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李飞飞团队年度报告揭底大模型训练成本：Gemini Ultra是GPT-4的2.5倍
文章摘要
斯坦福 HAI 研究所发布了第七个年度的 AI Index 报告，总结了人工智能行业的现状。报告指出，人工智能的发展速度正在加快，但可解释性和对人类生活影响的担忧仍未得到有效解决。2023年，大型语言模型数量翻倍，其中三分之二是开源模型，但闭源模型性能更佳。美国在人工智能模型的研发方面领先全球，同时企业对生成式AI的投资显著增加。报告还提到，人工智能模型的训练成本和碳足迹都在增加，而隐私和数据管理是全球最大的风险。尽管人工智能在许多任务上表现优于人类，但在复杂认知任务上仍不如人类。公众对人工智能的态度也更加紧张，担心其对未来生活的影响。
企业对生成式 AI 投资猛增：2023年，全球企业对人工智能的投资连续第二年下降，但在过去十年中增加了十三倍。特别是，生成式人工智能占2023年所有人工智能相关私人投资的四分之一以上。
谷歌在基础模型竞赛中占据主导地位：谷歌发布了最多的基础模型，自2019年以来，发布基础模型数量最多的是Google，其次是OpenAI。
闭源模型优于开源模型：在所有选定的基准上，闭源模型的表现均优于开源模型。
训练成本和碳足迹：人工智能模型的训练成本和碳足迹都在增加。例如，OpenAI的GPT-4和Google的Gemini Ultra的训练成本分别约为7800万美元和1.91亿美元。
美国在基础模型方面处于领先位置：全球大部分基础模型源自美国，自2019年以来，美国在大多数基础模型的研发方面一直处于领先地位。
CS 博士毕业生：美国和加拿大计算机科学博士毕业生数量十年来首次显著增加，越来越多的AI博士毕业生在工业界寻求职业生涯。
财报电话会议中提及人工智能的次数显著增加：2023年，有394场财报电话会议提到了人工智能，占所有财富500强公司的近80%。
人工智能使企业成本下降，收入增加：人工智能的整合使企业成本下降，收入增加。42%的受访者表示成本降低了，59%的受访者表示收入增加了。
企业确实感知到了风险：隐私和数据管理是全球最大的风险，而公平性（通常以算法偏见的形式讨论）仍未被大多数公司所重视。
人工智能还不能在所有事情上击败人类：虽然人工智能在许多任务上表现优于人类，但在复杂认知任务上，如视觉常识推理和高级数学问题解决，人类的表现仍然优于人工智能系统。
制定人工智能责任规范：人们越来越意识到，根据负责任的人工智能基准检查模型是一件负责任的事情，但一致性还很欠缺。
法律对人工智能的促进和限制：在2016年至2023年期间，有33个国家至少通过了一项与人工智能有关的法律，其中大部分行动发生在美国和欧洲。
AI 正让人们变得紧张：公众对人工智能的经济影响持悲观态度，超过半数的受访者表示，人工智能让他们感到紧张。
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原文作者: 机器之心
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