斯坦福AI指数报告：人工智能正在进入受企业控制时代
·多年来，学术界在开发最先进的AI**方面处于领先地位，但现在已被工业界牢牢接管。尖端人工智能研究需要大量资源，使其超出了学术界的能力范围。“到2022年，有32个重要的工业生产机器学习模型，而学术界只有3个。”
·我国在AI顶会**上表现世界第一，AI**发表量世界前十的机构中，我国占了9席，然而引用量总数却低于美国。
2023人工智能指数报告。
人工智能正在进入一个新的发展阶段。
在过去的一年里，从ChatGPT等聊天机器人到Midjourney等图像生成软件纷纷出现，大量人工智能工具已经成为主流。然而，对于如何部署这项技术，以及如何平衡风险和机会的决定权，却都已牢牢掌握在企业参与者手中。
当地时间4月3日，斯坦福大学的研究人员以及谷歌、Anthropic和Hugging Face等人工智能公司编制的“2023人工智能指数（AI Index）报告”发布。报告指出，多年来，学术界在开发最先进的AI**方面处于领先地位，但现在已被工业界牢牢接管。尖端人工智能研究需要大量资源，使其超出了学术界的能力范围。
从2002到2014年，大多数重要的模型都是由学术界发布。而到2022年，32个重要的机器学习模型都诞生在工业界，而学术界仅有3个。
“到2022年，有32个重要的工业生产机器学习模型，而学术界只有3个。”报告中写道，这主要是由于创建此类应用程序所需的数据、人员和计算能力方面的资源需求越来越大。
例如，在2019年，OpenAI创建了GPT-2（与当下为ChatGPT和微软必应聊天机器人提供动力的大模型为同一类工具），这是一种早期的大型语言模型（LLM）。GPT-2的训练成本约为5万美元，包含15亿个参数（一种**模型大小和相对复杂性的指标）。快进到2022年，谷歌创建了自己最先进的LLM，称为PaLM。训练成本估计为800万美元，包含5400亿个参数，使其比GPT-2大360倍，成本高160倍。
大型语言模型的资源需求越来越大。
AI开发对资源的需求增加，这使得原本的力量平衡坚定地向企业参与者倾斜。人工智能领域的许多专家担心，商业世界的激励措施也会导致危险的结果。因为企业会匆忙推出产品并忽视安全问题，以战胜竞争对手。就像特斯拉首席执行官埃隆·马斯克等人上周签署的***一样，这是目前许多专家呼吁放慢甚至暂停AI开发的原因之一。
实际上，随着越来越广泛地部署AI**，滥用事件确实大量增加。
该报告的作者指出，随着行业参与者将AI应用程序纳入主流，道德滥用事件的数量也有所增加。此类事件包括特斯拉自动驾驶软件的死亡事故；在企业**中使用音频深度伪造；创作未经同意的深度伪造**；以及许多因面部识别软件故障而导致的错误逮捕案件，这些案件往往受到种族偏见的影响。
随着人工智能工具的普及，错误和恶意用例数量的增加就不足为奇了。这并不意味着缺乏适当的保护措施。但确实有证据表明这之间存在联系，如微软和谷歌等公司一直在削减人工智能安全和道德团队。
不过，该报告同时指出，立法者和政策制定者对人工智能监管的兴趣正在上升。其对127个国家/地区立法记录的分析指出，包含“人工智能”一词的法案数量从2016年通过1项增加到2022年通过37项。在美国，州一级的审查也在增加，由2015年提出5个这样的法案增加到2022年提出60项与人工智能相关的法案。
除此之外，AI指数报告还包含其他一些亮点内容：
我国在AI顶会**上表现世界第一，AI**发表量世界前十的机构中（分别是：我国科学院、清华大学、我国科学院大学、上海交通大学、浙江大学、哈尔滨工业大学、北京航空航天大学、电子科技大学、北京大学、以及麻省理工学院），我国占了9席，然而引用量总数却低于美国。
AI**发表量世界前十的机构。
做出重要AI**背后研究者的国籍分布：美国有最多的研究者285人，是英国的2倍多，是我国的近6倍。
人工智能领域的私人投资十年来首次下降。多年来，全球对人工智能的私人投资一直在攀升，但2022年的919亿美元比2021年下降了26.7%。
训练大型AI模型会产生环境成本。2022年的**《Estimating the Carbon Footprint of BLOOM, a 176B Parameter Language Model》估计，训练一个名为BLOOM的大型AI语言模型的碳排放量，相当于一名乘客从纽约往返旧金山产生的碳排放量的25倍。相比之下，OpenAI的GPT-3的碳成本估计是BLOOM的20倍。
一些选定机器学习模型的碳排放。
人工智能可能有助于减少排放。2022年，谷歌子公司DeepMind创建了一个名为BCOOLER的人工智能**。通过优化**程序的方式，在该公司数据中心为期3个月的实验中，该**的能耗降低了12.7%（目前尚不清楚谷歌是否曾更广泛地采用过该**）。
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