《2024年人工智能指数报告》系列文章一：概述

斯坦福大学人工智能研究院于最近发布了《2024年人工智能指数报告》（《Artificial Intelligence Index Report 2024》）。为我们提供了一个全面深入AI的视角，以审视人工智能（AI）在当前社会中的发展和影响。这份报告不仅涵盖了AI技术的最新进展，还深入探讨了公众对AI的认知和态度，以及AI发展背后的地缘政治因素。作为迄今为止最全面的一次报告，它不仅包含了前所未有的原始数据量，还对AI培训成本进行了新的预测，并对责任AI的现状进行了深入分析，特别关注了AI在科学和医药领域的应用。

报告的主要观点包括：

AI在特定领域已经达到或超越了人类水平，但在更高层次的任务上仍有局限；
产业界在AI研究方面继续领先，2023年发布的机器学习模型数量远超学术界；
AI模型的前沿开发成本急剧上升，表明AI的发展正面临着经济上的挑战；
美国在顶级AI模型开发方面处于领先地位；对大型语言模型责任评估的强度和标准化的不足；
尽管AI领域的私人投资整体呈下降趋势，但生成式AI的投资却显著增长；
AI在提升工作效率和质量方面的作用得到了认可；
AI在科学研究中的应用也在加速科学发现的进程；
美国的AI相关法律法规数量快速增加，反映出对AI治理的重视；
公众对AI可能带来的影响有了更深刻的理解，但同时也伴随着更多的忧虑和担忧。

这份报告是斯坦福大学人工智能研究院对AI领域进行的深入研究和分析的结晶，为我们提供了一个宝贵的资源，以更好地理解AI的现状和未来趋势。

从今天开始我们将推出系列文章，将对报告中核心的观点进行翻译与阐述，今天是本系列的第一篇“全报告概述”。

《2024年人工智能指数报告》

欢迎阅读第七版《2024年人工智能指数报告》。该报告是2024年度的报告，也是我们迄今发布的最为全面的一次，恰逢人工智能对社会影响的力度空前提升的关键时期。在本年度的报告中，我们拓宽了研究的深度和广度，详细探讨了AI技术的重大进展、公众对AI的看法，以及其发展背后的地缘政治环境。本版报告收录了有史以来最多的原始数据，提出了关于AI培训成本的新预测，深入分析了责任AI的现状，并特别增设了一个章节，全面评述AI在科学和医药领域中的巨大影响。

《2024年人工智能指数报告》致力于追踪、整理、精炼并展示与人工智能（AI）相关的数据。我们的宗旨是向政策制定者、研究者、企业高层、新闻工作者以及广大社会公众提供客观中立、经严格验证且来源广泛的数据，帮助各界形成关于这一领域的更为深入和多元化的理解。

《2024年人工智能指数报告》主要观点

1. 人工智能在一些领域优于人类，但并非面面俱到。

在诸如图像分类、视觉推理及英文理解等领域，人工智能已经达到甚至超越了人类的水平。然而，在竞赛级别的数学、视觉常识推理及复杂规划等更高层次的任务上，人工智能的能力仍然无法与人类相媲美。

2. 产业界继续牵头开展前沿的人工智能研究工作。

2023年，产业界发布了51个引人注目的机器学习模型，而学术领域的贡献仅为15个。同年，产业界与学术界合作研发的显著模型达到了21个，创下了新纪录。

3. 开发前沿的AI模型成本剧增。

据AI指数的预测显示，最新的人工智能模型训练成本已经达到了空前的高度。比如，OpenAI的GPT-4训练成本估计需要7800万美元的计算资源，而谷歌的Gemini Ultra则需要1.91亿美元。在提供顶级AI模型方面，美国位居中国、欧盟和英国之前。 2023年，61个重要的AI模型诞生于位于美国的机构，相比之下，欧盟只有21个，中国有15个。

4. 对大型语言模型责任评估的强度和标准化严重不足。

来自AI指数的最新研究显示，负责任AI报道的标准化工作极为缺失。OpenAI、谷歌和Anthropic等行业领头羊主要采用不同的负责任AI评测标准来测试他们的模型。这种方法给系统性比较顶尖AI模型的风险和缺陷带来了困难。

5. 生成式AI的投资额猛增。

虽然去年AI领域的私人投资总体呈下降趋势，但用于生成式AI的投资额却激增，从2022年起增长近8倍，达到252亿美元。OpenAI、Anthropic、Hugging Face和Inflection等在生成式AI领域的重要企业宣布了大额融资。

6. 根据数据：AI提升了员工的工作效率和工作质量。

2023年的多项研究对AI对工作力的影响进行了评估，发现AI不仅可以加速工作流程，还可以提升工作成果的质量。这些研究证明了AI在缩小低技能工人和高技能工人之间技能差异方面的巨大潜力。同时，也有研究警告，如果没有恰当的监督，使用AI可能会损害工作表现。

7. 得益于AI的助力，科学研究的进展得到了进一步的加速。

2022年，AI已经开始促进科学的发现。到了2023年，我们见证了更多与科学相关的AI应用的问世——从AlphaDev这样能够提高算法排序效率的应用，到GNoME这样有助于材料探索的工具。

8. 在美国，与人工智能有关的法律法规的数量快速增加。

过去一年，尤其是在过去五年里，美国涉及人工智能的法规大幅上升。到了2023年，相关AI法规数量达到了25条，而2016年时仅有1条。仅在上一年，AI相关法规的总数就增加了56.3%。

9. 人们对AI可能带来的影响有了更深刻的理解，同时也感到更加忧虑。

Ipsos的一项调查显示，过去一年中，那些认为在未来三至五年内AI将极大改变他们生活的人比例从60%上升到了66%。同时，52%的受访者表示对AI产品和服务持有担忧态度，这一数字自2022年以来增加了13个百分点。在美国，根据Pew的数据，52%的美国人表示，他们对AI的忧虑超过了兴奋感，从2022年的38%上升而来。