美国斯坦福大学人工智能研究所（Human-centered Artificial Intelligence Institute，简称HAI）发布了2023年度人工智能指数报告（Artificial Intelligence Index Report 2023, 以下简称“AI指数报告”）。最新报告指出，在全球部署和保障人工智能（AI）方面，行业参与者相较于学术界和政府机构越来越占主导地位。
AI指数报告于2017年首发，通过追踪、整理、提炼和可视化与AI相关的数据，为决策者提供有价值、有意义、更全面的行动依据，从而使其在以人类为本的前提下，采取负责任和合乎道德的方式推动人工智能发展。除2020年受疫情影响暂停外，目前最新报告为第六版。这份超过350页的报告涵盖八章内容，包括研发、技术性能、技术性AI伦理、经济、教育、政策与治理、多样性以及公众舆论。其中，公众舆论为全新增加的章节。本次报告强调了十个重点趋势。重点趋势一：产业发展步伐超前于学术界报告在第一章“研发”部分指出，在2014年之前，最重要的人工智能学习模型都是由学术界发布的。从那以后，产业发展开始急起直追。在2022年，产业界发布有32个重要的机器学习模型，学术界只有3个。这一趋势事实上也反映了当前人工智能的发展进程——构建最先进的人工智能系统越来越多地需要大量数据、运算能力和资金，而与非营利组织和学术界相比，行业参与者在这方面资源上拥有与生俱来的优势。
以大型语言模型为例，报告指出这类研发变得更庞大且更昂贵。GPT-2由OpenAI发布于2019年2月，被业界公认为第一个大型语言模型，有15亿个参数量和预计5万美元的训练成本。三年后，作为2022年其中一个“旗舰级“大型语言模型，由谷歌发布的PaLM则有着5400亿个参数量，训练成本更估计接近8百万美元。
此外，报告指出美国和中国在人工智能领域的跨国合作方面最为活跃，但合作进程有所放缓。而在人工智能研究方面，相关期刊出版物自2010年以来已翻了一番，其中模式识别（pattern recognition）、机器学习（machine learning）和计算机视觉（computer vision）仍为主要研究主题。
重点趋势二、三及四：传统基准上的性能饱和；AI对环境既有帮助也有损害；世界上最好的新兴科学家可能是AI这三点趋势源于报告的第二章“技术性能”。报告表示，尽管AI系统持续在更新迭代，但在许多基准上的同比改进可谓微不足道。而且，达到基准饱和的速度也在增加。不过，新的、更全面的基准测试套件例如BIG-bench和HELM也随之被发布，以应对功能日益强大的AI系统。整体而言，基于2022年来说，AI系统变得更加灵活，越来越有能力处理多个任务，但同时，有能力的语言模型虽然其生成能力日益提升，却在推理方面——复杂的规划任务中依然显得吃力。
值得注意的还有人工智能对环境影响的两面性。报告引用新的研究结果指出，一方面，人工智能系统可能会对环境产生严重影响，因为其运行过程产生大量碳排放；但另一方面，人工智能系统的利用又有助于能源优化使用。
不仅在环境方面，人工智能的发展也在加速推动科学进步。去年，人工智能就被用于辅助氢聚变，提高矩阵运算效率，并产生新的抗体。此外，人工智能也正在推动创造更好的人工智能——基于自我完善的人工智能学习，将加速人工智能的进步。
重点趋势五：滥用人工智能的事件正在迅速增加这也是第三章“技术性AI伦理”的重点总结之一。根据追踪AI伦理滥用相关事件的AIAAIC数据库，自2012年以来，人工智能冲突和争议的数量增长了26倍。其中，2022年发生的一些值得注意的事件包括乌克兰总统投降的深度伪造视频，以及美国监狱对囚犯使用电话监控技术。这种增长既证明了人工智能技术的广泛使用，还反映了滥用可能性也在提高。
随着人工智能的急速发展，人工智能伦理的话题持续受到关注。尤其是从去年开始，生成式AI的更广泛出现与应用，也带来了更大的伦理挑战。例如，“文本-图像”生成器通常会根据性别维度产生偏差，而像ChatGPT这样的聊天机器人亦可能会被用于以欺骗为目的的工具。
此外，最新报告还强调，通过使用指令调整训练模型后，在一定程度能缓解人工智能在偏见和有毒性方面的问题；但对语言模型的广泛分析表明，人工智能的性能和公平性之间存在明显的相关性，但公平性和偏见可能是不一致的，某些公平性基准表现更好的语言模型有时却存在更严重的性别偏见。
重点趋势六、七及八：对与AI相关的专业技能的需求在增加；对AI的私人投资在过去十年内首次出现下降；采用人工智能的公司相对而言更有行业领先优势本次AI指数报告的第四章聚焦基于人工智能的相关经济问题。报告发现，近年来，在大多数国家中，需要AI相关技能的职位招聘数量整体持续呈上升趋势。其中，在美国，几乎所有工业部门（除农业、林业、渔业及狩猎业外）对人工智能相关专业技能的需求都在增加。
在人工智能相关的投资方面，2022年全球人工智能私人投资为919亿美元，与2021年同比下降了26.7%，这是过去十年内首次出现的下降。与此同时，与人工智能相关的融资事件总数以及获新融资的人工智能公司数量也在去年有所减少。尽管如此，2022年人工智能领域的私人投资仍是2013年的18倍。
在2022年，美国仍然在人工智能投资方面领先，其民间投资总额为474亿美元，约为第二高国家中国（134亿美元）的3.5倍。同样地，在新投资的人工智能公司总数方面，美国也继续领先，是欧盟和英国总和的1.9倍，中国的3.4倍。此外，投资最多的三个人工智能重点领域是医疗保健（61亿美元），数据管理、处理和云计算（59亿美元）以及金融科技（55亿美元），但这些领域的投资总额均低于2021年。
在企业管理方面，全球范围内，企业正在以多方面的方式部署人工智能。而且报告发现，虽然采用人工智能的公司比例已经趋于平稳，但采用人工智能的公司更具备行业领先优势。其中，根据麦肯锡咨询公司一项年度调研，采用人工智能的企业表示实现了有意义的成本降低和收入增加。
重点趋势九：政策制定者对人工智能的兴趣正在上升在第六章“政策与治理”中，报告对127个国家的立法记录进行分析并显示，包含“人工智能”的法案从2016年的1件增加到2022年的37件。对81个国家关于人工智能的议会记录的分析同样表明，自2016年以来，人工智能在全球立法程序中被提及的次数增加了近6.5倍。
报告还发现，政策定制者们从广泛的角度考虑人工智能问题。例如，在2022年，英国立法者讨论了由AI主导自动化的风险；日本方面则强调了人权保障问题；而赞比亚探讨用AI进行天气预报的可能性。与此同时，法律界也正在意识到人工智能的重要性，与人工智能相关的法律案件数量也大幅上升，涉及民事、知识产权和合同法等问题。
重点趋势十：中国人是对人工智能产品和服务持以最积极态度的人群之一，美国人则不然第八章“公众舆论”是本次AI指数报告的新增章节。报告综合多项权威民意调查结果发现，公众对人工智能的看法基于不同国家和人口群体而有所不同。在全球市场研究集团益普索（IPSOS）2022年的一项民意调查中，针对如何看待人工智能产品和服务，中国受访者（78%）的态度最为乐观，认为人工智能产品和服务“利大于弊”，其次是沙特阿拉伯（76%）、印度（71%）；但仅35%的美国受访者持有相同态度。而基于性别维度，男性要比女性更相信人工智能产品和服务“利大于弊”。
此外，对人工智能持以乐观或担忧态度的原因也不同。基于一项美国样本调查，那些积极看待人工智能的人群主要认为“AI能让生活和社会变得更美好”和“节省时间和提高效率”；相反，那些感到担忧的人更担心人工智能的普及导致“人类会失去工作”“监控、黑客攻击和数字隐私”以及“缺乏人际交往”等问题。
