2023年4 月 3 日，斯坦福大學(xué)以人為本人工智能研究所（Stanford HAI）正式發(fā)布了《2023 年人工智能指數(shù)報(bào)告》（Artificial Intelligence Index Report 2023）。這是該機(jī)構(gòu)發(fā)布的第 6 份年度報(bào)告，分析了人工智能的影響和年度趨勢(shì)。本次報(bào)告長(zhǎng)達(dá)302頁(yè)，比 2022 年的報(bào)告多出近 60%。

新報(bào)告顯示了 2022 年 AI 行業(yè)的幾個(gè)主要趨勢(shì)：

2023 年的報(bào)告包含比以往任何時(shí)候都多的 AI Index 團(tuán)隊(duì)的原創(chuàng)數(shù)據(jù)與分析。今年的報(bào)告還包括了對(duì)基礎(chǔ)模型的新分析，包括地緣政治和訓(xùn)練成本、人工智能系統(tǒng)的環(huán)境影響、K-12 人工智能教育以及人工智能的輿論趨勢(shì)。報(bào)告還將其對(duì)全球人工智能立法的追蹤范圍從 2022 年的 25 個(gè)國(guó)家擴(kuò)大到 2023 年的 127 個(gè)。

通過(guò)10張圖觀察AI應(yīng)用的全局景象

1.大語(yǔ)言模式訓(xùn)練成本高昂

雖然大語(yǔ)言模型（如ChatGPT）的功能已顯著增強(qiáng)，但訓(xùn)練此類模型的成本也顯著增加。在所有機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)中，語(yǔ)言模型占用的計(jì)算資源最多。

圖1 各類大語(yǔ)言模型的訓(xùn)練成本

2.AI對(duì)于減碳既有危害也有幫助

雖然估算 AI 系統(tǒng)的碳排放量并不容易，但 AI Index 團(tuán)隊(duì)考慮了模型中的參數(shù)數(shù)量、數(shù)據(jù)中心的能源效率以及用于輸送電力的發(fā)電類型，給出了最佳的結(jié)果。根據(jù) Luccioni 等人的研究，2022 年，BLOOM 的訓(xùn)練所排放的碳比一個(gè)從紐約到舊金山的單程航空旅客多 25 倍。與此同時(shí)，像 BCOOLER 這樣的新強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型表明，人工智能系統(tǒng)可以用來(lái)優(yōu)化能源使用。

圖2 大語(yǔ)言模型的碳排放測(cè)算

3.AI產(chǎn)業(yè)的民營(yíng)資本投資首次下降，政府投資則持續(xù)增加

民營(yíng)資本對(duì)AI的投資十年來(lái)首次出現(xiàn)減少，從 2021 年下降約三分之一至 1896 億美元。AI Index 指導(dǎo)委員會(huì)聯(lián)合主任 Ray Perrault 表示：“2022 年民營(yíng)資本對(duì)初創(chuàng)企業(yè)的投資總體下降；?但是，其原因尚不清楚，我們目前還無(wú)法回答 AI 初創(chuàng)公司的投資縮水幅度是否大于或小于其他領(lǐng)域的問(wèn)題?！?/p>

人工智能研究的積極一面是，根據(jù)該報(bào)告，政府投資有所增加，至少在美國(guó)是這樣。人工智能指數(shù)報(bào)告顯示，美國(guó)非國(guó)防政府機(jī)構(gòu)在 2022 年為人工智能研發(fā)撥款 17 億美元，比 2021 年增長(zhǎng) 13.1%。美國(guó)國(guó)防部要求在 2023 財(cái)年撥款 11 億美元用于非機(jī)密人工智能特定研究，相比于2022年增長(zhǎng)了26.4% 。Perrault表示：這些數(shù)字來(lái)之不易。斯坦福大學(xué)AI Index 團(tuán)隊(duì)采用了幾種不同的測(cè)量方法，得出了大致相似的數(shù)字，但無(wú)法從世界各地收集可比數(shù)據(jù)。

Perrault 指出：這種增長(zhǎng)有幾個(gè)潛在來(lái)源。例如，美國(guó)有一個(gè)研究人工智能的國(guó)家安全委員會(huì)在 2021 年發(fā)布了報(bào)告，建議增加約 10 億美元的資金用于 AI 本身，另外 10 億美元用于高性能計(jì)算。這一報(bào)告提出的建議看起來(lái)這有點(diǎn)效果。過(guò)去人工智能是由少數(shù)機(jī)構(gòu)資助的，比如 DARPA、NSF 和一些國(guó)防部組織，但現(xiàn)在，鑒于人工智能被視為與更廣泛利益相關(guān)的問(wèn)題 ，就像生物學(xué)一樣，它正在資金投入的各個(gè)領(lǐng)域發(fā)生巨大的影響。

圖3?全球民營(yíng)資本在AI領(lǐng)域的投資金額

4.工業(yè)界比學(xué)術(shù)界招收了更多的AI專業(yè)博士畢業(yè)生

根據(jù) AI Index Report，截止到 2021年發(fā)布的最新數(shù)據(jù)，所有 AI 專業(yè)方向的博士畢業(yè)生中有 65.4% 進(jìn)入了工業(yè)界，而在學(xué)術(shù)界工作的這一比例為 28.2%。其他人是個(gè)體經(jīng)營(yíng)者、失業(yè)者或報(bào)告為“其他”。最初這三個(gè)領(lǐng)域的比例幾乎持平，這種分化自 2011 年以來(lái)一直在穩(wěn)步擴(kuò)大。此外，在美國(guó)有數(shù)據(jù)的每個(gè)部門(mén)中（農(nóng)業(yè)、林業(yè)、漁業(yè)和狩獵業(yè)除外），與人工智能相關(guān)的工作崗位的數(shù)量平均從 2021 年的 1.7% 增加到 2022 年的 1.9%。美國(guó)的雇主正越來(lái)越多地尋找具有人工智能相關(guān)技能的工人。

圖4?北美地區(qū)人工智能方向PhD畢業(yè)生的就業(yè)情況

5.學(xué)術(shù)界在大模型領(lǐng)域的貢獻(xiàn)日益落后于產(chǎn)業(yè)界

隨著博士數(shù)量在工業(yè)領(lǐng)域就業(yè)的增加，工業(yè)界在創(chuàng)造新的機(jī)器學(xué)習(xí)模型方面跑在學(xué)術(shù)界前面也就不足為奇了。直到 2014 年，大多數(shù)新的機(jī)器學(xué)習(xí)模型都來(lái)自學(xué)術(shù)界，但工業(yè)界已經(jīng)開(kāi)始迅速崛起。根據(jù) HAI 收集的數(shù)據(jù)，到 2022 年，工業(yè)界創(chuàng)造的機(jī)器學(xué)習(xí)模型有 32 個(gè)，而學(xué)術(shù)界只有 3 個(gè)。AI 指數(shù)報(bào)告指出，工業(yè)在獲取構(gòu)建最先進(jìn)的 AI 系統(tǒng)所必需的大量數(shù)據(jù)、計(jì)算機(jī)能力和資金方面也具有優(yōu)勢(shì)。

鑒于這種趨勢(shì)，Perrault 說(shuō)，“一個(gè)大問(wèn)題是大學(xué)將在多大程度上獲得資源來(lái)構(gòu)建自己的大型模型，而不是修補(bǔ)來(lái)自外部的模型?！?/p>

圖5?各部門(mén)的大語(yǔ)言模型創(chuàng)造數(shù)量

6.大語(yǔ)言模型不斷的推陳出新

AI Index Report指導(dǎo)委員會(huì)選擇了近年來(lái)大模型最重要的技術(shù)發(fā)展，并按時(shí)間順序呈現(xiàn)。Perrault 說(shuō)：這個(gè)“月度模型”對(duì)研究團(tuán)隊(duì)來(lái)說(shuō)是新的形式，正在增加自制的數(shù)據(jù)收集，而不是僅僅依賴于其他人發(fā)表的研究。目前，美國(guó)、中國(guó)、加拿大是大語(yǔ)言模型的出現(xiàn)涌現(xiàn)地。

圖6?新興大語(yǔ)言模型不斷涌現(xiàn)

7.濫用人工智能的事件正在逐步增加

AI Index Report使用來(lái)自 AIAAIC Repository的數(shù)據(jù)報(bào)告稱，有關(guān)濫用 AI 的事件數(shù)量正在激增。?該數(shù)據(jù)大約滯后一年，允許對(duì)報(bào)告進(jìn)行審查。當(dāng)然，該數(shù)據(jù)也包括了2022 年初的一些事件，例如烏克蘭總統(tǒng) 澤連斯基投降的深度偽造以及英特爾開(kāi)發(fā)了一個(gè)學(xué)生情緒監(jiān)控系統(tǒng)的消息。

圖7 人工智能風(fēng)險(xiǎn)事件數(shù)量統(tǒng)計(jì)

8.立法者越來(lái)越關(guān)注于人工智能治理

根據(jù)AI Index Report，與 AI 相關(guān)的法律在 127 個(gè)國(guó)家/地區(qū)通過(guò)的總數(shù)量正在激增。2016 年僅通過(guò)了一項(xiàng)AI法律，而 2022 年通過(guò)了 37 項(xiàng)。其中包括對(duì)拉脫維亞國(guó)家安全法的修正案，以限制對(duì)國(guó)家安全具有重要意義的組織，包括開(kāi)發(fā)AI產(chǎn)品的商業(yè)；包括一項(xiàng)西班牙法案，其要求公共行政部門(mén)使用的 AI 算法考慮偏見(jiàn)最小化標(biāo)準(zhǔn)。

圖8 人工智能立法數(shù)量統(tǒng)計(jì)

9.中國(guó)的民眾對(duì)于人工智能更加樂(lè)觀，美國(guó)、法國(guó)相對(duì)落后

根據(jù)全球研究公司 IPSOS 進(jìn)行的一項(xiàng)調(diào)查，78% 的中國(guó)受訪者認(rèn)為使用人工智能的產(chǎn)品和服務(wù)利大于弊。在美國(guó)，只有 35% 的人認(rèn)為人工智能利大于弊，法國(guó)則只有 31%受訪者認(rèn)為人工智能發(fā)展利大于弊。?此外，據(jù) IPSOS 報(bào)道，一般來(lái)說(shuō)，男性對(duì)人工智能的態(tài)度比女性更積極。

圖9?各國(guó)民眾關(guān)于人工智能發(fā)展利大于弊的支持率

10.?NLP專家同時(shí)關(guān)注到了AI的潛能和風(fēng)險(xiǎn)

根據(jù)AI Index Report，他們對(duì)自然語(yǔ)言處理（NLP）研究人員進(jìn)行了調(diào)查，以了解 AI 專家對(duì) AI 研究的看法。雖然近 90% 的人表示人工智能過(guò)去和未來(lái)的利大于弊，但他們并沒(méi)有忽視它的力量或風(fēng)險(xiǎn)。絕大多數(shù)人（73%）預(yù)計(jì)人工智能將很快導(dǎo)致革命性的社會(huì)變革，而36%的人認(rèn)為人工智能可能導(dǎo)致核級(jí)災(zāi)難。Perrault表示：“這是一個(gè)非常有趣的調(diào)查結(jié)果。因?yàn)檫@些人大多是技術(shù)領(lǐng)域的內(nèi)行專家。這個(gè)調(diào)查結(jié)果已經(jīng)過(guò)時(shí)一年了，考慮到大型語(yǔ)言模型正在發(fā)生新的變化，現(xiàn)在可能會(huì)有新的調(diào)查結(jié)果。”

圖10 NLP專家對(duì)人工智能應(yīng)用風(fēng)險(xiǎn)的態(tài)度統(tǒng)計(jì)

注明：AI Index 是 Stanford HAI 的一項(xiàng)獨(dú)立計(jì)劃。自 2017 年起，由斯坦福大學(xué)主導(dǎo)，來(lái)自 MIT、OpenAI、哈佛、麥肯錫等機(jī)構(gòu)的多位專家教授，組建了一個(gè)小組，每年發(fā)布 AI 指數(shù)年度報(bào)告，全面追蹤人工智能的最新發(fā)展?fàn)顟B(tài)和趨勢(shì)。

編輯：于騰凱

校對(duì)：楊學(xué)俊