李飛飛領導的史丹佛大學以人為本人工智慧研究院（HAI），近日發布 2024 年度《人工智慧指數報告》，並總結 2023 人工智慧發展 10 大趨勢。
總結的 2023 人工智慧發展 10 大趨勢是：
1. 人工智慧在某些任務上勝過人類，但並非在所有任務上。
在圖像分類、視覺辨識和語言理解等領域，人工智慧已經超越了人類的能力。然而，在競賽數學、視覺理解和規劃等更複雜的任務上，人工智慧仍在追趕人類。
2. 美國成為頂級人工智慧模型的主要來源國。
2023 年，美國發表了 61 個值得關注的機器學習模型，歐盟和中國分別是 21 個和 15 個。但值得關注的是，中國已經在 2022 年以 61.1% 的份額成為全球人工智慧專利最大來源國，美國人工智慧專利份額則從 2010 年的 54.1% 下降至 2022 年的 20.9%。
3. 產業界仍在主導人工智慧的前沿研究。
2023 年，產業界發表了 51 個值得關注的機器學習模型，而學術界僅貢獻了 15 個。缺乏算力的學術界在當下人工智慧的發展上仍然處於劣勢，推動了相關人才從學術界轉移到產業界。 2019 年，美國和加拿大新增加的人工智慧領域教師有 13% 來自產業界。到 2021 年，這一數字已下降至 11%，2022 年進一步下降至 7%。
4. 前沿模型變得更加昂貴。
OpenAI 的 GPT-4 訓練成本高達 7,800 萬美元，而 Google 的 Gemini Ultra 更是達到了驚人的 1.91 億美元。
5. 嚴重缺乏對 LLM 責任的可靠和標準化評估。
隨著生成模型開始可以產生高品質的文字、圖像等，人工智慧的基準測試已慢慢開始納入人工評估（如 Chatbot Arena 排行榜），而不是單純的電腦化排名（如 ImageNet）。大眾對人工智慧的感受正在成為追蹤人工智慧進展的一個越來越重要的考慮因素。
6. 生成式人工智慧投資激增。
生成式人工智慧的領域資金比 2022 年成長了近八倍，達到 252 億美元。
7. 人工智慧讓打工人更有生產力，工作品質更高。
多項研究顯示人工智慧使勞工能夠以更快地速度完成任務並提高產出質量，還可以幫助彌合低技能勞動者和高技能勞工之間的技能差距。但有研究警告稱，在沒有適當監督的情況下使用人工智慧可能會導致勞工的工作水準下降。
8. 得益於人工智慧，科學進步進一步加速。
過去幾年，人工智慧在 MedQA（醫學文本問答資料集）基準上表現出了顯著的進步，這是評估人工智慧臨床知識的關鍵測試。 GPT-4 Medprompt 的準確率達到了 90.2%，比 2022 年的最高分提高了 22.6 個百分點。自 2019 年推出該基準測試以來，人工智慧的準確性幾乎增加了兩倍。
9. 美國的人工智慧法規數量急劇增加。
2023 年，美國人工智慧相關法規數達到了 25 個，而 2016 年僅 1 個。全球各國的法律法規提及人工智慧的次數從 2022 年的 1247 次增加到 2023 年的 2175 次，幾乎翻了一倍。
10. 人們對人工智慧的潛在影響有了更深刻的認識，同時也更焦慮。
益普索（Ipsos）的一項調查顯示，去年，認為人工智慧將在未來三到五年內極大影響他們生活的人比例從 60% 上升到 66%。此外，52% 的人表示對人工智慧產品和服務感到焦慮，比 2022 年上升了 13 個百分點。皮尤研究中心的數據顯示，52% 的美國人表示對人工智慧感到擔憂，這一比例高於 2022 年的 38%。