本報(bào)記者 曲忠芳 北京報(bào)道
北京時(shí)間4月16日，美國斯坦福大學(xué)“以人為本人工智能研究院”（英文簡(jiǎn)稱為Stanford HAI）發(fā)布了《2024年人工智能指數(shù)報(bào)告》（Artificial Intelligence Index Report 2024）。斯坦福大學(xué)HAI官方介紹：“這是我們迄今為止最全面的報(bào)告，而且是在AI對(duì)社會(huì)的影響如此明顯的重要時(shí)刻發(fā)布的。”
《中國經(jīng)營報(bào)》記者了解到，斯坦福HAI由AI領(lǐng)域著名專家、同時(shí)也是華裔女科學(xué)家李飛飛擔(dān)任院長，這是該機(jī)構(gòu)發(fā)布的第七份AI指數(shù)研究報(bào)告。與往年不同，斯坦福HAI今年擴(kuò)大了研究范圍，更廣泛地涵蓋了人工智能的技術(shù)進(jìn)步、公眾對(duì)該技術(shù)的看法等基本趨勢(shì)。
前沿模型訓(xùn)練成本陡增
《2024年人工智能指數(shù)報(bào)告》對(duì)2023年人工智能行業(yè)的發(fā)展總結(jié)了主要趨勢(shì)，尤其提到AI模型訓(xùn)練的成本持續(xù)攀升。該報(bào)告顯示，OpenAI的GPT-4等前沿模型系統(tǒng)的訓(xùn)練成本預(yù)估在7800萬美元，而谷歌的Gemini Ultra的計(jì)算成本花費(fèi)預(yù)估為1.91億美元。相比之下，2017年最初發(fā)布的Transformer模型、2019年推出的ROBERTa Large模型的訓(xùn)練成本分別為900美元、16萬美元。毫無疑問，計(jì)算訓(xùn)練成本的陡增，意味著大語言模型在商業(yè)化方面存在阻礙。與此同時(shí)，AI 技術(shù)的進(jìn)展和創(chuàng)新需要大量的資金支持，而且隨著模型復(fù)雜性的增加，這些成本可能會(huì)進(jìn)一步上升。高昂的訓(xùn)練成本也可能對(duì)小公司和研究機(jī)構(gòu)構(gòu)成進(jìn)入壁壘，因?yàn)樗鼈兛赡軣o法承擔(dān)如此巨大的開支。因資源可能會(huì)越來越集中在財(cái)務(wù)更為雄厚的組織手中，由此或?qū)?duì)未來AI技術(shù)的發(fā)展和多樣性產(chǎn)生影響。
從投資動(dòng)向來看，2023年全年里，全球范圍內(nèi)盡管AI領(lǐng)域投資整體在下降，但對(duì)生成式AI的投資卻呈現(xiàn)激增態(tài)勢(shì)，總體規(guī)模達(dá)到252億美元，相比2022年的約30億美元增長了近8倍。生成式人工智能領(lǐng)域的明星公司，如OpenAI、Anthropic、Hugging Face等都在2023年獲得了至少一輪頗為可觀的融資，公司估值水漲船高。
斯坦福HAI人工智能指數(shù)聯(lián)合主任 Ray Perrault在公開信中指出，2023年全球發(fā)布的大型語言模型數(shù)量比上一年翻了一番，其中2/3的模型是開源的，但性能最高的模型來自擁有封閉系統(tǒng)的行業(yè)參與者。
今年的AI Index報(bào)告稱，2023年全球發(fā)布的新大型語言模型數(shù)量比上一年翻了一番。2023年全年產(chǎn)業(yè)界產(chǎn)生了51個(gè)著名的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，學(xué)術(shù)界貢獻(xiàn)15個(gè)，產(chǎn)學(xué)合作還產(chǎn)生了21個(gè)著名模型，創(chuàng)下歷史新高。此外，108個(gè)新發(fā)布的基礎(chǔ)模型來自工業(yè)界，28個(gè)來自學(xué)術(shù)界。值得注意的是，這些大模型中有2/3是開源的，但性能最高的模型來自擁有封閉系統(tǒng)的行業(yè)參與者。
中國仍然是美國最大的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手
關(guān)于中國與美國人工智能發(fā)展的對(duì)比，《202年人工智能指數(shù)報(bào)告》提供了相關(guān)數(shù)據(jù)參考。2023年，61個(gè)著名的AI模型來源于美國的機(jī)構(gòu)，歐盟、中國的這一數(shù)量則分別為21個(gè)、15個(gè)。美國是頂級(jí)人工智能模型的主要來源國的同時(shí)， 也仍然是AI投資的首選之地。2023年，美國在人工智能領(lǐng)域的私人投資總額為672億美元，是中國的近9倍。
“中國依然是美國最大的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。”報(bào)告顯示，在工業(yè)機(jī)器人安裝數(shù)量方面，中國自2013年超過日本成為工業(yè)機(jī)器人的最大安裝國以來，已經(jīng)顯著擴(kuò)大了與其他競(jìng)爭(zhēng)國家的差距。到2022年，中國的工業(yè)機(jī)器人安裝量已占全球總量的52.4%，相比之下，2013年時(shí)這一比例數(shù)字為20.8%。另從人工智能專利數(shù)量來看，自2010年以來，全球范圍內(nèi)AI專利數(shù)量已增長了31倍，其中從2021年到2022年，全球AI專利數(shù)量大幅增長62.7%。需要指出的是，世界上61%的人工智能專利來源于中國。
對(duì)于全社會(huì)最為關(guān)注的人機(jī)關(guān)系問題，《2024年人工智能指數(shù)報(bào)告》顯示，人工智能已在多項(xiàng)基準(zhǔn)測(cè)試中勝過了人類，包括圖像分類、視覺推理、英語理解等方面，但這種超越并非體現(xiàn)在所有任務(wù)中，如在競(jìng)賽級(jí)數(shù)學(xué)、視覺常識(shí)推理和規(guī)劃等更復(fù)雜的任務(wù)上依然落后于人類。最新研究顯示，負(fù)責(zé)任的人工智能嚴(yán)重缺乏標(biāo)準(zhǔn)化。包括OpenAI、谷歌和Anthropic在內(nèi)的領(lǐng)先開發(fā)商主要根據(jù)不同的負(fù)責(zé)任人工智能基準(zhǔn)測(cè)試它們的模型。這種做法使系統(tǒng)地比較頂級(jí)人工智能模型的風(fēng)險(xiǎn)和局限性的工作變得更加復(fù)雜。
市場(chǎng)研究公司Ipsos的一項(xiàng)調(diào)查顯示，在過去一年中，持“人工智能將在未來35 年內(nèi)極大地影響自己的生活”觀點(diǎn)的人所占比例從60%上升到 66%。此外，52%的人對(duì)人工智能產(chǎn)品和服務(wù)表示焦慮，比2022年上升了13個(gè)百分點(diǎn)。在美國，來自皮尤研究中心（Pew）的數(shù)據(jù)顯示，52%的美國人表示對(duì)人工智能的擔(dān)憂多于興奮，這一比例比2022年的38%有所上升。
Ray Perrault認(rèn)為，人工智能面臨兩個(gè)相互關(guān)聯(lián)的未來。第一是技術(shù)不斷改進(jìn)，應(yīng)用日益廣泛，對(duì)生產(chǎn)力和就業(yè)產(chǎn)生重大影響，人工智能的用途有好有壞。第二是人工智能的應(yīng)用受到技術(shù)局限的制約。無論是哪一種，各國的監(jiān)管部門都越來越關(guān)注，推進(jìn)相關(guān)的法律法規(guī)建設(shè)。《2024年人工智能指數(shù)報(bào)告》統(tǒng)計(jì)，2023年，全球立法程序中有2175次提及人工智能，幾乎是上一年的2倍。美國人工智能相關(guān)法規(guī)的數(shù)量在過去一年大幅增加。2023 年，與人工智能相關(guān)的法規(guī)有25項(xiàng)，而2016年只有1項(xiàng)。僅去年一年，人工智能相關(guān)法規(guī)的總數(shù)就增長了56.3%。其中一些法規(guī)包括生成式人工智能材料的版權(quán)指南和網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)管理框架。
（編輯：吳清 校對(duì)：顏京寧）
