李飛飛團隊重磅報告解讀AI十大趨勢：中國AI專利數全球第一，大模型訓練狂燒錢，醫學領域AI應用突出 | 大模界

每經記者 李孟林    每經編輯 何小桃 蘭素英    

“大模界”是每日經濟新聞推出一檔專注生成式AI與大模型技術的前沿科技報道欄目。

在這里，我們將聚焦生成式AI技術浪潮，展現從文字、圖像、音頻、視頻的大模型如何編織數字化世界。

在這里，我們將解碼、評測國內外各類大模型，探究它們如何成為變革各行各業的重要力量。

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《2024 年人工智能指數報告》 圖片來源：報告截圖

當地時間4月15日，斯坦福大學“以人為本”人工智能研究院（Human Centered Artificial Intelligence，簡稱HAI）發布了第七個年度AI Index報告，這是關于AI行業現狀的最全面的報告之一。

報告稱，今年的報告是迄今為止覆蓋面最廣的，恰逢AI對社會的影響力達到前所未有的重要時刻。從內容上看，報告長達300多頁，不僅追蹤了AI技術的進步情況、公眾感知度、AI訓練成本、倫理監管等常規話題，也加入了AI對科學和醫學領域影響的新章節。

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HAI成立于2019年，由著名AI科學家李飛飛與哲學教授約翰·埃切曼迪聯合擔任院長，致力于推動人工智能領域的跨學科合作。今年的AI Index報告同樣秉承這樣的精神，邀請來自于斯坦福大學多個學院的不同學科專家撰寫，并得到了谷歌、OpenAI等業界巨頭的支持，以及埃森哲、GitHub、麥肯錫等機構在研究和分析上的協助。

AI Index報告旨在用無偏見、嚴格篩選、廣泛采納的數據，為政、學、商和大眾提供全面且精細的AI趨勢解讀，已成為各國政策制定者、學院研究和新聞媒體參考的權威行業報告。

以下是《每日經濟新聞》記者梳理的十大關鍵信息：

１.開源大模型數量激增，但性能不及閉源

整個2023年共有149個基礎模型發布，是2022年發布數量的兩倍以上。在這些新發布的模型中，65.7%是開源的，相比之下，2022年僅為44.4%，2021年則為33.3%。然而，在10個AI基準測試中，閉源模型的性能優于開源，性能優越的中位數為24.2%。

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谷歌在2023年發布的基礎模型最多，達18個，其次是Meta（11個）、Microsoft（9個）、OpenAI（7個）。2023年發布基礎模型最多的學術機構是加州大學伯克利分校（3個）。

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2023年，企業界發布了51個重要的機器學習模型，而學術界僅貢獻了15個。此外，2023年產學研合作成果的模型數量也創下新高，達到21個。

2.AI模型訓練“燒錢”加劇

最先進的AI模型的訓練成本已達到前所未有的水平。例如，OpenAI的GPT-4訓練據估計耗費了價值7800萬美元的計算資源，而谷歌Gemini Ultra的訓練成本則高達1.91億美元。作為對比，2017年Transformer模型訓練成本約為900美元。2019年發布的RoBERTa Large訓練成本約為16萬美元。

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3.頂級模型數量美國領先，專利數量中國領跑

從區域競爭來看，美國在頂級AI模型方面領先于中國、歐盟和英國。2023年，來自美國機構的知名AI模型數量為61個，超過歐盟的21個和中國的15個。

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不過，在AI專利方面，中國處于領先位置。2022年，中國以61.1%的比例領跑全球AI專利來源地，遠超美國（20.9%）。對比2010年，當時美國在AI專利方面的占比高達54.1%。

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4.AI在復雜任務上的表現仍落后人類

在圖像分類、視覺推理和英語理解等方面，AI的表現已經優于人類。然而，在更復雜的任務上，例如競賽級別的數學、視覺常識推理和規劃，AI的表現仍然落后于人類。

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與此同時，在既有的基準測試（例如ImageNet、SQuAD 和 SuperGLUE）上，AI模型的性能已經趨于飽和。2023年出現了幾個具有挑戰性的新基準測試，包括用于編碼的SWE-bench、用于圖像生成的HEIM、用于通用推理的MMMU、用于道德推理的 MoCa、用于基于代理的行為的AgentBench以及用于檢測幻覺的HaluEval。

5.缺乏嚴格、標準化的AI責任評估方法

隨著深度偽造、版權糾紛、隱私安全等問題逐漸凸顯，報告顯示，當前嚴重缺乏嚴格且標準化的負責任AI評估方法。OpenAI、谷歌和 Anthropic等行業領袖使用不同的負責任AI基準測試來評估他們的模型，這種做法使人們難以系統地比較頂級AI模型的風險和局限性。

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報告新引入的“基礎模型透明度指數”顯示，AI開發企業缺乏透明度，尤其是在訓練數據和方法披露方面。這種開放性的缺乏阻礙了人們進一步了解AI系統的嚴密性和安全性。

6.生成式AI投資增長近8倍

盡管2023年整個AI領域的投資有所下降，但生成式AI領域的私人投資卻在激增，在2022年的基礎上幾乎增長了八倍，達到252億美元。OpenAI、Anthropic、Hugging Face和Inflection等領軍企業都宣布了大規模的融資輪次。

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從區域來看，美國作為AI私人投資的領導者，優勢地位進一步擴大。2023年，美國的AI投資達到672億美元，增長22.1%，歐盟和中國的AI投資處于下滑態勢。盡管全球AI投資連續第二年下降，但新成立的AI公司數量卻激增至1812家，比2022年增長了40.6%。

7.AI降本增效能力初顯

麥肯錫2023年的報告顯示，目前55%的受訪組織至少在一個業務部門或職能中使用了AI（包括生成式AI），高于2022年的50%和2017年的20%。42%的受訪組織報告實施AI后降低了成本，59%的受訪組織報告了收入增長。與2022年相比，報告成本降低的受訪組織比例增加了10個百分點。

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2023年，多項研究評估了AI對勞動力的影響，表明AI使員工能夠更快地完成任務并提高產出質量。這些研究還展示了AI彌合低技能和高技能工人之間技能差距的潛力。

8.AI推動科學進步，醫學尤為突出

2023年，多個重大的科學相關AI應用出現，包括提高算法排序效率的AlphaDev，促進材料發現過程的GNoME。

在醫學領域，2023年出現了多個重要的AI醫療系統，例如用于增強大流行預測的EVEscape，以及輔助AI驅動將基因突變分類的AlphaMissence。AI正越來越多地被用于推動醫學進步。AI系統在MedQA基準測試（評估人工智能臨床知識水平的關鍵測試）上的表現也取得了顯著進步，2023年表現最出色的模型GPT-4 Medprompt準確率達到了90.2%，比2022年的最高分高出 22.6個百分點。

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9.監管力度急劇增強

2023年有25項AI相關法規出臺，同比增長56.3%。美國和歐盟在AI政策方面取得里程碑式進展。歐盟就《人工智能法》條款達成一致，美國總統拜登簽署了一份關于AI的行政命令，這是當年美國最引人注目的AI政策舉措。

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全球立法程序中提及AI的次數幾乎翻了一番，從2022年的1247次增加到2023年的2175次。2023年有49個國家的立法程序中提到了AI，而且每個大洲至少有一個國家在2023年討論了AI。對AI的限制性立法已經成為全球趨勢。

10.公眾對AI的認知在提高，緊張感也在增加

一份來自益普索的調查顯示，2023年，認為AI將在未來三到五年內顯著影響其生活的人口比例從60%上升到66%。多倫多大學的一項國際調查顯示，63%的受訪者知道ChatGPT。在那些知道的人中，大約有一半的人每周至少使用ChatGPT一次。

對AI感到緊張的人數比例在增加。益普索的調查中，有52%的人對AI產品和服務感到緊張，比2022年增加了13個百分點。在美國，皮尤研究中心的數據表明，有52%的美國人表示對AI的擔憂比興奮更多，高于2022年的38%。

公眾對AI帶來的經濟影響不太樂觀。在益普索的調查中，37%的受訪者認為AI將改善他們的工作，34%的人認為AI將促進經濟，32%的人認為AI將促進就業市場。

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報告也報道了一些有趣的人口分布特點。比如，年輕人比老年人更相信AI對娛樂的豐富作用，高收入和教育程度高的人群對AI的正面潛力也更為樂觀。包括德國、荷蘭、澳大利亞、比利時、加拿大和美國等西方國家對AI產品和服務的正面評價最低，但這一現象在2023年有所好轉。

記者|李孟林

編輯|何小桃 蘭素英 蓋源源

校對|孫志成

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