斯坦福重磅AI报告：中国专利数全球第一，AI还不能完全打败人类_老虎社区_美港股上老虎

斯坦福重磅AI报告：中国专利数全球第一，AI还不能完全打败人类

华尔街见闻04-17

“AI焦虑症”全球盛行，AI在医学领域应用突出，超六成基础模型开源，但性能最佳是闭源模型，生成式AI投资激增......AI浪潮方兴未艾，距chatgpt引爆的变革已过去一年，AI行业发生哪些变化？4月16日，斯坦福大学“以人为本”人工智能研究所HAI，发布长达501页的《2024年人工智能指数报告》，披露了2023年全球人工智能的发展趋势和现状。该报告是HAI研究所迄今为止发布的最全面的报告，...

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Ultra达到1.91亿美元，是GPT-4训练成本的2.5倍。开源与闭源较量结果初现端倪，从性能表现来看闭源模型要优于开源模型，开源平均性能优势为24.2%。生成式AI投资一路飙升，较2022年增长了近八倍达252亿美元，去年获得新融资的生成式AI初创公司数量达到99家。AI几乎成了所有500强公司财报电话会的“流行词”，同时调查显示AI已在企业中发挥降本增收作用，42%受访者表示采用AI后成本降低，59%受访者表示收入增加了。“AI焦虑症”在全球盛行，2/3的人预计AI将在未来几年内深刻改变他们的日常生活。此外，AI安全性、相关法律法规的制定也日益增加。中国专利数全球第一、顶级AI模型多来自美国在人工智能专利数量上，中国处于领先的地位。报告显示，从2021年到2022年，全球人工智能专利授权量大幅增长62.7%，自2010年以来获得授权的人工智能专利数量增长了31倍以上。2022年，中国以61.1%的比例领跑全球人工智能专利来源国，显著超过占比为20.9%的美国。自2010年以来，美国人工智能专利份额从54.1%一路下降。不过，在顶级人工智能模型方面，美国仍领先与欧盟和英国等全球其他国家。2023年，61款著名人工智能模型来自美国，数量远远超过欧盟的21款。工业界主导前沿AI研究、谷歌正主导基础模型竞赛由于训练基础模型通常需要大量资源，因此现在大部分模型都是由工业界研发出，学术界只提供少量模型。2023年，大多数基础模型（72.5%）源自工业界，只有18.8%的基础模型源于学术界。自2019年以来，工业界产出的基础模型就开始超出学术界。具体来看，去年工业界生产了51个知名模型，而学术界只贡献了15个，产学研合作产生的知名模型也达到21个，创历史新高。工业界发布基础模型既是为了推动最新技术的发展，也是为了给开发人员提供一个构建产品和服务的基础。谷歌在2023年发布的基础模型最多，达到18个，其次Meta达11个、微软为9个，发布最多的学术机构是加州大学伯克利分校 (3个)。自2019年以来累计来看，谷歌发布的基础模型数量最多，共有40个，其次是OpenAI为20个，清华大学为7个，而斯坦福大学为5个。前沿模型训练成本愈发高昂 谷歌Gemini Ultra达到1.91亿美元报告指出，先进AI模型的训练成本显著增加，已达到了前所未有的水平，普遍高达数百万美元。去年，OpenAI的GPT-4花了7800万美元进行训练，谷歌Gemini Ultra的训练成本更是高到1.91亿美元，是GPT-4的2.5倍。值得一提的是，AI模型训练成本与模型参数呈正相关，更大的模型往往需要更高的成本。谷歌2017年的transformer 模型（该模型引入了支撑当今几乎所有大模型的架构）的训练费用仅为930美元。超六成基础模型开源，但闭源性能明显优于开源当今人工智能讨论中的一个重要话题是开源和闭源的争论，一些人激烈地争辩说开源模型是危险的，而另一些人则坚持认为开源模型能推动创新。2023年总共发布了149个基础模型，是2022年发布数量的2倍多。其中，98个是开放的，23个通过API提供了部分访问权限，28个是闭源。这意味着在新发布的模型中，65.7%是开源的，而2022年和2021年分别只有44.4%和33.3%。不过，在一系列常用的基准测试中，闭源模型都优于开源模型，平均性能优势为24.2%。分析指出，开源和闭源最大争论通常是风险，关于性能权衡的讨论较少。出于对风险控制等因素的考虑，基础模型们采用了不同的开放策略，像BLOOM、GPT-J等完全开源，PaLM、Imagen等则完全闭源。生成式AI投资激增 降本增效效果显现尽管去年总体AI私人投资下降，但对生成式AI的投资却大幅增长，比2022年增长了近八倍，达到252亿美元。去年GAI占整体AI私人投资的四分之一以上。2023年新获得投资的AI公司数量飙升至1812家，比上年增长40.6%。而获得新融资的生成式AI初创公司数量去年达到99家，2022年为56个，2019年为31个。企业也已经意识到AI的重要性，市场情报公司Quid分析500强财报电话会议得出，近80%的公司在电话会中讨论了人工智能，提及了人工智能、AI、机器学习、ML和深度学习等词。企业领导者担心，如果他们不使用这项技术，就会错失良机。报告中的另一张图表显示，在麦肯锡的一项调查中，55%的公司至少在一个业务部门运用AI技术。AI不仅仅是企业的流行语，麦肯锡的同一项调查显示，整合人工智能企业成本下降，收入增加。总体而言，42%的受访者表示成本降低了，59%的受访者表示收入增加了。此外，研究还表明，虽然每个员工都能从AI中受益，但人工智能对低技能员工的帮助要大于对高技能员工的帮助。AI加速科技创新 尤其是在医疗领域AI加速科技创新，2022年标志着AI开始在科学发现领域发挥作用的一年。而到了2023年，更多与科学紧密相关的AI应用相继问世，例如AlphaDev，它通过优化算法排序提升效率；还有GNoME，它加速了材料发现的过程。尤其是在医疗领域的创新，2023年推出多个重要AI医疗系统应用，包括EVEscape，它增强了对大流行病的预测能力；以及AlphaMissence，它辅助AI进行突变分类，这些都是推动医疗进步的关键技术。AI系统在MedQA基准测试中的表现突飞猛进，这是衡量AI临床知识水平的关键指标。2023年，出色模型GPT-4 Medprompt的准确率达到了90.2%，较2022年的最高分提升了22.6%。自2019年该基准测试推出以来，AI在MedQA上的性能几乎翻了一番。2022年，FDA批准了139种人工智能相关医疗器械，比2021年增长了12.1%。自2012年以来，FDA批准的人工智能相关医疗器械数量增加了45倍以上。人工智能越来越多地用于现实世界的医疗目的。AI还不能完全打败人类 更好的数据意味着更好的AIAI在图像分类、视觉推理、英语理解等基准上的表现超过了人类。但在更复杂的任务上，比如竞赛水平的数学、视觉常识推理和规划落后了。数据对于AI技术的改进至关重要，使用AI创建更多数据增强了当前的能力，并为未来的算法改进铺平了道路，特别是在更难的任务上。传统AI系统的适用范围有限，语言模型在文本理解方面表现出色，但在图像处理方面表现不佳，反之亦然。而多模态模型正在兴起，例如谷歌的Gemini和OpenAI的GPT-4。这些模型展示了灵活性，能够处理图像和文本，在某些情况下甚至可以处理音频。“AI焦虑症”盛行全球各地的人们认识到了AI的潜在影响，也更加焦虑。益普索（Ipsos）的一项调查显示，31个国家的22816 名成年人（年龄在 16 岁至 74 岁之间）参与了调查。去年，认为人工智能将在未来三到五年内极大影响他们生活的人比例从 60% 上升到 66%。此外，52%的人表示对AI产品和服务感到焦虑，较2022年上升了13个百分点。在美国，皮尤研究中心的数据显示，52%的美国人表示对AI感到更担心而不是兴奋，这一比例高于2022年的38%。不同人群的观点存在显著差异，年轻人更倾向于乐观地看待AI。有趣的是，对人工智能持悲观情绪大多来自西方发达国家，印度尼西亚和泰国等地的受访者则预计人工智能的益处将大于弊端。全球AI立法进程提速 AI风险成为企业关注问题全球立法程序中提到AI的次数几乎翻了一番，从2022年的1247次增加到2023年的2175次。每个大洲至少有1个国家在2023年讨论了AI，这突显了AI政策话语的全球影响力。在过去的一年和五年里，美国与AI相关的法规数量显著增加。到2023年，AI相关法规从2016年的一项增加到25项。仅去年一年，AI相关法规总数就增长了56.3%。研究人员还将法案分为旨在增强国家AI能力的扩张性法律和对AI应用和使用施加限制的限制性法律，发现虽然许多法案都在继续促进人工智能的发展，但限制性立法已成为全球趋势。一项关于负责任的AI的全球调查强调，企业最关心的AI问题包括隐私、安全、可靠性。调查显示，企业已经开始采取措施来降低这些风险。然而，在全球范围内，大多数公司迄今只减轻了这些风险的一部分。","kind":null,"is_publish_news":null,"is_publish_highlight":null,"is_publish_live":null,"is_publish_wemedia":null,"editions":null,"symbols":[],"gpt_button":0},"commentList":[],"hasMoreComments":false,"newsSizeData":{"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"favoriteSize":0,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false}}