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[大语言模型] 李飞飞发布AI指数报告(上):十大行业趋势洞察,顶尖模型数量美国大幅领先

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发表于 2024-4-25 19:00:00 | 显示全部楼层 |阅读模式

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本帖最后由 不二如是 于 2024-4-26 16:03 编辑

李飞飞教授,她领导着斯坦福以人为本人工智能研究所,机构名字比较长,英文简称却很好记,就叫Stanford HAI。

该研究所发布了一份《2024年人工智能指数报告》,这份报告有500页。(末尾有原文件下载

里面非常多的数据和干货,我准备花两天时间给大家介绍下。

这份报告特意在前面说:

这是我们迄今为止最全面的报告,特别是在人工智能对社会的影响从未如此明显的重要时刻发布的。

这个报告虽然有500页之多,但是阅读体验非常好。

最前面是本次报告的十大洞察,每个章节还有“划重点”提醒,比我见过的大部分报告都易读很多。

以下是报告里发布的十大人工智能行业趋势。


第一,AI在某些任务上胜过人类,但并非全部。

042019.png

报告中列举了AI在图像分类、视觉推理和英语理解等方面,表现是超过人类的。

但是AI在高难度的数学竞赛、推理视觉常识和规划等复杂任务上还落后于人类。


第二,产业界继续主导人工智能前沿研究。

2023年,产业界产生了51个著名的机器学习模型,而学术界只贡献了15个。

另外,产学合作还产生了21个著名模型,创下了历史新高。

简单来说,就是很多公司在这波AI浪潮中,比纯学术机构的贡献更大。

毕竟现在的AI前沿研究,对算力、经费、人力和数据的要求都越来越高,对纯学术机构有非常大的现实挑战。


第三,前沿模型变得更加昂贵。

报告里拿两个模型举例子,OpenAI的GPT-4大约耗资7800万美元训练,更新一些的谷歌Gemini Ultra的预估成本为1.91亿美元。


第四,在顶尖模型的数量上,美国遥遥领先。

042019 (1).png

2023年,63个著名的AI模型源自美国机构,远远超过了欧盟的21个和中国的15个。

我认真看了下报告,里面还有个数据统计了基础模型的数量,这个数据更能显示出差距,因为基础模型一般被认为是前沿人工智能的基础。

美国以109个基础模型遥遥领先,中国有20个紧随其后,第三名是英国有8个。

从这个数据,也能看出来所谓的大模型厂商“百模大战”,有很多只是在开源模型上化了个妆,能被专业领域承认的只有20个基础模型。

除了基础模型数量,专利数也是一个观察的角度。

从2021年到2022年,全球AI专利授权数量增加了62.7%。

如果时间放得更长一些,自2010年以来,AI专利数量增加了31倍。

中国在专利方面奋力直追,2022年占据了全球专利申请的61.1%,大幅领先美国的20.9%。

只不过在总数方面,美国还占据着半壁江山。


第五,严重缺乏针对通用AI模型责任的评估。

报告显示,在AI责任方面,最大的隐患就是标准化的显著缺失。

目前领先的开发者,包括OpenAI、谷歌等机构,通常都是在自己的模型上测试不同的标准,这种做法很难放在一起,去比较不同大模型的风险和局限。

简单点儿说,就是不同的大模型有自己的道德标准,这就意味着在有些大模型上不能回答的问题,在其他产品上有可能被回答,缺少一个统一的评估标准。


第六,对生成式AI的投资大幅飙升。

报告中说全球对AI的总投资,在去年有所下降,因为报告统计的是所有AI领域,包括传统的决策式AI等等。

在我们广播站里经常介绍的AI,其实是其中的一个分类,叫作生成式AI,这部分的投资在大幅增加。

2022年以来,几乎翻了一倍,达到了25.2亿美元。

其中几个主要玩家,例如OpenAI、Anthropic、Hugging Face和Infection就筹了很多轮钱。

042019 (2).png
042019 (3).png


第七,数据显示AI使工人更高效,提高了工作质量。

2023年,全球进行了多项研究,都在评估AI对劳动力的影响。大部分都表明AI可以使工人更快地完成任务,并且提高了产出质量。

这些研究还显示了一个明显的趋势,就是AI有助于缩小工人之间的技能差距。


第八,由于AI的爆发,科学进一步加速。

在2022年,AI就已经开始推动科学发现。

2023年,更多的科学相关AI应用程序启动,从AlphaDev的算法排序更高效到GNoME,这些应用程序促进了材料发现的过程。


第九,美国的AI相关法规数量急剧增加。

2016年,美国仅有一项AI相关法规,但是在2023年,美国已经有25项AI相关的法规了。

去年一年,AI相关法规总数增长了56.3%。

看起来,这都是美国的数据,跟我们关系不大,但可以预见的是,随着AI在我们的工作和生活中融合,会产生很多我们预料不到的事情,相应的法律法规肯定会出台。


第十,全球人民对AI潜在影响的认识程度在增加,焦虑也在增加。

据调查机构报告,过去一年中,认为AI将在未来三到五年内显著影响自己生活的人,比例从60%增加到了66%,这就意味着有66%的人觉得自己接下来的生活会被AI改造。

当然,可能是往好的方面,也可能是往不好的方面。

另外有52%的人,对AI产品和服务表示焦虑,对比2022年,这个数据上升了13个百分点。

我个人认为这是因为随着AI的普及,很多产品进行了AI化改造,人们逐渐体验到AI的强大,这才会导致超过一半的人表示紧张。

还有一个有意思的角度,就是看看哪个国家的人觉得AI最让他们焦虑紧张。

在前十名的图表上没有中国,排名第一的是澳大利亚,有69%的人感到焦虑,其次是英国、加拿大、美国。

我第一眼看到图表时,觉得咱们中国人太棒了,奉行实用主义,不会对技术感到焦虑。

夸自己的理由我都想好几百字了,然后突然觉得不对劲,跑去翻了下更详细的数据来源。

果然跟我预料的一样,这个AI焦虑榜上没有我们的身影,是因为没有中国的数据。

042019 (4).png

这就是这份人工智能年度报告,开篇提起的十大洞察。

我把报告的下载链接,为你放在文稿里了,如果你感兴趣的话,可以下载下来看看,里面有不少数据和图表,可以帮助你做一些关于AI的分享报告。

更多细节咱们「下」见~
李飞飞发布AI指数报告(下):八大AI发展细节

在线阅读:https://aiindex.stanford.edu/wp- ... dex-Report-2024.pdf

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发表于 2024-4-25 19:49:42 | 显示全部楼层
DIYI
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发表于 2024-4-26 07:36:23 | 显示全部楼层
第一,AI在某些任务上胜过人类,但并非全部。
那么,AI还需要多久就可以在全部的任务上胜过人类?
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发表于 2024-4-26 11:10:44 | 显示全部楼层
让子弹飞
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 楼主| 发表于 2024-4-26 11:13:30 | 显示全部楼层

是的,让子弹飞
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 楼主| 发表于 2024-4-26 11:14:11 | 显示全部楼层
人造人 发表于 2024-4-26 07:36
第一,AI在某些任务上胜过人类,但并非全部。
那么,AI还需要多久就可以在全部的任务上胜过人类?

应该很快,或者根本不可能全部任务胜过人类
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