【导读】由斯坦福大学人工智能百年研究(AI100)推出的「人工智能指数」(AI Index)是一个追踪 人工智能行业动态与发展的非营利性项目,其研究覆盖了百年以来人工智能的总体情况, 目标是基于数据来推动人工智能的广泛交流和有效对话。2022 年,AI Index 推出了第六份年度报告,从多个角度观察和解读了人工智能领域的动态和进展。人工智能指数是斯坦福大学以人为中心的人工智能研究所(HAI)的一项独立倡议,由人工智能指数指导委员会(AI Index Steering Committee)领导,该委员会是一个由来自学术界和工业界的专家组成的跨学科小组。该年度报告跟踪、整理、提炼和可视化与人工智能相关的数据,使决策者能够采取有意义的行动,以负责任和道德的方式推进人工智能。
地址:https://aiindex.stanford.edu/report/
最新版包括来自广泛的学术、私人和非盈利组织的数据,以及比以往任何版本更多的自收集的数据和原创分析,包括一个扩展的技术性能章节,一份对世界各地机器人研究人员的新调查,25个国家的全球人工智能立法记录数据,以及深入分析人工智能技术伦理指标的新篇章。
2021年,人工智能领域的私人投资总额约为935亿美元,是2020年私人投资总额的两倍多,而新投资的人工智能公司数量继续下降,从2019年的1051家公司和2020年的762家公司,降至2021年的746家公司。2020年,共有4轮融资,价值5亿美元以上;2021年,有15个。
尽管地缘政治紧张局势不断加剧,但从2010年到2021年,美国和中国在人工智能领域的跨国合作出版物数量最多,比2010年增加了5倍。中英两国合作的出版物数量是中英两国合作的2.7倍,位居第二。
大型语言模型在技术基准上创造了新的记录,但新的数据显示,大型模型也更能从训练数据中反映出偏见。2021年开发的2800亿参数模型显示,截至2018年,考虑到目前的技术水平,在1.17亿参数模型上,诱发毒性增加了29%。随着时间的推移,这些系统的能力正在显著增强,尽管随着它们能力的增强,系统的能力也在增强。
自2014年以来,有关人工智能公平和透明度的研究呈爆炸式增长,在过去四年里,相关主题的出版物增加了5倍。算法公平与偏见已从最初的学术追求,成为具有广泛影响的主流研究课题。近年来,与行业相关的研究人员在以伦理为主题的会议上发表的论文比去年多出了71%。
自2018年以来,图像分类的训练成本降低了63.6%,训练时间提高了94.4%。更低的训练成本和更快的训练时间出现在其他MLPerf任务类别,如推荐、目标检测和语言处理,这有利于AI技术更广泛的商业应用。
跨技术基准的顶级结果越来越依赖于使用额外的训练数据来设置新的最先进的结果。截至2021年,在本报告的10个基准中,有9个最先进的人工智能系统接受了额外数据的训练。这一趋势显然有利于能够访问大量数据集的私营部门参与者。
对25个国家的人工智能立法记录进行人工智能指数分析的结果显示,包含“人工智能”内容的法案从2016年的1件增加到2021年的18件。2021年,西班牙、英国、美国分别通过了3个人工智能相关法案,是通过次数最多的国家。
人工智能指数(AI Index)的一项调查显示,过去6年,机器人手臂的价格中值下降了4倍,从2016年的每只手臂5万美元降至2021年的12,845美元。机器人研究已经变得更容易获得和负担得起。
第一章:研究与开发(Research and Development)
第二章:技术性能(Technical Performance)
第三章:技术 AI 伦理(Technical AI Ethics)
第四章:经济与教育(Economy and Education)
第五章:AI 政策与管理(AI Policy and Governance)
附录
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