斯坦福大学人工智能指数报告十个要点概述

从 22 年 ChatGPT 问世并迅速成为人们电脑桌面的最常用工具之一后，AI 展现了惊人的发展趋势，大量的生成式 AI 和大型语言模型（LLM）改变了各行各业的发展，并逐渐对生活的许多方面产生影响。

据斯坦福大学发布的第七版年度人工智能指数报告中显示，人工智能在多项基准任务上的表现优于人类，它有助于帮助人类提高工作效率，更高质量的完成工作。该报告涵盖了人工智能近年来的技术发展情况，公众对人工智能技术的看法以及各国在人工智能领域的合作与竞争等。

以下是第七版人工智能指数报告的十个要点：

一、人工智能在多项任务上的表现优于人类

截至 2023 年，人工智能在一些基准测试中的表现已经优于人类，比如图像分类、视觉推理和英语理解方面。但在其他很多方面，AI 并不具备超越人类理解能力的水平，比如视觉推理并规划相关，竞赛级别的数学难题等。

二、工业界引领 AI 发展

2014 年以前，学术界在发布机器学习模型上占了主导地位，但现在情况有了很大的改变。到 2023年为止，工业界一共创造了 51 个机器学习模型，而学术界只有 15 个。在 2023 年这一年，工业界与学术界合作创造的机器学习模型数量为 21 个，创下了新高。

形成工业界在 AI 领域发展领先的原因是什么呢？创造顶尖的 AI 模型需要大量的数据训练，计算能力和强有力的资金支持，而这些是学术界较难获得的。

三、尖端 AI 模型成本昂贵

如前所述，LLMs 的跑步或训练费用并不便宜。根据AI Index测算，顶尖 AI 模型的训练成本大幅增加。例如，OpenAI 的 GPT-4 培训成本估计为 7800 万美元，而 Google 的 Gemini Ultra 成本为 1.91 亿美元。

就像上文所说的，尖端的大型语言模型的训练和运行成本都是非常高的。根据斯坦福大学发布的这份报告来说，尖端 AI 的训练成本比起之前显著提高。举两个例子，OpenAI 推出的 GPT-4 训练成本估计为 7800 万美元，Google 的 Gemini Ultra 训练成本为 1.91 亿美元，但在 2017 年，Transformer 模型是被认为引入了几乎所有现代大型语言模型架构，它的运行成本仅需 900 美元。

四、美国是顶尖 AI 模型的主要来源国

为了了解各个国家在人工智能领域的地位与影响力，人工智能指数研究团队分析了著名 AI 模型的原产国。结果显示，到 2023 年为止，美国共创造了 61 款著名的 AI 模型，欧盟是 21 款，而中国仅 15 款，美国的创造的 AI 模型比之其他国家可以说是遥遥领先。

五、AI 领域缺乏标准化的基准测试

统一的基准测试报告标准目前尚未在 AI 领域形成。据 AI 指数的研究报告显示，在 AI 报告方面明显存在标准化不足的现象。包括 OpenAI、Google 和 Anthropic 在内的人工智能领域领先者也是根据不同的负责任的 AI 基准测来试他们的模型，每个基准测试都有其独特的特点，没能形成一个标准回使问题变得复杂，标准化基准测试对于提高人工智能功能的透明度至关重要。

六、生成式 AI 投资极多

虽然 2023 年用于人工智能领域发展的私人投资有所减少，但生成式人工智能资金却大幅增加。该领域在 23 年吸引了 252 亿资金的支持，几乎是 22 年的 9 倍，21 年的 30 倍，23 年生成式人工智能占所有人工智能相关私人投资的四分之一以上。

七、AI 有利于更高效高质量的工作

如果脱离了相关的监管机制，使用人工智能可能会导致个人办公效率的下降。但据相关研究报告来看，人工智能本身有助于提高劳动效率的，它能够帮助工作者更快更好的完成工作内容，人工智能也有利于帮助低技能和高技能工作者之间缩小技能差距。

八、AI 可以促进科学进步发展

据人工智能指数报告显示，22 年开始人工智能就开始推动科学研究了，到了 23 年科学相关的AI应用有了·质的提升，举两个例子，Synbot ——一个由人工智能驱动的机器人化学家，可以用于合成有机分子；GNoME ——一个用于发现稳定晶体的应用程序，适用于机器人技术和半导体制造等领域。

九、美国 AI 法规不断完善

2016年，美国仅有一项人工智能相关法规，但就 23 年一年，美国就颁布了 25 项人工智能相关法规，使法规数量增加了 56.3%。

欧盟在 2021 年通过了 46 项人工智能相关法规，后续发布速度渐缓，由 2022 年的 22 项增加到了 2023 年的 32 项。

十、人类担忧 AI 发展

据一系列报道显示，人们对于人工智能的迅速发展担忧情绪也在增加：在过去一年内，认为人工智能会在未来三五年内极大影响生活的比例从 60%上升到了66%；人工智能服务带来的不安情绪与 22 年相比增加了 13%；对人工智能发展担忧多于兴奋的人群比例也从 22 年的 38%上升到了52%。

为了缓解人工智能发展引起的担忧，世界经济论坛成立了人工智能治理联盟，它由行业领导者、政府、学术机构和民间社会组织组成，旨在推动全球创建透明和包容的人工智能系统。