4月6日，周四晚8點(diǎn)，前哨科技特訓(xùn)營(yíng)將帶來(lái)【AI革命：顛覆與被顛覆】專題直播，王煜全和大家分享了AI技術(shù)變革下的大機(jī)會(huì)與大變化究竟是什么。

從產(chǎn)業(yè)趨勢(shì)、技術(shù)歷史的角度，為我們呈現(xiàn)了AI變革將如何改變各個(gè)行業(yè)。

最近，斯坦福人工智能研究所（HAI）發(fā)布了2023年AI指數(shù)報(bào)告，提供了AI領(lǐng)域當(dāng)前技術(shù)成就、政策趨勢(shì)、經(jīng)濟(jì)影響等多方面的最新情況。

今天我們將報(bào)告最重要的12個(gè)結(jié)論精簡(jiǎn)出來(lái)，分享給大家。如果你還想了解AI產(chǎn)業(yè)更前沿的變化，掌握AI的未來(lái)趨勢(shì)，歡迎點(diǎn)擊上方的圖片入口，加入前哨科技特訓(xùn)營(yíng)，全部交付您手中。

1.AI大模型不只是大這么簡(jiǎn)單

在2019年發(fā)布的GPT-2被認(rèn)為是第一個(gè)大型語(yǔ)言模型，擁有15億個(gè)參數(shù)，培訓(xùn)成本估計(jì)為5萬(wàn)美元。

三年后，PaLM推出，擁有5400億個(gè)參數(shù)，培訓(xùn)成本估計(jì)為800萬(wàn)美元。

各個(gè)領(lǐng)域的大型語(yǔ)言和多模態(tài)模型都變得越來(lái)越大和昂貴。這意味著人工智能系統(tǒng)的能力正在不斷提高，需要更困難的測(cè)試才能挑戰(zhàn)它們。

2.衡量AI能力需要新的標(biāo)準(zhǔn)

當(dāng)前的人工智能工具不斷滿足或打破傳統(tǒng)的AI測(cè)試基準(zhǔn)，表明人工智能系統(tǒng)在舊基準(zhǔn)上變得越來(lái)越有能力，并且需要更困難的測(cè)試才能完全挑戰(zhàn)它們。

由于這一趨勢(shì)，需要新的基準(zhǔn)來(lái)確保人工智能系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和可靠性。

3.AI大模型的能耗問(wèn)題受到關(guān)注

大模型的訓(xùn)練、使用都非常耗電，會(huì)產(chǎn)生大量的碳排放，這在歐美開始受到關(guān)注。

GPT-3被認(rèn)為是有據(jù)可查的能耗第一名，但即使是相對(duì)更高效的BLOOM模型，它的耗電量也達(dá)到433兆瓦時(shí)，足以為一個(gè)普通美國(guó)家庭供電41年。

4.AI引發(fā)的技術(shù)問(wèn)題不斷增加

根據(jù)AI、算法和自動(dòng)化事件和爭(zhēng)議數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，2021年報(bào)告的AI相關(guān)爭(zhēng)議問(wèn)題比2012年增加了26倍。

由于人工智能系統(tǒng)的使用增加以及各種違規(guī)使用方法日益受到關(guān)注，各種技術(shù)濫用的問(wèn)題逐漸暴露出來(lái)。其中包括使用deepfake、面部識(shí)別技術(shù)仿制別人形象等問(wèn)題最多。

5.AI與人類社會(huì)的倫理問(wèn)題研究成為熱點(diǎn)

FAccT會(huì)議從2021年到2022年收到的人工智能倫理相關(guān)論文數(shù)量增加了一倍，自2018年以來(lái)增加了10倍。

這表明人工智能倫理和相關(guān)工作在學(xué)術(shù)界的關(guān)注度越來(lái)越大。其中一個(gè)趨勢(shì)是，過(guò)去FAccT相關(guān)研究由學(xué)術(shù)界主導(dǎo)，但在過(guò)去的一年中，工業(yè)界的參與者在這個(gè)領(lǐng)域貢獻(xiàn)了更多的工作。

6.AI技能需求增加，帶動(dòng)新的崗位出現(xiàn)

研究發(fā)現(xiàn)，各個(gè)領(lǐng)域招聘中對(duì)AI技能的要求逐漸增多，并且AI工作崗位的數(shù)量在2022年明顯高于2021年。

IT信息部門占招聘的主導(dǎo)地位。在美國(guó)，軟件工程比較集中的加利福尼亞州招聘最多，達(dá)到了14.21萬(wàn)個(gè)，其次是德克薩斯州（6.66萬(wàn)個(gè)）和紐約州（4.38萬(wàn)個(gè)）。

7.企業(yè)投資有所減少，但在過(guò)去十年中增長(zhǎng)了13倍

企業(yè)在AI領(lǐng)域的投資（合并/收購(gòu)、少數(shù)股權(quán)、私募和公開發(fā)行）從2021年的高點(diǎn)下降，但在過(guò)去十年中增長(zhǎng)了13倍。

2022年最大的投資事件是微軟成功收購(gòu)AI語(yǔ)音公司Nuance Communications，收購(gòu)價(jià)達(dá)到197億美元。

8.中國(guó)機(jī)器人安裝量增加，成為最重視機(jī)器人的國(guó)家

世界范圍內(nèi)，機(jī)器人安裝量增加了31％，但沒(méi)有哪個(gè)國(guó)家像中國(guó)一樣重視機(jī)器人的整合。

2013年，中國(guó)超過(guò)日本成為安裝工業(yè)機(jī)器人最多的國(guó)家，自那時(shí)以來(lái)，這個(gè)差距還在不斷擴(kuò)大。

2021年，中國(guó)安裝的這些機(jī)器人超過(guò)了全球其他地區(qū)的總和，如今中國(guó)機(jī)器人安裝量占全球的51.8％以上。

9.人工智能人才集中在產(chǎn)業(yè)中

研究報(bào)告發(fā)現(xiàn)，AI博士等人才主要都進(jìn)入了產(chǎn)業(yè)界，讓AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展已經(jīng)自發(fā)形成了一個(gè)人才與技術(shù)應(yīng)用的正循環(huán)。

相比之下進(jìn)入政府機(jī)構(gòu)的數(shù)量?jī)H為0.7％，在過(guò)去五年中相對(duì)不變。學(xué)術(shù)界也有較大的降幅。

AI研究的一線正與產(chǎn)業(yè)一線統(tǒng)一。

10.越來(lái)越多的國(guó)家開始對(duì)AI的監(jiān)管

去年，127個(gè)國(guó)家的立法機(jī)構(gòu)通過(guò)了37項(xiàng)法律涉及人工智能技術(shù)，其中排名第一的美國(guó)通過(guò)了9項(xiàng)法律，其次是西班牙（5項(xiàng)）和菲律賓（4項(xiàng)）。

具體法案包括菲律賓的一項(xiàng)AI教育改革，內(nèi)容主要涉及應(yīng)對(duì)人工智能在內(nèi)的新技術(shù)引起的挑戰(zhàn)；西班牙的法案?jìng)?cè)重于AI算法中的非歧視和問(wèn)責(zé)；美國(guó)則在建立AI培訓(xùn)計(jì)劃。

自2016年以來(lái)，各國(guó)通過(guò)了123項(xiàng)與AI相關(guān)的法案，其中大多數(shù)是近年來(lái)通過(guò)的。

11.美國(guó)繼續(xù)將資金投入AI研究和開發(fā)

美國(guó)政府正在將資金轉(zhuǎn)向AI研究和開發(fā)。

2022財(cái)年，美國(guó)政府機(jī)構(gòu)為AI研究和開發(fā)分配了17億美元，比2021年增長(zhǎng)13％，比2018年增長(zhǎng)209％。同時(shí)，美國(guó)國(guó)防部在其非機(jī)密AI預(yù)算請(qǐng)求中提出了11億美元的預(yù)算，比2021年增長(zhǎng)26％。

12.越來(lái)越多的女性進(jìn)入計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域

雖然AI（以及更廣泛的STEM領(lǐng)域）在多年來(lái)一直是男性主導(dǎo)，但是越來(lái)越多的女性也開始進(jìn)入計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域。

最近的數(shù)據(jù)顯示，女性在計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)士學(xué)位中的比例正在增加，上升到了22.3％。

盡管北美大學(xué)的教師仍然以男性為主，但女性的比例已經(jīng)達(dá)到了30.2％的新高，比2015年增長(zhǎng)了約8.5％。

斯坦福的AI報(bào)告為我們呈現(xiàn)了AI產(chǎn)業(yè)的當(dāng)前格局，展示了各種新的趨勢(shì)，但要看懂AI產(chǎn)業(yè)的格局，還需要了解更廣泛的產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)律與經(jīng)驗(yàn)。