4月3日，斯坦福大學AI研究所Stanford HAI發布《2023年人工智能指數報告》（2023 AI Index Report），該機構在報告中分析了人工智能的影響和年度發展趨勢。

這是該機構發布的第6份年度報告，自2017年起，由Stanford HAI主導，來自 MIT、OpenAI、麥肯錫等機構的多位專家教授，組建了一個小組，每年發布AI指數年度報告，全面追蹤人工智能的最新發展狀態和趨勢。本篇報告將其對全球人工智能立法的追蹤范圍從2022年的25個國家擴大到 2023年的127個。

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報告指出，人工智能正在進入一個新的發展階段。在過去一年，從聊天機器人ChatGPT到圖像生成軟件Midjourney這樣的AI工具已經成為主流，關于如何部署這項技術以及如何平衡風險和機會的決定牢牢掌握在企業參與者手中。

以下是報告十大要點：

1. 工業界領先于學術界

2014年之前，學術界在開發先進的人工智能系統方面處于領先地位。從那以后，工業界便開始領先。2022年，工業界研發了32個重要的機器學習模型，而學術界只生產了3個。

由于建立先進的人工智能系統需要大量的數據、計算和資金等資源，這使得優勢向企業參與者轉移。

人工智能領域的許多專家擔心，企業界的激勵機制可能導致危險后果，公司為了超越對手，可能急于推出產品，把安全問題放在一邊。這是許多專家目前呼吁放緩甚至暫停人工智能發展的原因之一，包括馬斯克在內的人士上周簽署的公開信就是如此。

2. 傳統基準性能飽和

人工智能領域繼續發布著最先進的產品，但很多改進是微不足道的。此外，基準架構越來越趨于飽和。同時，新的、更全面的基準架構，如 BIG-bench 和 HELM 等正發布。

3. 人工智能對環境既有利也有害

新的研究表明，訓練人工智能系統會對環境產生嚴重影響。根據 Luccioni 等人的研究，BLOOM 2022 年訓練所排放的碳比一個乘客從紐約到舊金山的單程航行多25 倍，而OpenAI的GPT-3碳成本是BLOOM的20倍。

盡管如此，像BCOOLER這樣的新強化學習模型表明，人工智能系統可以用來優化能源使用。

4. 世界上最好的新科學家是AI模型？

人工智能模型開始迅速加速科學進步，在2022年被用來幫助氫融合，提高基質操作的效率來產生新的抗體。

5. 關于濫用人工智能的事件數量正在迅速上升

根據追蹤人工智能道德濫用相關事件的AIAAIC數據庫，自2012年以來，人工智能事件和爭議的數量增加了26倍。其中包括偽造烏克蘭總統澤連斯基投降的視頻，以及偽造特斯拉自動駕駛演示視頻。

這種增長既證明了對人工智能技術的使用增加，也證明其存在濫用的可能性。

6.幾乎所有美國工業部門對人工智能相關專業技能的需求都在增加

在美國每個使用數據的部門中（農業、林業、漁業和狩獵業除外），與人工智能相關的工作崗位的數量平均從2021年的1.7% 增加到2022年的1.9%。美國的雇主正越來越多地尋找掌握人工智能相關技能的工人。

7. 在過去 10 年中，人工智能的私人投資首次出現同比下降

2022年，全球人工智能私人投資為919億美元，自2021年以來下降了26.7%。與人工智能相關的融資事件總數以及新融資的人工智能公司數量也同樣減少。

不過，在過去10年中，人工智能投資一直在攀升，2022年人工智能的私人投資規模是2013年的18倍。

8. 采用人工智能的公司報告成本下降和收入增加

根據麥肯錫的年度研究調查結果，2022年采用人工智能的公司比例自2017年以來翻了一番多，此前多年來一直穩定在50%至60%之間。采用人工智能的組織報告了有意義的成本下降和收入增加。

9. 政策制定者對人工智能的興趣正在上升

AI Index對127個國家的立法記錄的分析顯示，包含 “人工智能” 的法案數量，從2016年的僅1個增長到2022年的37 個。

10. 中國人對AI技術的積極樂觀程度高居世界榜首

在2022年 IPSOS的調查中，78%的中國受訪者（在接受調查的國家中比例最高）同意“使用人工智能的產品和服務的好處多于壞處”的觀點。其次，沙特阿拉伯（76%）和印度（71%）的受訪者認為人工智能產品“利大于弊”。只有35%的美國受訪者（在被調查國家中比例最低）同意這一說法。

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