在新的报告中，基础模型占主导地位，基准测试成绩下降，价格飙升，而在全球舞台上，美国的影响力超越了其他国家。
今年的AI Index —— 一份追踪2023年全球AI趋势的300多页报告已经发布。
该指数是斯坦福人工智能中心（HAI）的一个独立项目，由AI Index指导委员会领导，该委员会是由来自学术界和工业界的跨学科专家组成的。今年的报告涵盖了多模态基础模型的崛起，大规模现金投入生成性AI，新的性能基准，全球观点的转变，以及新的主要法规。
如果你没有一个下午的时间来仔细研究这些发现，可以通过本文查看高维度的总结。
向开源转变
过去的一年，各组织发布了149个基础模型，比2022年发布的数量多出一倍多。在这些新发布的模型中，65.7%是开源的（意味着任何人都可以自由使用和修改），而在2022年和2021年，这个比例只有44.4%和33.3%。
但性能有所损失？
封闭源模型仍然超过其开源对手。在10个选定的基准测试中，封闭模型实现了24.2%的中位数性能优势，差异范围从GSM8K等数学任务的4.0%到AgentBench等代理任务的317.7%。
最大的玩家
工业界主导着AI，尤其是在构建和发布基础模型方面。过去的一年，谷歌在发布模型数量上超过了其他工业界的玩家，包括Gemini和RT-2。事实上，自2019年以来，谷歌一直领先于发布最多的基础模型，总计40个，其次是OpenAI的20个。学术界落后于工业界：过去的一年，加州大学伯克利分校发布了三个模型，斯坦福大学发布了两个。
工业界独大
如果你需要更有力的证据证明目前只有企业AI在房间里，那么这应该可以做到。在2023年，工业界占所有新基础模型的72%。
价格飙升
学术界和政府被挤出AI竞赛的原因之一：训练这些巨型模型的成本呈指数级增长。谷歌的Gemini Ultra的训练成本估计为1.91亿美元，而OpenAI的GPT-4的训练成本估计为7800万美元。相比之下，2017年，最初的Transformer模型（引入了几乎所有现代LLM所依赖的架构）的成本只有大约900美元。
什么是AI竞赛？
至少在显著的机器学习模型方面，美国在2023年大大超过了其他国家，开发了总共61个模型。自2019年以来，美国一直在产生大部分显著模型方面保持领先，其次是中国和英国。
让位给人工智能
截至2023年，AI已经在许多重要的AI基准测试中达到了人类水平的表现，从测试阅读理解到视觉推理。然而，它在一些基准测试中，如竞赛级数学，仍然稍微落后。因为AI已经在许多标准基准测试中取得了突破，AI学者不得不创建新的、更困难的挑战。今年的指数还追踪了这些新基准测试，包括编码、高级推理和代理行为等任务。
私人投资下降（但我们看到了你，生成式AI）
虽然AI的私人投资自2021年以来一直在稳步下降，但生成式AI正在蓬勃发展。在2023年，该领域吸引了252亿美元的投资，几乎是2022年投资的九倍，大约是2019年投资的30倍（可以称之为ChatGPT效应）。在2023年，生成式AI占所有与AI相关的私人投资的四分之一以上。
美国赢得了资金竞赛
再次，2023年美国在AI私人投资方面占主导地位。在2023年，美国的投资额为672亿美元，大约是投资额次高的国家中国的8.7倍，是投资在英国的金额的17.8倍。这个排名在放大观察时也是一样：自2013年以来，美国以3352亿美元的投资领先，其次是中国的1037亿美元，英国为223亿美元。
企业采用在哪里？
更多的公司正在实施AI在他们的业务的某些部分：在调查中，55%的组织表示他们在2023年使用了AI，比2022年的50%和2017年的20%有所增加。企业报告使用AI来自动化联系中心，个性化内容，和获取新的客户。
年轻和富裕的人担心工作
全球上，大多数人预计AI会改变他们的工作，超过三分之一的人预计AI会取代他们。年轻一代——Z世代和千禧一代——预计AI会比老一代，如X世代和婴儿潮一代，产生更大的影响。具体来说，66%的Z世代相比46%的婴儿潮一代的受访者认为AI会对他们当前的工作产生重大影响。同时，收入更高、受教育程度更高、担任决策角色的个人预见AI会对他们的就业产生重大影响。
而英联邦担心AI产品
在被问到AI产品和服务是否让你感到紧张时，69%的澳大利亚人和65%的英国人回答是的。日本对他们的AI产品最不担心，只有23%。
法规集结
更多的美国监管机构正在通过法规来保护公民和规范AI工具和数据的使用。例如，版权办公室和国会图书馆通过了关于包含AI生成材料的作品的版权注册指导，而证券交易委员会制定了一项网络安全风险管理策略、治理和事件披露计划。通过最多法规的机构是总统行政办公室和商务部。
💡 AI Index 最初是为了追踪AI的发展而创建的。该指数与LinkedIn、Quid、麦肯锡、Studyportals、Schwartz Reisman研究所和国际机器人联合会等组织合作，收集最新的研究，并在AI生态系统上提供重要的见解。
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