“十年前,全世界最好的人工智能系統都無法以人類水平對圖像中的物體進行分類。人工智能在語言理解方面困難重重,更無法破解數學領域。如今,人工智能系統在標準基準上的表現已廣泛超過人類。”
今年,斯坦福 HAI 研究所的人工智能指數報告如期而至。據 AI Index 聯合總監 Ray Perrault 介紹,2023 年人工智能領域進展迅猛,科技公司正在競相構建相關產品,GPT-4、Gemini 和 Claude 3 等先進工具帶來令人印象深刻的多模態功能,正越來越多地被公眾使用;但當前的人工智能技術仍存在重大問題,如無法可靠處理事實、進行復雜推理以及結論解釋。
在長達 393 頁的《2024 人工智能指數報告》中,斯坦福 HAI 研究所不僅更廣泛地涵蓋基本趨勢,如人工智能的技術進步、公眾對技術的看法以及圍繞其發展的地緣政治動態,還詳細分析了比以往更多的原始數據。
下面 15 張圖表反映了整個 AI 領域 2023 年的狀況和 2024 年的態勢。
生成式 AI 投資激增
雖然去年人工智能的私人投資下降、全球對人工智能的總體投資連續第二年下降,但生成式 AI 領域的私人投資激增,比 2022 年增長了近八倍,達到 252 億美元。并且,大部分對生成式 AI 的私人投資都發生在美國。
報告的主編 Nestor Maslej 表示,“去年的資本形勢代表了人們對生成式 AI 的反應,無論是在政策和公眾輿論上,還是行業投資中。”
谷歌在基礎模型競賽中占據主導地位
2023 年,工業界產生了 51 個著名的機器學習模型,而學術界僅貢獻了 15 個。其中,谷歌發布的基礎模型數量最多。
科技公司發布基礎模型既是為了推動先進技術向前發展,也是為了給開發人員提供構建產品和服務的基礎。自 2019 年以來,谷歌一直在發布基礎模型方面處于領先地位,OpenAI 次之。
封閉模型優于開源模型
目前,人工智能領域的熱門爭論之一是基礎模型應該是開源的還是封閉的,一些人認為開源模型是危險的,而另一些人表示是開源模型推動了創新。該報告并沒有對其進行權衡,而是著眼于各自的發布趨勢和基準表現。
2023 年全球發布的新大型語言模型數量比上一年翻了一番,在發布的 149 個基礎模型中,98 個是開源的,23 個通過 API 提供部分訪問,28 個是封閉的。雖然三分之二是開源的,但性能最高的模型來自擁有封閉系統的行業參與者。在許多常用的基準測試中,封閉模型的表現優于開源模型。