斯坦福大学最新报告：美国 AI 基础模型数量是中国的5倍｜钛媒体AGI

　　AI在多项基准测试中已超越人类，如图像分类、视觉推理和英语理解，但在更复杂的任务如竞赛级数字、视觉常识推理和规划等方面，AI仍落后于人类。

　　2023年，工业界主导了前沿AI研究，共发布了51个具有影响力的机器学习大模型，相比之下，学术界仅贡献了15个。此外，产学界合作贡献了21个具有影响力的大模型，这一数量创下历史新高。

　　随着技术的进步，前沿大模型的训练成本也变得更加昂贵。据估算，最先进的AI大模型训练成本已达到前所未有的水平。例如，OpenAI的GPT-4训练成本为7800万美元，而谷歌的Gemini Ultra训练成本更是高达1.91亿美元。值得注意的是，2017年的Transformer模型引入了支撑当前几乎所有大语言模型的架构，其训练费用仅为930美元。

　　美国已成为全球顶级AI大模型的主要发源地。2023年，美国共发布了61个知名AI大模型，远超欧盟的21个和中国的15个。

　　然而，目前严重缺乏对大模型责任的可靠和标准化的评估。最新研究表明，负责任的AI模型严重缺乏标准化，这使得系统地比较顶级AI大模型的风险和局限性的努力变得复杂。此外，AI深度伪造内容已难辨真假，尤其是政治方面的深度伪造已经影响了世界各地的选举。

　　尽管整体投资有所下降，但对生成式AI的投资金额猛增至252亿美元，比2022年增长了近9倍。包括OpenAI、Anthropic、Hugging Face和Inflection AI在内的多家企业都获得了一轮可观的融资。2023年，宣布融资成功的生成式AI初创企业数量为99家，相比2022年的56家增长了76.79%。

　　AI在提高人类工作效率和工作质量方面发挥了重要作用。2023年的研究表明，AI能帮助人类更快地完成工作任务并提高他们的工作质量。此外，AI还能弥合低技能员工和高技能员工之间的技能差距。然而，也有研究警告说，在没有适当监督的情况下使用AI可能会导致性能下降。

　　在科学发展方面，AI也取得了显著进展。2023年出现了与科学相关的AI应用程序，如提高算法分拣效率的AlphaDev和促进材料发现过程的GNoME。此外，在MedQA（医疗问答数据集）基准上，GPT-4 Medprompt的准确率已经达到了90.2%，比2022年的最高分提高了22.6%，相比2019年性能足足提升了2倍。

　　美国与AI相关的法规数量在过去一年甚至过去五年都在大幅增加。2023年，美国共出台了25项与AI相关的法规，同比增长了56.3%，而2016年只有一项。

　　全球各地的人们对AI的潜在影响的认识也在提高。据Ipsos的一项调查显示，去年认为AI将在未来三到五年极大影响他们生活的比例从60%上升到了66%。此外，52%的人表示对AI产品和服务感到担忧，比2022年上升了13个百分点。皮尤研究中心的数据显示，美国有52%的人表示对AI的担忧多于兴奋，这一比例高于2022年的37%。

　　在AI世界级竞赛中，中国与美国各有优势。美国在基础模型领域和AI投融资方面居于领先地位。然而，在全球AI专利数量和工业机器人安装量上，中国占据了主导地位。从2021年到2022年，全球AI专利授权量大幅增长了62.7%。其中，中国2022年AI专利数量占据了全球的61.1%，远超美国的20.9%。此外，中国对工业机器人的需求量在近十年内急速增长。

　　尽管闭源大模型的性能优于开源大模型，但开源大模型的数量在增加。全球相关组织在2023年发布了149个基础大模型，是2022年发布数量的两倍。这些新发布的大模型中有65.7%是开源的，高于2022年的44.4%。此外，越来越多的公司利用AI赋能旗下业务。报告显示，2023年有55%的组织使用了AI，高于去年的50%和2017年的20%。

　　最后，关于AI的态度调查结果显示，超过一半的人认为AI将改变他们的工作，而超过三分之一的人认为AI将会取代他们。具体来说，66%的Z世代受访者和46%的婴儿潮一代受访者认为AI将显著影响他们目前的工作。与此同时收入较高、受教育程度较高、担任决策职务的受访者认为AI会对他们的就业产生巨大影响。分国别来看澳大利亚人和英国人有69%和65%的人表示对AI产品和服务感到紧张而日本对AI产品的担忧程度最低为23%。尽管AI对就业市场的影响引发了舆论担忧但高盛在一份研报中指出未来十年内AI将使全球年度生产率增长1.0%~1.5%。