欢迎阅读第七版人工智能指数报告。 2024 年指数是我们迄今为止最全面的指数,恰逢人工智能对社会的影响力达到前所未有的重要时刻。今年,我们扩大了研究范围,更广泛地涵盖人工智能的技术进步、公众对该技术的看法以及围绕其发展的地缘政治动态等基本趋势。该版本包含比以往更多的原始数据,介绍了对人工智能培训成本的新估计、对负责任的人工智能前景的详细分析,以及专门讨论人工智能对科学和医学影响的全新章节。
AI 指数报告跟踪、整理、提炼和可视化与人工智能 (AI) 相关的数据。我们的使命是提供公正、经过严格审查、来源广泛的数据,以便政策制定者、研究人员、高管、记者和公众对复杂的人工智能领域有更全面、更细致的了解。
人工智能在多个基准上已经超越了人类的表现,包括图像分类、视觉推理和英语理解方面的一些基准。然而,它在竞赛级数学、视觉常识推理和规划等更复杂的任务上落后了。
2023年,工业界产生了51个值得注意的机器学习模型,而学术界仅贡献了15个。2023年,产学界合作产生了21个值得注意的模型,再创新高。
根据AI Index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 估计使用了价值 7800 万美元的计算来进行训练,而 Google 的 Gemini Ultra 的计算成本为 1.91 亿美元。
4.美国领先中国、欧盟和英国,成为顶级人工智能模型的主要来源。
2023 年,61 个著名人工智能模型源自美国机构,远远超过欧盟的 21 个和中国的 15 个。
人工智能指数的新研究表明,负责任的人工智能报告严重缺乏标准化。包括 OpenAI、Google 和 Anthropic 在内的领先开发人员主要根据不同的负责任的 AI 基准测试他们的模型。这种做法使得系统地比较顶级人工智能模型的风险和局限性的工作变得更加复杂。
尽管去年人工智能私人投资总额有所下降,但生成式人工智能的资金却大幅增长,比 2022 年增长了近八倍,达到 252 亿美元。生成式人工智能领域的主要参与者,包括 OpenAI、Anthropic、Hugging Face 和 Inflection,都报告称已进行了大量融资。
2023 年,多项研究评估了人工智能对劳动力的影响,表明人工智能使工人能够更快地完成任务并提高产出质量。这些研究还证明了人工智能有潜力弥合低技能工人和高技能工人之间的技能差距。还有其他研究警告说,在没有适当监督的情况下使用人工智能可能会导致性能下降。
2022年,人工智能开始推动科学发现。然而,到 2023 年,更重要的与科学相关的人工智能应用程序将会推出——从让算法排序更高效的 AlphaDev,到促进材料发现过程的 GNoME。
美国人工智能相关法规的数量在过去一年和过去五年中显着增加。 2023年,人工智能相关法规数量达到25个,而2016年仅有1个。仅去年一年,人工智能相关法规总数就增长了56.3%。
益普索(Ipsos)的一项调查显示,去年,认为人工智能将在未来三到五年内极大影响他们生活的人比例从 60% 上升到 66%。此外,52% 的人表示对人工智能产品和服务感到紧张,比 2022 年上升了 13 个百分点。在美国,皮尤研究中心的数据显示,52% 的美国人表示对人工智能感到更担心,而不是兴奋,这一比例高于 2022 年的 38%。
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