斯坦福报告：人工智能在多领域超越人类，成本却持续飙升

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人工智能进展报告 2024：关键发现与趋势

根据斯坦福大学人本中心人工智能研究所发布的《人工智能指数2024》报告，2023年人工智能（AI）取得了显著进展，特别是在技术基准、研究产出和商业投资方面。然而，关于AI的风险和社会影响，也存在显著的局限性和日益关注的问题。

该报告深入分析了全球AI的发展进程，发现AI系统在图像分类、视觉推理和英语理解等基准测试中已经超越了人类。然而，在复杂领域如高级数学、常识推理和战略规划方面，AI仍表现不足。

AI研究激增与成本上升

报告指出，2023年AI研发活动显著增加，主要受到私营部门的推动。企业发布了51个重要的机器学习（ML）模型，而学术机构仅发布了15个。业界与学术界的合作还贡献了额外21个高知名度的模型。

同时，训练复杂AI系统的成本急剧上升。例如，OpenAI的GPT-4语言模型消耗了大约7800万美元的计算资源，而谷歌的Gemini Ultra模型的估计成本高达1.91亿美元。作者指出：“先进AI模型的训练成本已达到前所未有的水平。”

AI生产的地域主导地位

美国在AI模型开发方面依然处于领先地位，2023年共生产了61个显著系统。中国和欧盟分别紧随其后，推出了15个和21个模型。

投资趋势显示出复杂的局面。尽管整体私人AI投资已连续两年下降，但能够生成文本、图像和其他媒体的生成AI的资金却猛增了近八倍，达到252亿美元。OpenAI、Anthropic和Stability AI等知名公司吸引了大量资金。

报告指出：“尽管整体AI投资有所下降，生成AI领域却实现了显著增长。”

需要标准化的AI测试

人工智能的快速发展引发了关于缺乏系统责任、安全性和可靠性标准测试的担忧。OpenAI和谷歌等主要开发者经常根据不同的基准来评估其模型，增加了跨模型比较的复杂性。

AI指数分析警告：“缺乏对大型语言模型（LLM）责任的稳健和标准化评估， complicates efforts to systematically assess the risks and limitations of leading AI models。”

新兴风险与公众关切

报告指出的新兴风险包括政治深度伪造技术的传播，这些伪造物“易于生成且难以检测”。此外，报告揭示了语言模型中的脆弱性，可能导致有害后果。

公众情绪反映了对AI的日益焦虑。期望AI在未来3-5年内产生“重大”影响的人数比例全球上升至66%。超过一半的受访者对AI产品和服务表示不安。

在美国，关于AI日益增长角色的担忧显著增加；2021年感到对AI的忧虑多于兴奋的美国人比例从37%上升至2023年的52%，而那些感到更兴奋的人数则下降至36%。

报告总结道：“公众对AI潜在影响的认识正在增强，伴随而来的是焦虑情绪加剧。”随着AI技术的不断演进，AI指数旨在提供客观洞察，帮助政策制定者、商业领袖和公众应对未来的复杂性和机遇。

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