近日，斯坦福大学以人为本人工智能研究所（Stanford HAI）发布了《2023 年人工智能指数报告》（Artificial Intelligence Index Report 2023）。这是该机构发布的第 6 份年度报告，分析了人工智能的影响和年度趋势。
AI Index 是 Stanford HAI 的一项独立计划。自 2017 年起，由斯坦福大学主导、来自 MIT、OpenAI、哈佛、麦肯锡等机构的多位专家教授共同组建了一个小组，每年发布 AI Index 年度报告，全面追踪人工智能的最新发展状态和趋势。
新报告显示了 2022 年 AI 行业的几个主要趋势：
  • AI 在许多基准测试中继续发布最先进的结果，但在几个方面的同比改进微乎其微。
  • 此外，达到基准饱和的速度也在增加。许多用于衡量 AI 进展的传统基准测试，如 ImageNet 和 SQuAD，似乎已不足。新的、更全面的基准测试套件，例如 BIG-bench 和 HELM 已经被发布，以挑战功能日益强大的 AI 系统。
  • DALL-E 2、Stable Diffusion 和 ChatGPT 等生成式 AI 模型已成为时代潮流的一部分。它们显示出令人印象深刻的能力，同时也引发了一系列道德问题。
  • 大型语言模型（LLMs）推动了最近的 AI 进展，它现在变得更大、更昂贵。
  • AI 正在帮助加速科学进步。Nvidia 使用 AI 强化学习代理来改进为 AI 系统提供动力的芯片设计。同样，谷歌最近使用其 LLMs 之一 PaLM 来建议改进同一模型的方法。
2023 年的报告包含比以往任何时候都多的 AI Index 团队的原创数据与分析。报告还将其对全球人工智能立法的追踪范围从 2022 年的 25 个国家扩大到 2023 年的 127 个。
工业界领先于学术界
2014 年之前，大多数重要的机器学习模型都是由学术界发布的。从那以后，工业界便开始接管了这场“比赛”。2022 年，工业界生产了 32 个重要的机器学习模型，而学术界只生产了 3 个。建立最先进的人工智能系统越来越需要大量的数据、计算和资金，与非营利组织和学术界相比，工业界本来就拥有更多的资源。
人工智能人才集中在产业中研究报告发现，AI博士等人才主要都进入了产业界，让AI产业发展已经自发形成了一个人才与技术应用的正循环。相比之下进入政府机构的数量仅为0.7％，在过去五年中相对不变。学术界也有较大的降幅。AI研究的一线正与产业一线统一。
传统基准性能饱和
人工智能从业者继续发布着最先进的结果，但与此同时，很多基准的改进是微不足道的。此外，达到基准饱和的速度正在增加。然而，新的、更全面的基准测试套件，如 BIG-bench 和 HELM 正在发布。
人工智能对环境有好有坏

新的研究表明，人工智能系统会对环境产生严重影响。根据 Luccioni 等人的研究，2022 年，BLOOM 的训练所排放的碳比一个从纽约到旧金山的单程航空旅客多 25 倍。尽管如此，像 BCOOLER 这样的新强化学习模型表明，人工智能系统可以用来优化能源使用。
滥用人工智能的事件数量正迅速上升
根据追踪人工智能道德滥用相关事件的 AIAAIC 数据库，自 2012 年以来，人工智能事件和争议的数量增加了 26 倍。这种增长既证明了对人工智能技术的更多使用，也证明了对滥用可能性的认识。
AI与人类社会的伦理问题研究成为热点FAccT会议从2021年到2022年收到的人工智能伦理相关论文数量增加了一倍，自2018年以来增加了10倍。
这表明人工智能伦理和相关工作在学术界的关注度越来越大
。其中一个趋势是，过去FAccT相关研究由学术界主导，但在过去的一年中，工业界的参与者在这个领域贡献了更多的工作。

所有美国工业部门对人工智能的需求都在增加
在美国有数据的每个部门中（农业、林业、渔业和狩猎业除外），与人工智能相关的工作岗位的数量平均从 2021 年的 1.7% 增加到 2022 年的 1.9%。美国的雇主正越来越多地寻找具有人工智能相关技能的工人。
AI技能需求增加，也带动新的岗位出现。研究发现，
各个领域招聘中对AI技能的要求逐渐增多，并且AI工作岗位的数量在2022年明显高于2021年
。IT信息部门占招聘的主导地位。在美国，软件工程比较集中的加利福尼亚州招聘最多，达到了14.21万个，其次是德克萨斯州（6.66万个）和纽约州（4.38万个）。

采用人工智能的公司成本下降收入增加
根据麦肯锡的年度研究调查结果，2022 年采用人工智能的公司相比于 2017 年增加了一倍多，在 50%-60% 之间趋于平稳。采用人工智能的组织报告说，实现了有意义的成本下降和收入增加。
企业投资有所减少，但在过去十年中增长了13倍企业在AI领域的投资（合并/收购、少数股权、私募和公开发行）从2021年的高点下降，但在过去十年中增长了13倍。2022年最大的投资事件是微软成功收购AI语音公司Nuance Communications，收购价达到197亿美元。

政策制定者对人工智能的兴趣正在上升
AI Index 对 127 个国家的立法记录的分析显示，包含 “人工智能” 的法案被通过成为法律的数量，从 2016 年的仅 1 个增长到 2022 年的 37 个。对 81 个国家的人工智能议会记录的分析同样表明，自 2016 年以来，全球立法程序中提及人工智能的次数增加了近 6.5 倍。
越来越多的国家开始对AI的监管去年，127个国家的立法机构通过了37项法律涉及人工智能技术，其中排名第一的美国通过了9项法律，其次是西班牙（5项）和菲律宾（4项）。具体法案包括菲律宾的一项AI教育改革，内容主要涉及应对人工智能在内的新技术引起的挑战；西班牙的法案侧重于AI算法中的非歧视和问责；美国则在建立AI培训计划。自2016年以来，各国通过了123项与AI相关的法案，其中大多数是近年来通过的。

中国人是对人工智能发展最积极的人群
在 2022 年 IPSOS 的调查中，78% 的中国受访者（在接受调查的国家中比例最高）同意这样的说法：使用人工智能的产品和服务的好处多于坏处。在中国受访者之后，来自沙特阿拉伯（76%）和印度（71%）的受访者认为人工智能产品“利大于弊”。只有 35% 的美国受访者（在被调查国家中比例最低）同意这一说法。
中国机器人安装量增加，成为最重视机器人的国家世界范围内，机器人安装量增加了31％，但没有哪个国家像中国一样重视机器人的整合。
2013年，中国超过日本成为安装工业机器人最多的国家，自那时以来，这个差距还在不断扩大。2021年，中国安装的这些机器人超过了全球其他地区的总和，如今中国机器人安装量占全球的51.8％以上。

越来越多的女性进入计算机科学领域
虽然AI在多年来一直是男性主导，但是越来越多的女性也开始进入计算机科学领域。最近的数据显示，女性在计算机科学学士学位中的比例正在增加，上升到了22.3％。尽管北美大学的教师仍然以男性为主，但女性的比例已经达到了30.2％的新高，比2015年增长了约8.5％。
去年11月诞生的ChatGPT，在今年2月份彻底出圈，不仅引爆了打工人的焦虑，也让各行业龙头认识到AI的出现一定会影响到未来的工作方式和商业模式。
因此，在人工智能已经成为现实的今天，如果想享受它带来的好处而非被其淘汰，公司，大学和个人必须开始思考如何充分开发自己最具价值的人类智力潜能，并与智能算法配合完成工作。
而这一在认识范畴的人类潜能，就是决定能否在未来获得成功的根源——想象力。
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