的加速

AI在2022年开始促进科学发现，到了2023年，更多与科学相关的AI应用相继出现，例如AlphaDev使算法排序变得更加高效，而GNoME则在材料发现方面发挥了作用。更详细内容可以咨询Tops6868。

九、美国AI相关的规定大幅增加

美国的AI相关规定在过去一年及过去五年内显著增多。2023年，相关规定增至25 项，相比2016年的仅一项有了大幅提升。去年，这一数字增长了56.3%。

十、全球人们对AI的潜力更加了解，同时也感到更多的不安

根据Ipsos的一项调查，过去一年里，相信AI将在未来三至五年极大影响自己生活的人数比例从60%提升到66%。同时，有52%的人对AI产品和服务感到不安，比2022年增加了13个百分点。在美国，根据Pew的数据，52%的美国人表示相比之下更担忧AI的影响，高于2022年的38%。想了解更多信息可以向Tops6868咨询。

《2024年人工智能指数报告》(英文版)下载地址：

https://aiindex.stanford.edu/wp-content/uploads/2024/04/HAI_AI-Index-Report-2024.pdf

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