2023 年人工智能指数报告（斯坦福大学）

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，组建了一个小组，每年发布 AI 指数年度报告，全面追踪人工智能的最新发展状态和趋势。

十大要点

1. 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。

此前，来自麻省理工学院、弗吉尼亚理工大学的研究团队在权威科学期刊 Science 上发文，阐述了业界在“数据、算力与人才”方面的优势，并探讨了业界的这些优势可能带来的隐患，以及可行的对策。（点击查看详情）

2. 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。

3. 人工智能对环境既有帮助也有危害

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。

4. 世界上最好的新科学家...人工智能模型？

人工智能模型开始迅速加速科学进步，在 2022 年被用来帮助氢融合，提高基质操作的效率，并产生新的抗体。

5. 关于滥用人工智能的事件数量正在迅速上升

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。

6.几乎所有美国工业部门对人工智能相关专业技能的需求都在增加

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

7. 在过去 10 年中，人工智能的私人投资首次出现同比下降

2022 年，全球人工智能私人投资为 919 亿美元，自 2021 年以来下降了 26.7%。与人工智能相关的融资事件总数以及新融资的人工智能公司数量也同样减少。不过，在过去 10 年中，人工智能投资仍然大幅增加。在 2022 年，人工智能的私人投资金额是 2013 年的 18 倍。

8. 采用人工智能的公司有意义的成本下降和收入增加

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。

9. 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。

10. 中国公民是对人工智能产品和服务感受最积极的人群之一

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。

一个围绕AI极度兴奋与炒作的时代

最新报告专门用多个章节介绍了 AI 对社会的影响。尽管 LLMs 最近几个月才进入公众意识，但 AI 已经在多个领域产生影响。

2021 年，美国立法者提出的联邦 AI 相关法案中只有 2% 通过成为法律。去年，这个数字跃升至 10%。与此同时，在州一级，35% 的人工智能相关法案在 2022 年获得通过。

教育部门也感受到了机器学习的影响。根据 Stanford HAI 的研究，截至 2021 年，已有 11 个国家正式认可并实施了 K-12 人工智能课程。从 2010 年到 2021 年，美国大学专门从事 AI 的毕业生几乎翻了一番，达到 19.1%。

希伯来大学计算机科学与工程学院教授、AI 指数指导委员会成员 Katrina Ligett 说：“我们正处于一个围绕 AI 的极度兴奋甚至炒作的时代。”“这使得决策者和公众能够获得 AI 指数中包含的信息变得更加重要，这使我们能够根据事实展开更多辩论，并突出有关 AI 及其数据的领域无法获得覆盖面和影响。”